應用案例

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。其解決方案包含解決員工需要監看包商是否違規，交由演算法來判斷，能避免掉人與人之間的摩擦，並且節省了大量的人力監督。另外，AI/AOI 瑕疵檢測也解決了傳統瑕疵檢測過多的誤殺（判）造成現場作業的混亂以及不必要的浪費，AI/AOI能夠制定出容錯空間，讓生產線上的員工（期望篩選標準放寬）以及在辦公室處理客訴的管理或是業務人員（期望篩選標準從嚴）達成最最精準的平衡，並且能夠整合後端自動化生產設備，即時傳送訊號讓機器手臂或是相關設備做出相對應的反應。

【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。

智慧製造+產業AI化的升級已在國人心中醞釀已久，期待一套敏捷且彈性的智能報工系統，為工廠帶來數位化與智能化提升。 3K環境以及八國聯軍設備往往是機械製造業數位化與智能化最大的挑戰，加上廠內同時存在工業1.0-4.0的混動生產情形，報工作業往往需要高度人力介入，因此敏智能報工系統應運而生。 敏捷智能報工系統具備AI即時多報工模式、機聯網、高移動性移動裝置、即時監控生產效益等特點，將第一手現場數據回傳戰情中心，讓Data晉身Information，協助企業做好完善廠區、稼動率或異常等管理。 此外搭配深度學習與視覺辨識服務，有效協助身處3K現場作業人員進行工件辨識計數或不良品辨識，大幅降低人力與重複教育訓練的成本。 零次方科技團隊由人工智慧、軟體工程、工業工程、用戶體驗等專家組成，為製造業不同需求提供高專業度顧問分析服務與客製化服務。目前系統已在台中工業區製造業實際導入與上線使用。

1. 金融领域 - 信用評估： 模型：信用評分模型。 應用描述：第三方模型評估服務可確保信用評估模型在預測個人或企業信用風險方面的效度。這有助於銀行和金融機構更好地評估借款人的信用風險，降低不良債務的風險。 2. 醫療保健 - 疾病預測： 模型：基於患者病例和生理指標的疾病預測模型。 應用描述：第三方效度評測可確保模型在預測患者患上特定疾病的準確性，對於早期預防和疾病管理非常重要。 3. 人才招聘 - 履歷篩選： 模型：履歷和面試數據的招聘篩選模型。 應用描述：確保模型在篩選應聘者時公正且無歧視，第三方評估有助於排除模型中的潛在偏見，確保應聘者被公正地評估。

提供企業私有雲平台整合常見之IM(Line、Messanger、Juiker，其中Juiker開發商源思科技為合作伙伴)及通訊管道(Email、簡訊、Fax等)，建立資訊管理工作，必要時透過AI代理人(Agent/bot)及觸發機制主動通報各項訊息。

使用人工智慧中之深度學習及機器學習等技術，以混合式多模型(Hybrid model)的設計方式，分析並利用各個傳感器的輸出資料，自動學習並歸類異常行為，並以此做為預測模型之輸入特徵，預估設備的使用狀態，並進一步預測其剩餘的壽命，提供系統使用者相關資訊和及時警告以提早做出最優決策，使潛在之危害最小化。 (1)依據過去人流歷史資料，進行人潮數量之預測，供彈性調度行車間距。 (2)即時分析軌道定位感測器回傳之即時訊號，可預測定位感測器之故障，在定位感測器故障前，即可提早檢知與提早因應，減少全線交通因定位感測器故障導致之停駛或降低行車速度 (3)常態性檢測車廂車軸振動訊號，即時檢測車軸正常或故障並立即辨別故障型態，減少車軸相關元件定期更換頻率，以預防性維修降低定期維修成本，提升行車安全及維修效能。

自動化分揀倉儲決策AI系統結合大數據與智動化科技，研發以預測、快速反應為基礎之AI倉儲軟硬體解決方案，AI in Edge 架構結合揀貨路徑規劃技術、儲位配置技術需求預測與庫存調度技術，整合物流貨品標識影像處理系統、國產化自動化分揀系統設備建置智慧物流Total Solution。智慧科技精準預測、最適儲位規劃、最佳揀貨排程，解決電商倉儲品項上萬、出貨急迫、人力時間不足，導致企業營運受阻問題及仰賴國外昂貴系統之困境。工研院服科中心採用 Variation Auto encoder 之無監督學習模型，結合「事前資源調度」與「人工智慧指揮引導」發展漸進式動態儲位配置調整技術，以遞迴式類神經網路、線性回歸模型、EIQ分析、深度學習、邊緣運算建立倉儲決策AI支援系統 ，協助解決EC物流中心缺工、爆倉等現象 ; AI in Edge 架構優化進貨、入儲及揀貨效率及空間利用，節省EC物流中心30%工時、50%人員移動距離與12%成本，自動化分揀系統與包裹辨識系統，快速滿足B2B、B2C等多型態出貨需求，目前已成功導入宅配物流業、EC物流中心、連鎖型超商…等國內相關業者。

整體場域具備有至少上百組光纖和網路設備機箱，由於腹地廣泛家商鄰近海邊，維修管理相當不易，本專案規劃安裝溫濕度計與門禁權限管理於機箱內部，透過光纖骨幹傳輸至中心端即時傳回現場狀況以及權限提供維護廠商與人員進行開啟機箱，同時結合Qr code辨識，提供室內臨時訪客和廠商的門禁權限管理與異常事件告知。 同時導入AI影像智慧監控及AI事件影像偵測，藉由IOT控制接收器進行相關設備通訊整合，整合介面具備的RS232/RS485或是modbus進行整合串接，在主換成網路通訊埠傳輸至中心管理系統數據庫進行分析與建立閥值通報示警管理。規劃建置各類感測裝置，包含電力、發電機油位、水位、煙霧偵測、火災偵測，不斷電系統狀態、門位開關、溫濕度、風扇啟動、漏水偵測等。

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。

物流/快遞公司每天面對的問題是： 1. 20,000件貨要遞送，公司有300輛車，哪些貨要分配到哪些車，而且不會超過貨車容量？ 2. 一旦100件貨放上了貨車，由於每件貨有貨主指定的收貨時間，司機如何決定送貨順序才能用最少時間每件都準時送完？ 3. 對於新型態的快遞業來說，如何有效率解決短時間內的大量訂單(如食物快遞)？ 4. 有些特殊遞送型態的行業，如需要邊撿邊送(pick up/delivery)，應如何進行調度才能用最少車輛進行最多路順？ 5. 台灣的貨運/快遞業有超過45000家，大部分是中小企業，公司沒有資訊人才，如何能快速導入智慧調度軟體，且不需維運軟硬體？ A.I.R是以人工智慧為基礎的車隊調度服務，以訂閱制(subscription)為主，能夠解決業者上述的痛點。

AR為虛實整合之結果，啟雲科技將AI技術模組化，將訓練模型導入至自有AR系統或廣告平台打造AI人臉動態定位引擎，可即時辨識真人臉部位置、姿態估計的同時，將3D模型準確定位於人臉上，達成AR Try-on之效果。同時模組化臉部關鍵點如頭部、眼、鼻、口位置，分割區域如瞳孔、頭髮等功能，以便因應不同商業模式或品牌端之導入需求作為行銷活動應用。

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。

結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作，更有效率協助非眼科醫師進行糖尿病眼底影像的病變判讀，免除轉診眼科的不便利，進而提高潛在病患早期發現之比率，減少醫療照護支出與社會成本。本技術提供二項主要功能：1.切合台灣糖尿病共同照護網的病變分級需求：提供糖尿病視網膜病變的五個級別(No DR, Mild NPDR, Moderate NPDR, Severe NPDR, PDR)的分類模型，給予不同分級病患更為貼切的醫療照護。亦提供是否轉診眼科的二分類模型。2.標示糖尿病視網膜主要病徵的位置：國際上目前唯一可偵測四種主要的病徵 (Microaneurysms, Hemorrhages, Cotton Wool Spot, Hard Exudates)，並且清楚標示位置的AI判讀技術，可有效輔助醫師針對病變嚴重程度的判讀。

為了因應未來高爾夫球國際市場競爭力及產能的需求，有別於舊廠以傳統分站式產線代工製造高爾夫球，製程多採人工作業方式進行，致使產能有限、營收受限；新建置”明揚二廠”一條流水式自動高爾夫球產線，進行感測器加裝與機台聯網，導入智慧化之供應鏈整合平台串流上下游廠商的即時資訊回饋，提供供需二端線上詢價採購、維修預知、報價出貨之自動快速回覆的e化流程，並導入供應商管理存貨(VMI)模式，生產製程設備安裝感測器及聯網，以及數據蒐集與分析、參數調機、異況通知、預知保修與AOI智慧品檢等，讓回覆的速度加快、反應的時效縮短、生產更為順暢、訊息完全透通，確保產製過程中供料穩定、交期準確及產品合格，並且在資訊通透下減少了交易成本與流程時間。並於品檢端規劃與導入機器視覺、AI人工智慧及深度學習進行高爾夫球之瑕疵檢測，提升球體表面全檢速度、機器參數設定的最適(佳)化，以利提供一快速流暢的生產流程、提升產能與速度。

1. 創新服務模式：雲端AI 訂閱制服務 由醫院或診所實驗室上傳胚胎影像或照片，雲端運算與回傳報告，最先進、安 全、低費用的胚胎篩檢分析技術。 2. 產品擴散模式：透過平台進行海外通路布局，並提供系統整合規劃、界接等配 套措施，實現『AI生殖醫學服務輸出』的商業模式。 3. 導入終端用戶效益：結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作， 效率可大幅提升。