應用案例

鋼鐵業係屬高耗能產業，據統計顯示，鋼鐵業的能源消費與二氧化碳排放比例在全國工業部門中排名第1位。尤其煉鋼製程中的數種主要加熱爐如電弧爐(EAF)、電渣重熔精煉爐ESR 、真空電弧精煉爐VAR 和真空感應熔解爐VIM等用電量都極高。 其中最重要的在於煉鋼過程中，若全廠用電設備包含前述煉鋼爐若同時投入生產時將導致用電超約，導致鉅額的超約費，造成生產成本的巨大負擔。因此如何配合煉鋼作業同時避免超約罰款，是業者迫切要克服的難題。

新安東京海上產險會選擇與愛酷智能合作在E保網上提供「保單辨識」與「e寶客服」服務，提供24小時線上保險諮詢服務。團隊成員採用OCR文字萃取光學字元辨識技術自動判讀車主拍攝並上傳的汽車險保單資訊，然後將資料自動帶入欄位。客服方面，透過語意分析技術，修正並優化e寶客服的回覆效率。

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AI每日吸收市場的消息面、籌碼面與產業基本面等資訊，並模仿專業人士的投資決策思維以提供最佳化的投資標的；透過大數據呈現，提供投資人更客觀的投資決策參考，讓投資人不再憑感覺投資。此外，也強調總體經濟的重要性，提醒投資人要注重經濟的中長期基本面。

SkyREC 與零售品牌交流的經驗中，發現普遍有三大管理問題：第一，巡店時間長，效率不彰。第二，會員制比例不高，無法有效掌握線下顧客資訊。第三，缺乏數據分析團隊，幫助品牌檢視數據、優化決策。 藉由 SkyREC 全方位管理平台，幫助品牌同步掌握質化及量化數據。首先，運用影像辨識，洞察購物旅程 3 大環節，掌握顧客從店外、店內互動至結帳前的行為表現。接著，結合「雲端分析報表」及「Video Focus」挖掘實際影響交易表現的原因，藉以對症下藥。 某知名連鎖電器品牌，推出全新電棒捲並設立門市髮捲體驗區。透過制定員工服務 SOP ，藉此提升顧客體驗度及購買意願。 活動開始後，品牌區主管首先檢視「髮捲區顧客停留率」（停留人次及停留時間），找出停留時間普遍低於 3 分鐘的店舖（因為品牌規定的髮捲體驗 SOP 至少需超過 3 分鐘。）數據發現 A 門市雖位於一級商圈，但停留率不到一分鐘。接著，運用 Video focus 快速查看門市人員服務品質後，發現當顧客接近時，店員卻沒有上前幫助體驗，導致顧客可能不清楚使用方式。以往這些資訊需透過巡店、店舖訪問、銷售資料，才能掌握店舖營運狀態。 而藉由 SkyREC 全方位管理平台，區主管即可輕鬆獲得數據及店舖互動短片，快速了解門市營運並直接對症下藥，節省超過 900% 管理時間。

在電子商務面進全球化競爭壓力下，富邦媒體科技 (momo) 導入工研院發展之「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，提昇消費者線上購物體驗。工研院的技術融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，這項混合式推薦技術能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，在短短 2 秒內，從近百萬商品中，精確演算出適合推薦之商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等。工研院更運用與 Amazon, Netflix 等國際大廠類似之A/B Testing機制，不斷優化推薦成效。富邦媒體科技總經理林啟峰表示，工研院的混合式推薦技術，大幅提升 momo 消費者點擊率達 1 倍，藉由個人化推薦帶動的營收佔比亦達 10%。

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！

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。

優愛德利用大數據技術，整合企業行銷所需的數據，包含 Google Ads、Facebook Ads、Google Analytics 與 粉絲團等資料，歸納成媒體 (Media) 、受眾 (Audience) 、產品 (Product) 等維度偵測與追蹤 60 個以上 AI 行銷指標建構成企業的關鍵數據地圖 (MAP)，服務包含使用者行為追蹤、廣告素材分析與建議、產品銷售預測、自動化媒體預算分配等，讓企業行銷在數位策略執行上可快速反應市場變化。

紀錄在新媒體投廣告的軌跡，保存歷史的資料以供訓練。 透過數據分析，建議廣告素材更換的時機，以達最佳效益。

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

(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。

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。

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