AI 大數據應用

智能即時派車配送系統包含三大核心： 1 需求預測： 可利用過續運送的大數據資訊，猜測未來的運送需求 ，預測在不同時間點、不同產業別、不同地點、... 等等不同情境下，會產生怎樣不同的配送需求。 2. 供給引導： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能車輛調派模型，搭配智能需求預測模型，引導車隊往需求多的方向集中與散佈。 (3) 媒合最佳化： 利用業者過去的大數據，建立初步的智能供需媒和模型，配發工作給接單騎士。

透過服務設計的介入，提供完整以使用者為導向的設計規範，不單僅以現有問題解決為主，而是透過四大角色象限: 管理者、生產員、品檢員與客戶，進行以服務設計流程全盤規劃統籌並導入技術應用的思考方式。透過實地觀察、用戶訪談、用戶旅程地圖以AS IS-TO BE的方式展開，實際挖掘人、機、環三者間的關係並產生關鍵服務需求，導出設計解法與服務藍圖並執行之。 以此為觀點，場域透過智能檢測針織生產數位分析平台，可詳實記錄分析生產參數，針對產線設備與作業人員進行稼動分析，並即時了解生產狀態，透過品質預測，找出影響品質的特徵因子，達到品質監測改善之目標，提供管理者與顧客有效掌握生產進度與品質之生產數位方案。

卡洛地常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure Analytics 及 Azure AI (Machine Learning、Cognitive Services、Applied AI Service) 課程，透過實作體驗幫助客戶拓展其 Azure 專業知識。在 Azure 沉浸式工作坊 (AIW) 系列中，提供客戶所尋找的 Azure 專業知識和實作體驗，推動對解決方案的需求。 因應今年當紅的 ChatGPT 技術，微軟特別針對台灣製造業大廠設計 Azure OpenAI Servie 搭建 KM 系統的一日 workshop 課程，並委託卡洛地為客戶輔導，此實作 workshop 演示利用 Azure OpenAI 以及 Azure Cognitive Services，整合企業內部數據。

分析領域的領導者SAS為企業提供兼顧「大量選擇」與「有效控管」的AI開發平台，是更具整合性的企業級分析環境。該架構強調開發AI分析所需的企業級平台特色，包括： 「統一化平台管理／集中式分析協作／企業級AI特色／兼容開源／模型管理」 並兼顧模型生命周期的完整性，從資料存取及準備、模型建置，乃至模型的部署及追蹤等，都在同一平台上流暢操作，進而快速獲取分析價值。

以人工智慧技術建立「坡地災情預測2.0」模式，透過優化演算法及動態降雨資料介接，提升預測頻率與準確度。與過去版本相比，改良後模型可由原本颱風期間、三小時一次的預測，提升至全年全天候、每小時預測一次，並可針對多種降雨型態進行即時崩塌災害風險評估。

運用演算法找出重要的關鍵字詞及其相關詞彙，並提供API進行加值運用

隨著電商的蓬勃發展，平台上的商品數量日益增加，消費者對於搜尋商品的效率及瀏覽體驗要求越來越高。然而傳統電商平台在商品搜尋上常面臨搜尋範圍有限、標籤不精確、個人化推薦不足等問題，導致消費者難以快速找到所需商品，進而影響購物體驗及轉換率。 為了解決上述痛點，意藍使用先進的人工智慧（AI）技術，並結合語意分析與個人化推薦系統，全面提升商品搜尋和標籤管理效率，賦予商品具有使用者搜尋意圖的標籤，從而優化用戶體驗。首先我們提供關鍵字與標籤搜尋服務，並搭配商家客製的搜尋排序，以提高資料搜尋查找效率與商品曝光率；同時，針對使用者行為和興趣，提供精準的個人化商品推薦，提升用戶的購物轉換率。另也提供商家自定義排序功能，根據商家的優先級和策略進行商品排序，增加商家商品的曝光和銷售。

AI 企業助理串接企業內部人力資源(HR)、ERP、財務與訂單管理等系統，一站式整合所有工作資訊，協助IT、HR團隊第一時間回答來自全公司的問題，一站式整合所有工作資訊，讓員工在對話中提升生產力，目標，加速由外而內、全方位的業務數位轉型。

現今各產業皆導入自動化與資訊化技術以便提升產線效率、增加產能與效益，而工業物聯網亦是近期火熱的議題之一。由於工業物聯網環境擁有大量且多樣的聯網機械設備與機台。因此也面臨了盤根錯節的管理機制與資安議題，如何有效偵測甚至預測設備異常情形將是一大挑戰。所以，三甲科技便與製造業者共同執行一人工智慧研究專案，以機台內海量的系統稽核數據紀錄為樣本，經過彙整、正規化、分析、訓練等一系列處理流程，建立所屬的運算模型，爾後反覆校正其準確性，藉由不斷地調整使之趨於安定。接著，我們客製化系統協助業者導入偵測機制，結合文字探勘技術從滿山滿谷的數據中查找出特異的物件，也就是異常的製造單元。另一方面，針對員工操縱設備時的互動影像，加以分析、辨識，發掘違規狀況並加以警省，降低異常操作所衍生的風險。最後，我們藉由人工智慧分析判斷細微的設備異樣與操作習慣，使權責人能盡早察覺以提前應對，降低風險衝擊，進而提升運作穩定性。

"結合業者 POS 銷售紀錄及會員資料，經處理及轉換後儲存至數據匯流平台，並利用資料探勘（Data Mining）或人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）等技術，找出數據中潛藏之訊息，進行消費者輪廓分析模組，洞悉顧客真實需求，提供決策者及行銷人員進行決策分析或預測。 而可針對互動頻次最高的裝置與消費者溝通，如 Line@，進行高效互動，優化互動通路中的互動內容傳遞與準 確推播、提升轉換率，以完成「智慧化服務系統」分析層之建置， 以便利群聚業者可運用系統服務，並將消費數據共享予群聚成員。"

聯瑩工藝企業有限公司導入四軸與五軸單工位自動拉膠機，並以有創科技之AOI/良率最佳化之影像識別系統透過客製化圖稿設計，能均勻繪製於立體塑膠製品表面，呈現多樣化立體與平面飾紋效果。同時，由智慧化設備運作，可完成多組重複網格線的精密圖樣，且已將間隔誤差控制在1公分以內，大幅提升產品品質穩定度與製程精準度，達成提升自動化、降低人工作業誤差及強化產線智慧化的目標。

卡洛地專注雲端及 AI 技術的研發，是微軟的金牌代理商，也是台灣最早取得 4 張 Advanced Specialization 認證的公司，卡洛地創辦人 20 多年前創立恆逸資訊，是國內最多企業主管與資訊人員首選的教育訓練中心，技術協理蘇國鈞在資策會教研所服務 20 多年，卡洛地的團隊擅長將最新的雲端及 AI 技術人帶入企業應用，並常年參與由微軟贊助的 Azure 或 AI 相關技術的企業培訓，包含 Azure 相關服務與當紅的 ChatGPT 應用課程，有實體教室及線上開課的形式。

電商企業因其主要透過線上銷售，不直接與客戶面對面接觸，顧客主要在 線上與客服進行文字交流，這會產生三個問題，首先是客服難以量化管理，其 次，不同客服人員會有不同的事件對應方法，最重要的是，客服透過主觀意識 判斷顧客的情緒，與決定處理的方式。 本系統能自動根據顧客的文字與其過往消費行為，進行事件緊急程度的分 類，也可以由系統基於提高滿意度為目的，給出一個建議補償範圍或需求引導， 取代過往發散且主觀認定的處理方式。

養殖蝦苗的生長週期需要數個月，且需要投入大量成本並細心照顧，寬緯科技的水質監測系統能提供養殖水質相關資訊，包含水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等，但漁民難以24小時無時無刻留意水質變化。寬緯科技水聚寶智慧監測提供養殖蝦苗24小時監控數據。我們將進行水質數據資料收集，會建立ORP數據的3-6小時預測分析模型，來進行AI分析與以達成提前預警。若能透過AI工具對未來的水質變化作預測，建立提前預警機制，能提早提醒業主作出應對。

AI數據整合 –企業數據中台引擎：結合AI應用與產業數據整合，已導入餐飲及零售業 目前積極與神通電腦集團合作洽談 即將結合該公司力推的Sugar CRM系統串接ERP與CRM之數據，共同打造製造業合用的數據中台。 AI Key in –NLP+OCR導入：以OCR+NLP的方式整合AI，協助燈飾與散熱片製造業客戶，將客戶的訂單與圖檔等文件Training分群 最終再用RPA模擬人的操作將分類好的資料回填到表格中，協助客戶大量節省了60%人工Key in的工作量。 AI 社群分析 –NLP+3D視覺化：以NLP + 自行開發的3D社群網絡引擎，協助客戶建置YOUTUBE聊天室語料分析。