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智慧化引擎號碼辨識功能模組

發表年月 2020-12   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 集智顧問股份有限公司

協助環保署資源回收稽核認證雲端認證制度,導入影像辨識技術來提升目前人工檢視雲端引擎照片之工作,因引擎號碼的樣態可能多達上千型式,發展以機器為主、人工為輔的智慧稽核認證程序。 導入影像辨識作業結合平板工具(APP),自動帶出辨識後相識度最高的可能結果,作業人員僅需採用選取的方式,加速人工作業,而資訊直接在作業現場,透過平板設備無線網路傳輸,將資料導入所管理的系統中。

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睿思AI商業智囊團,決策助攻快狠準

發表年月 2025-07   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 睿思創新股份有限公司/睿思智慧股份有限公司

【睿思商業智慧與決策輔助服務】透過AI知識管理與智慧對話機器人,協助企業整合營運數據與流程知識,實現即時查詢與決策支援。 【AIKM 】建構結構化知識地圖,【 CROSSBOT】提供自然語言介面並串接LINE等平台與內部系統,強化決策效率與組織應變力。【適用場景】 ■ 1.支援營運資料匯整並產出報表 ■ 2.員工SOP即時查找 ■ 3.客服即時回應等多元應用

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商標風險評估、商標申請建議、專利風險評估、專利申請建議、專利發明內容揭露

發表年月 2023-04   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 睿加科技股份有限公司

使用者將產品說明、服務描述、想法輸入至本服務平台。平台透過自然語言處理,將關鍵字進行拆解及組成,找尋最適產業領域。並運用多國多語言 AI 自動翻譯生成和多國官方專利商標資料庫串接,僅需 5 分鐘即可自動生成檢索分析報告,達到節省過去長達數週至數月的95%的作業時間。

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新冠防護系統:智慧大腦戰病毒,疫情期間企業復工防護盾牌

發表年月 2020-04   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 集智顧問股份有限公司

VANTIQ新冠病毒安全防護聯動系統可以應付新冠疫情下企業復工,體溫異常狀況監測和限制人員流動傳播疫情。 有效的保障辦公大樓、校園、工廠、政府機關、醫院、機場等場所正常工作秩序,維護員工健康和生命安全。 VANTIQ在監控場所入口設置體溫人臉一體化識別門禁,可以在員工及訪客佩戴口罩情況下進行有效識別。當進場人員體溫超過預警閾值時自動發出警告。通過VANTIQ的即時處理技術,立即通知相關部門進行防護控管安排。VANTIQ整合影片結構化處理能力以及發燒紅外線檢測攝影機,將體溫標籤標示在目標人物上,即時從人潮中定位捕捉。VANTIQ結合外部資訊系統,從航班的安排調度到智慧建築平臺,即時動態對人物或感測器的警示數據進行識別並預警。VANTIQ與室內及室外地理資訊結合,地圖定位疑似病例並即時協調醫療資源,快速跟進處理。VANTIQ 數據看板可以即時展示易感染擴散區域,並可跨區域、跨部門使用業界標準協定共享資訊。

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AI 智能客服

發表年月 2025-11   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 台北數位廣告集團

AI 智能客服助理是一種快速、容易、且低成本的文字智能客服解決方案。該服務旨在幫助中小型企業實現 AI 智慧化轉型。企業只需提供常見問題 (FAQ)、產品資訊或官網資料,無需編寫程式碼或 AI 工程師,即可自動學習並準備上線。

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AI導入蝸牛賣家輔助創新蝸牛苗數量智能辨識服務

發表年月 2020-12   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 酷贏數位科技股份有限公司

傳統購買蝸牛苗僅能依據人工推估數量(因蝸牛苗細小不易計算)採購,其數量參差不齊,造成買賣之間的紛爭以及財物損失,紛爭事件更是因養殖蝸牛興起,隨時間與日俱增。故,針對國內迅速成長之蝸牛養殖市場,藉由賣家提供之大兩蝸牛物件之照片,建立大數據資料庫,建立影像辨識R-CNN模型,辨識往後之拍攝照片中計算物件個數(蝸牛幼體),提供之蝸牛影像辨識服務,協助養殖賣家獲得精準蝸牛數量,降低人為預判之損失及紛爭。

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AI智能維修客服系統,縮短我們與客戶的距離

發表年月 2019-06   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 華越資通企管顧問有限公司

AI客服機器人可以將精密機械產業中80%重複性極高的故障問題,直接透過AI聊天機器人中的圖片辨識技術來作辨識並提出解決方案,讓人力去處理20%無法由系統判斷之複雜故障狀態。華越資通採用最新人工智慧圖像辨識與數據分析技術,設計的聊天機器人平台,整合文字、圖像的識別與對答能力,讓「AI智能維修客服回覆系統」就像維修技師一樣能夠直接透過圖像辨識可能之故障原因,讓使用者可獲得快速獲得機台固的解決方案。

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AI智慧辨色及成本最佳化控管系統

發表年月 2019-11   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 庫點子文創資訊產業有限公司

漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。

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AI通訊網路與智慧決策應用

發表年月 2025-11   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 英登股份有限公司

英登股份有限公司除提供AI演算法開發服務外,亦可依照顧客內部需求規劃與執行AI 教育訓練課程,建立員工 AI 能力養成體系。主要目的在於推動 AI 於日常工作之實務應用,規劃主題課程,協助同仁理解AI 基本概念、學習AI 應用工具操作,促進內部流程優化與效率提升。舉例來說教育訓練規劃為期四個月的 AI 應用教育訓練,共 19 小時課程,透過每月一堂主題式教學,循序涵蓋 AI 基礎與 Prompt 實務、Gamma 簡報應用、ChatGPT+Colab 資料分析,以及 Make 自動化流程,讓員工能系統化理解 AI 工具並完成情境實作,逐步培養實務應用能力,推動AI 技術在日常工作流程中的落地與推廣。

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人工智慧行業應用能力服務項目

發表年月 2017-04   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 西門子支援中心

透過使用者的個性屬性資料分析預測可能喜歡的內容,如從使用者的年齡、性別及過去的流覽紀錄等,當使用者正在流覽文章時,系統將自動分析使用者偏好的類型、從流覽的時間分析對於該部文章的喜好程度等,機器自動追蹤使用者的喜好,以更精准的推薦使用者正在想看的內容。 系統不斷的自動學習使用者個性的流覽行為,個人化的推薦是即時更新的,即當網站的來源內容或使用者流覽行為發生改變時,推薦序列會自動改變,為使用者即時提供感興趣的內容。

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醫學影像自動標註模型開發流程

發表年月 2022-06   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 緯創軟體

緯創軟體團隊開發了基於機器學習的自動醫學影像標註模型,並將模型整合至雲端平台建立完整的自動標註系統。團隊建立了以下的流程: 1.建立資料清洗模組並自動化建構訓練資料集 2.設立團隊檢閱的檢查點以利審閱自動化建立的資料集 3.建立模型訓練模組並能提供模型訓練結果 4.設立團隊檢閱模型預測結果 5.自動化模型部署流程。模型開發流程主要著重在流程自動化及功能模組化並設立人工審閱節點供工程師及科學家分析資料訓練集與模型測試結果。功能的模組化可以降低工程師在後期維護上的難度,並且有著快速插拔套件的優勢。

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數位語音助理,物流宅配免煩惱

發表年月 2018-06   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 工業技術研究院服務系統科技中心

物流士AI語音助理採用數位客服助理的概念,整合人工智慧、語意分析等技術,協助解決國內物流士離職率高,1至2年資歷的物流士平均占比高達4成左右新手司機因不熟路徑,全程配送時間平均比老手司機多出1.5~2小時,邊開車又要聯繫客戶容易產生交通安全上的問題,忙碌忘了聯繫,收貨人不在又需重複再次配送。DHL採用APP提醒司機最近取貨點及正確送貨地址,縮短50%等待時間並消除包裹送錯地址的人為錯誤,工研院服科中心「物流士AI語音助理」數位客服助理即時追蹤物流士的配送動態,管控中心預先透過數位語音的方式,掌握車輛目前位置與下一送貨地址,先與收貨人進行聯繫確認收貨人可否收貨,收貨人無法收貨變更下一送貨點並即時告知物流士。當路況異常導致配送時間延遲時主動告知收件人,並透過語音或文字,回復貨件動態查詢。每日出車排單時間減少30分鐘;每件貨收件地址查詢時間減少2分鐘每日可節省約1~2小時的查找時間,並可與廠商原有配送作業系統結合,擴充分析的資料區域趟次/貨量/時間窗/客戶商情/配送熱區分析服務。

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AI 電腦視覺辨識人臉打卡差勤系統

發表年月 2020-02   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 全域科技有限公司

COVID-19肆虐全球,全球病例數已達3360萬,死亡人數 101萬,是個高度傳染性的疾病,主要經呼吸道飛沫傳播,亦可通過接觸傳播,現階段台灣各產業為降低COVID-19傳染,進入各場合必須量體溫以及酒精消毒,為降低COVID-19透過接觸性傳染,我們透過影像識別作為公司企業紀錄差勤之用,並可提供延伸性服務、門禁保全、體感量測記錄,企業可了解內部員工的體溫狀況,讓企業內部員工有更安心的辦公環境

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[4.2.4輸入自動化、4.15.2人工智慧相關系統整合] AVM系統導入案:

發表年月 2001-01   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 先知科技股份有限公司

(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。

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知識中台 QBibot Agent 建立企業大腦 AI化企業最強核心方案

發表年月 2025-06   應用領域 AI 服務應用  

應用/研究單位 人工智能股份有限公司

在企業數位化轉型的過程中,知識中台已成為提升企業競爭力與營運效率的核心技術。透過LLM(大型語言模型)技術,知識中台能夠進行語意判斷,理解使用者需求,並透過智能互動引導目標,完成各類任務,確保企業內部知識的有效運用與流通。

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