AI 大數據應用

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！

"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。"

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。

從大數據的資料預處理、AI 模型的訓練、一路最終至 AI 預測應用部署的複雜流程中，企業經常因不同階段所需的異質環境、多種運算架構、甚至跨部門的協作而困擾。透過 Gemini AI Management Console 打造出便利企業組織進行跨單位 AI 專案協作的 GPU 管理節點，協助企業更有效率地從海量資料挖掘出更好的商機。 雙子星的Gemini AI Console能夠幫助IT管理者在單一平台上管理數台至百台的GPU及CPU 伺服器的實體與虛擬資源，並可依據組織分工與AI專案管理需求來進行相關客製化開發，有效提升GPU資源的使用率，更大幅簡化企業導入AI的IT複雜度。資料科學家與AI開發人員可透過內建友善的使用者服務入口，便利地自助式快速開啟大量預載大數據與AI工具的運算叢集環境，將底層運算架構建置化繁為簡，只需透過網頁表單輕鬆點選，即可開啟各種所需的AI運算工具服務，研發人員進而能夠將時間與人力資源專注投入在核心演算法上，加速AI產品研發效率（Time to market）。

(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。

若水 AI 數據服務團隊致力於為企業提供大量、安全、高品質的標註數據，並針對電腦視覺相關的數據研發智慧標註平台，配建多元標註工具，設計完善的品管系統及回饋機制，提供整合性的數據處理服務，讓 AI 能精準學習。 我們的客戶類型已遍及兩岸三地及日本市場，涵蓋安防監控、電子商務、自動駕駛、工業 4.0、智慧醫療、人臉辨識以及語音和語意分析…等 AI 應用。我們的客戶來自台灣、日本，包括日商Incubit、Skydisc 、ASUS、工研院、中華電信、雅婷、新竹市政府、台灣智慧駕駛股份有限公司、台灣人工智慧實驗室、資策會...等。AI 應用涵蓋自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療。

企業常態性面臨數位化管理課題，為了協助企業有系統地蒐集基礎資訊，首先以可客製化的電子表單模組協助企業建立各式企業表單，授權予產業一線人員蒐集數位化資訊，採用敘事型資料結構串聯專案內的人(負責工程師、外包廠商等)、事(任務)、時(專案預定時程)、地(結合現地圖說)、物(實體結構物或工作成果)資訊，利用雲端資訊平台讓企業管理資料。為完成數位化後的資訊應用，將人工智慧技術應用於簡化作業方式或流程、數據分析、最佳化分析、決策輔助等實務應用，輔以產業顧問的服務機制。

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

JCAATs 為AI 語言 Python 所開發的新一代稽核軟體，除具備傳統電腦輔助稽核工具(CAATs)的數據分析功能外，更包含許多人工智慧功能，如文字探勘、機器學習、資料爬蟲等，讓稽核分析可以更加智慧化。 JCAATs 可分析大量資料，其開放式資料架構，可與多種資料庫、雲端資料源、不同檔案類型及 ACL 軟體介接，讓稽核資料的收集與融合更方便與快速。繁體中文與視覺化的使用者介面，讓不熟悉 Python 語言的稽核人員也可以透過此介面的簡易操作，輕鬆快速產出 Python 稽核程式，並可與廣大免費之開源 Python 程式資源整合，讓您的稽核程式具備擴充性和開放性，不再被少數軟體所限制。

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。

【蛛思CHOOSE】專注於將無法透過人工處理的海量網路新聞與社群輿情，藉由人工智慧整合分析的互動式圖表呈現，搭配探索行為的介面設計，協助使用者在有限的時間完成網路輿情資料收集、輿情風向趨勢觀測、對手輿情佈局比較、潛在輿情悶燒預判等活動。藉由藍星球資訊所開發的網路輿情偵測自動化模組、透事中文探勘分析系列模組、互動式圖表操作設計模組等三類模組的創新整合，使本服務能為廣告代理商、媒體代理商、公關代理商、品牌顧問、各企業與組織的公共關係部門或媒體事務組、政治幕僚，提供提案談資輿情資訊、活動企劃發想脈絡、網路行銷曝光監測、公關形象輿情回饋及輿情危機警示預判，一次解決資料蒐集、彙整、分析的工作流程。

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!

基於多年累積的零售實務經驗與對市場趨勢的持續觀察，91APP 推出「零售 AI jooii 解決方案」，致力於協助零售業者提升經營效率與顧客體驗。聚焦於解決零售業「人-商品-標籤」的關鍵場景，整合多種 AI 技術應用，包括個人化商品推薦、會員活化模型、購買意圖分析、標籤生成，以及商品與行銷文案生成等功能。透過即時分析顧客行為與商品特性，能精準推薦商品，幫助消費者快速找到符合需求或有興趣的商品，同時協助零售業者提升轉換率並優化行銷資源運用。「零售 AI jooii 解決方案」以穩健且實用的方式提供從商品管理到行銷策略的全面支援，助力零售業者推動業績成長並強化市場競爭力。

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。