AI 大數據應用

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。

意藍團隊協助國家災害防救科技中心導入AI Search For KM系統，運用生成式AI與自然語言模型建構「災害防救知識問答平台」，自動針對網路社群媒體之災害相關輿情進行擷取，並透過語意分析及搜尋引擎的技術提供網路輿情即時蒐集與災情觀測內容分析，縮短災害發生時的災害相關輿情蒐集時間，同時以完整且系統化的功能進行災害相關訊息分析，協助快速掌握災情現況，落實循證決策、全面提升災害應變能力。

(一). 計畫緣起 A. 廠方面臨問題： 1.製程日益精密、客戶要求全檢、量測產能已達上限 2.製程不穩定無法進行有效控制 3.首批需要投Dummy片驗證，需耗時半天 4.Layer量測難度大(破壞性檢驗)，無法全檢。 B. 執行步驟： 執行與整合步驟為： Step1. 建立AVM系統：完成100%全檢目標 Step2. 整合SPC系統：將AVM預測結果整合廠內SPC系統 Step3. 整合Alarm系統：將AVM預測結果依廠內Alarm 原則整合廠內Alarm系統 Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制 Step5. 整合當站製程：進行Feedback Control Step6. 整合後站製程：進行Feedforward Control 。 其中，Step4. 整合Scheduler系統：建立智慧化抽檢機制，需考量9項實務整合因素如下： 1.抽樣比例 2.機台穩定性 3.機台資料異常 4.AVM 模型狀態 5.預測精度水準 6.量測異常 7.產線排程穩定性 8.狀態改變: 調機或清機等。

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。

利用AI大數據分析幫助零售商從POS海量交易紀錄中，了解形形色色的「消費者購物籃」組合，以建立更好的消費者購物體驗，提升公司形象與業績，成為具備智慧零售元素的公司。達成以數據驅動(data driven)的新營運成長目標！

在分秒必爭的產銷協調過程中，食品業者時常面臨供過於求造成浪費，或是供不應求錯過商機的情況。為了解決供應鏈產銷不協調的問題，Decanter AI 提供快速、易用、準確的自動化機器學習引擎，協助食品業者進行冷藏食品出貨管理，達到精準掌握終端消費市場的需求。此外，透過直覺的圖形化介面，Decanter AI 讓不具資料科學背景的 IT ⼈員，或是業務單位中不具編程背景的採購經理都能輕鬆操作，讓企業迅速建立精準的 AI 模型。

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。

天心天思集團旗下分公司天勳資訊有限公司，著力於ERP系統已有十九年的時間，跟著天心天思團隊的AI知智慧團隊使用最新AI深度學習，設計企業的戰情中心，跨平台、跨資料庫整合ERP數據，透過參數設定及智能學習，提供決策者需要的資訊。 除戰情中心之外，更發展雲端智慧系統包括Linker+智慧平台、T-Boss移動商務、PDA行動條碼等提供管理者多變的需求及隨時隨地、隨心所欲的應用，AI製造、AI物流、AI行銷等議題生了企業的競爭力。

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。

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。

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。

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。

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。

對於公司經營而言，客戶購買行為的發生，總領先於經營決策的制定，如何扭轉這樣的落後性，本司導入人工智慧來做預測建議，因此，三益制動科技股份有限公司將擔任後台支援的角色，並負責實體電子發票系統硬體的建置，以及軟體系統的維護工作，並透過開立發票種類與產生頻率，先收集客戶消費習性，週期性，季節因素，或是突發狀況等等，制定相對應的商業決策映射機制，也就是說，使用Neural Networks 作為AI 運算核心，先利用輸出入層級結構，與Sigmoid神經元做為驅動函數(Activation Function)，將過去交易的紀錄，當作初始訓練(Training)資料，以得出穩定的權重數Wi (i=0, 1, …)後，再據此映射出-庫存管理建議、製造決策建議、原料供應商管理建議等等。 舉例來說，本公司目前的一家客戶發票量最大類別為：剎車片組, 再則是機油濾清器、和空氣濾清器，因此輸入1~9月份的發票資料後，得出銷售決策建議，較傾向提高機油濾清器的促銷方案! 而下個階段加值，將要擴充整體產品品項 (例如：潤滑油、剎車油、剎車卡鉗零件、油路清潔劑等等)，甚至加入技術服務費用的項目(例如：定期保養維護、道路救援、零件壽命到期通知服務等等)，據此擴大加值服務的寬度與廣度!

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。