AI 服務應用

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(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。

工研院自主開發的智慧視覺系統機器人，結合視覺物件分析辨識、座標點精確定位、及手眼協調等核心技術，於CES 2017以西洋棋遊戲互動的方式完成展示。在CES 2018進階以Scrabble拼字遊戲，透過2D與3D資訊進行深度學習的物件辨識技術，讓原本只能辨識立體物件的機器人，不再只是藉由物件的造型來辨識，更能看到同一外型上平面圖樣的差異。同時運用深度視覺感測器進行偵測，快速計算物品位置及相對關係，做出正確判斷。 此技術聚焦人性化及與人的協同技術，可自動判讀使用者情緒、動作、手勢，給予互動者更親近的互動體驗。

凌群團隊運用AI技術革新食譜創作，生成涵蓋多元料理的1200筆AI食譜，專注於肉類、海鮮與國際菜式，並透過關鍵字標註與圖片生成技術，打造引人食慾的智能食譜資料庫。此外，AI精準推薦系統自動匹配家樂福電商平台商品，確保用戶輕鬆購買所需食材，並動態推薦符合庫存的商品，提升購物體驗和零售業效率。團隊還透過生成式AI對話技術，捕捉用戶需求並推薦個性化食譜，無論是情緒波動、節日還是飲食偏好，皆能提供VIP級的貼心烹飪指南，讓美食準備更輕鬆愉快。

客服，作為企業與顧客之間重要的橋樑，其核心價值在於建立並維護良好的顧客關係，進而提升顧客滿意度與忠誠度。然而，傳統的人工客服在面對日益龐大的諮詢量、重複性的問題以及24小時無間斷的服務需求時，往往顯得力不從心。此時，AI客服機器人的出現，正為客服領域帶來嶄新的解決方案。

主要提供百貨業及會展服務，希望可以透過AI人工智慧計算出，前來市集及消費會展的來客人數，並且析出消費者性別、年齡及情緒，以提供展方及攤商做為參考依據。 會展中的商品多樣化，每個攤商及展方各展出商品各有其特色，但常常無法適時的推薦給消費者，導致錯過商品銷售的機會，雖目前銷售模式彈性及多變，以不再像傳統銷售方式僅經營固定消費族群，AI所分析出之資料可供展方及櫃檯人員，因應不同時段以及大量人潮時，能夠隨時調整銷售方案及策略，提供消費者所需要的商品及服務，並且也可幫助消費者在茫茫會展中提高所需商品找到的機會，達到相輔相乘的效果

透過Gen AI智能客服與各式搭配的產品模組，包含智能辨識、預測推薦、拍貼、小遊戲、智能DM、促銷活動與數據整合等，迸出數位轉型新體驗!

貿易商透過導入流程機器人於企業流程系統後，根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合，經由Line bot語音機器人與代銷商聯繫，完成配貨決策與資訊傳遞，精簡人力及提升銷售毛利率。

iCoder AI編程可以自動判讀企業慣用的Word/Excel表格，作為表單的規格文件，透過雲端使用NPOI判讀表格內的各欄位與其特性，進一步使用JIEBA自動斷詞與分析詞性，自動決定表格上的欄位類型與表單上所要呈現的風格，來自動產生資料表結構、後端CRUD的對應程式碼、 前端RWD的UI表單(電腦手機都可以使用)，這個過程只需3秒鐘即可完成。iCoder除了以JIEBA的HMM方法來自動判讀欄位類型外，已經訓練好上千個Word/Excel商業表格作為模型，並具有高度的學習能力，可以依照個別的開發者提供私有的訓練模型，並回饋給公有的訓練模型。iCoder所匯入的Word/Excel文件，同時也是印表輸出的規格文件，隨時可以將資料套印在原來的Word與Excel格式上。iCoder也內建一個強大的Workflow引擎，以拖拉的方式讓你設定公司的組織與流程制度，並以iCoder的表單來進行線上簽核。iCoder同時具備了二次開發的能力，產生的所有程式碼都可以透過EEPCloud來進行二次開發來進行增補與微調，達到100%的需求。

戰情虛擬助理是讓戰情中心裝上耳朵與嘴巴，讓管理者可透過手機用中文與戰情中心進行自然對話的互動，指示戰情虛擬助理對收集到的終端資料並進行分析後，將其重點視覺化顯示到戰情中心看板，提供工廠動態、設備運行狀況，讓管理者可以即時掌控人機料資訊及產線設備的使用狀況，並能夠針對人員作業和設備運作進行即時調整。 鼎新電腦的「PaaS平台事業處」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。戰情虛擬助理的核心是基於自然語意處理（NLP）技術的聊天機器人，以深度學習與機器學習分析客服語料後建立智能虛擬助理對話模型，並整合文字及語音的識別及應答，可以跟使用者進行自然語言的互動。參考資料: https://bp0800.wixsite.com/xiaohui

海洋公民科學家於107年建立了垂釣回報功能，公民科學係指由專家學者進行規劃，並提供一般民眾參與研究案中的部分資訊，公民參與不僅可提供海洋保育署更多的海洋資訊，亦可使得學術更加自由普及，而此功能開放至今，已經有許多民眾進行回報，本年度彙整民眾的填報時所提供的建議，進行頁面調整，並導入AI 智慧影像辨識技術，使系統自動解析照片內容，透過AI辨識模型提供最有可能的3種魚種供公民科學家選取，為使公民科學家能更深入瞭解魚種特性、學名、俗名以及習性等資訊，介接「臺灣魚種資料庫」以提升公民科學家對於魚種的知識與認識，讓使用者更便利的進行填報。

Office 365 是透過雲端所提供熟悉的 Microsoft Office 協同合作與生產力工具。每個人可隨處存取電子郵件、網路會議、文件及行事曆以輕鬆地共同合作。而 Microsoft Graph API 則是提供外界存取 Office 365 資源的一組 API，舉凡 Office 家族的 SharePoint、OneDrive、Outlook/Exchange、Microsoft Teams、OneNote、Planner 和 Excel 等等，都可以透過 Microsoft Graph API 作存取。大同世界科技「智能秘書」是一個交談式機器人，深度整合了 Microsoft Graph API，企業員工只要透過「智能秘書」綁定了 Office 365 的帳號，便可以存取企業或組織在 Office 365 上的資源。由個人資訊的取得，如行事曆、電子郵件等等，到協同作業的實現，如文件的同步、會議時間預定等等應用，皆可以使用文字、語音等方式，在不同的社群渠道與「智能秘書」交談，透過「智能秘書」業務腳本的導引，實現企業或組織相關作業流程的應用。

於營業場所之開放式廁所建置Sensor蒐集使用人次、使用時間、異味濃度偵測與空氣溫、溼度等數據，回傳至品質監控平台進行AI數據分析，建立智慧廁所品質監控平台供管理單位使用，了解廁所即時使用時間、人次與環境髒亂程度，提供警示提醒派遣人力清潔、檢視廁所情況與做出因應措施部分，協助管理人員進行環境品質監控與髒污預警派工，透由歷史數據分析各時段使用人次進行廁所動態人力預測性的調配建議，有效規劃人力資源管理與運用。

客製化AI迎賓對話機器人系統，可針對公司內部、飯店區域或是其他客製化之資料做處理，且整體系統皆可離線運作，大幅保障資料安全，對於對話式迎賓可以給來賓更加親切的感覺，提升來賓體驗，對於人力不足或是突發性的大量來賓皆有助於緩解接待人員負擔。在公司迎賓機器人上，可以促進訪客登記系統E化，且可以嫁接公司總機系統使系統完整性更高，或是提供電話語音轉接的服務，幫助公司系統AI化。飯店迎賓機器人上可以加入當地資料或是飯店常見問答，對顧客而言就多了一個可以諮詢的服務人員，且機器人通常不會因為疲勞、生病等因素造成服務品質不一的狀況發生，這可以幫助飯店方維持穩定的服務品質。

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。