多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時，如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等，食物銀行的各項物資，也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一，以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作，協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性，加上極端氣候常態化，災害規模與數量逐漸增加，也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同，且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素，進行多樣化的物資調配，亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生，我們需要時刻做好準備，有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊，除了快速應對災區物資需求、賑濟物資，甚至可起到心理支持作用，使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題，除了與南投紅十字會合作，並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點，每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時，仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時，救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報，從回報到應變再到執行過程中的時間差，無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配，資訊缺乏即時性時，就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄，當災害發生時，可能面臨「備災」物資已過期，無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面，民眾接到災區缺乏物資的訊息後，熱心捐贈的物資，時常與災區實際需求的物資品項差異甚大，容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度，並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入，並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練，建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上，將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統，進行比對分析後，協助南投紅十字會快速辨認物資，如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等，並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判，了解偏鄉地區後續可能的災情狀況，進行食物遞送，同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時，可更快速進行應變與決策，完成物資部屬，使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體，同時持續改進急救備物資系統中的預警功能，加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作，研討整合更多數據源後，建立共享資源和數據的機制，及時共享信息，幫助更多急救難團體提高災難應變的能力，掌握黃金救援時間。

隨著智慧零售新風潮的崛起與不斷演進的AI科技與技術，聚典資訊乘此風浪推出生成式AI客服機器人Gen AI 客服機器人，為改寫消費體驗的傳統框架做足了準備，欲替場域、顧客與品牌方開創零售新應用 為了提升使用者體驗，聚典資訊攜手三創生活與西門商圈，共同推行全新的生成式AI智能客服系統。這一創新技術結合了高效的便利性、智能問答、自動推薦等功能，顧客們僅需拿起手機，掃描螢幕上的QR Code即可獲得所需資訊與推薦清單，不僅為他們帶來更加方便的購物體驗，場域方更能透過實體機台與後台分析協助，提升營運效益並掌握行銷流量密碼，達到商業洞見新應用的效果。 Gen AInbsp客服機器人 五大特點 【便利性提升】新的AI智能客服系統設置於驗證場域內，配備大螢幕顯示樓層導覽和分類介紹選單，操作簡便直觀。顧客可以掃描螢幕上的QR Code，客服資訊帶著走，隨時隨地查找需要的資訊，大大地提高了尋找商店與商品的效率。 【智能問答系統】聚典資訊開發的智能問答系統，使用自建語言模型，建立專屬語意資料庫。系統運用非關聯式資料庫和Vector Search技術，為每個使用情境量身定制智能問答解決方案。通過語意分析，系統能夠提供精準且人性化的回答，並經由不斷學習和更新資料庫，以提升服務品質。 【自然語言處理 NLP 技術】系統透過大規模語料庫訓練，具備深度語言結構和語意理解能力。不只能夠生成自然流暢的回答，也能通過分析不同用詞和標點符號的情緒語氣，提供適當的回應，使顧客感受到貼心的服務。 【全天候即時服務】該系統提供24小時不間斷的即時服務，確保無論何時何地，顧客都能獲得所需的幫助，其顧客滿意度高達90。 【多元應用場景】聚典資訊的生成式AI智能客服系統，除了智慧零售的應用外，還可以廣泛應用於藝文產業和行銷團隊等多個領域，提升各行業的運營效率和客戶體驗。 聚典資訊於西門商圈六號出口外之智慧顯示機台 生成式AI在商場 智慧顯示更加分搭載點擊與影像辨識的智慧顯示機台，協助使用者更能看見生成式AI，並達到完整的使用流程，避免單方面的資訊傳遞也能有效提高使用者體驗，更能依照場域需求增加模組，如小遊戲、拍貼機與智慧行銷模組，增添使用樂趣與傳遞品牌價值，建立人與人與商場的連結。 10,000以上雙月造訪人次：Gen AI配合搭載點擊與影像辨識的智慧顯示機台，更有效的引導使用者獲得重要資訊。 90以上的使用滿意度：透過完整的使用者旅程，我們也獲得90以上的使用滿意度，並持續為使用者創造美好體驗與回憶。 247全天候客服服務：透過雲端伺服器的運作，我們打造了24小時全年無休的智能客服，無時無刻幫助使用者解決各式難題。 智慧顯示Gen AI 完整零售實體場域的使用者旅程 nbsp 最懂你的智能客服 最多樣的解決方案 聚典資訊提供包含於雲端、地端或混和雲的AI解決方案，依據客戶需求進行導入，並為企業設計了專屬的問答介面，無論是使用者還是管理者，都能輕鬆上手。這套系統不僅美觀大方，還能大幅提升工作效率，讓企業在數位轉型過程中快速進入狀況。 地端部署的生成式AI解決方案能避免資料上傳至雲端，確保企業敏感資訊的安全，從資料輸入到AI模型訓練與推論的所有過程，均在地端主機進行，這樣的架構消除了資訊外洩的風險，特別適合對資料隱私有高度要求的企業，如大型零售業、製造業、科技業及政府部門等。 聚典資訊的專業團隊根據每個企業的特定需求，打造專屬的大語言模型LLM，企業只需提供相關的垂直領域資料，便能透過AI技術快速生成精準的內容，應用範圍廣泛，從文案創作、翻譯語言到客服系統等，幫助企業在不同業務領域中全面提升效能。此外亦能透過後台面板查看每次互動的完整問答紀錄，讓企業能夠檢視使用效益，並根據實際運作情況持續優化AI模型的表現，從而提供更精確、更人性化的服務。 聚典資安落地生成式AI介紹，提供多樣化的解決方案 AI for Good 「AI for good」 一直是聚典在推動技術創新的同時，也關注其在社會責任與ESG永續發展方面的角色，因此能不斷的創新並持續為使用者創造更佳的使用者體驗，也與合作企業一同推動更具效能、具社會意義的解決方案，希望能透過AI打造更智慧的城市並提供更優質的生活體驗。nbsp

社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨，在台灣各地已有55個食物銀行據點，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務，聯絡非營利組織與捐贈機構，為據點收到物資捐贈後，再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊，可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一，以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪，提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理，至今已搶救近二百噸蔬果續食，服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠，持續服務19家迷你食物銀行，將於高雄多個行政區陸續落成，分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求，「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作，出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士，體力有限，而倉儲工作需耗費大量體力，志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫，在調配上會耗費空間與人力整理、盤點，並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模，但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈，故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴，多數也為高齡人士，但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責，有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資，如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用，並解決人力短缺等問題，在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」，第一部分為建構分類模型之前置作業，建置以及蒐集場域倉儲資訊，進行AI建模訓練，將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫，使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值，導入演算法中進行運算建模，再依收集之資料進行重新訓練，最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理，以建立數據資料所需之訓練及測試資料集，第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型；進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制，使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下，可優化物資轉遞速度及物資調配，有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗，增加物資分配正確性，提高媒合服務率即捐贈成功率，降低錯誤物資造成人力物力浪費，即時監控食物物資的庫存，確保操作者能夠迅速回應需求，有效提供物資援助。 以AI系統的導入，加上數據智慧化建置，協助倉儲轉運中心的運作，可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展，完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後，未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統，也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作，擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送，幫助更多組織更智慧化地管理和分發，減少物資的浪費，以提高社會福祉。

查找某特定人物，尋找攜行李箱入廠人物進入高安區。人物及物件顏色特徵確定，人物藍黑色上衣，行李箱顏色黑色，透過CCTV 智能影像搜索系統，做物件與顏色檢索條件設定，可以成功搜尋到三段縮圖有出現關鍵標的影片，可以有效解決作業人員查找物件標的物，透過此系統查詢速度可比人工快6倍。 需求痛點 日月光高雄廠區內密布CCTV能及時監控廠區中的各個角落，但若在事件事故發生時，無法在有限的時間可透過CCTV影像回放被找到，其背後之意涵與其中蘊藏之巨大風險自是不言而喻，而許多平時無人的區域也很容易成為治安上的死角。故如何更智能、更有效的監控占地龐大的廠區是全體半導體企業打造智慧廠區之一大重點。日月光高雄廠占地遼闊，其中有許多重要的場域需要監控人員進出以確保企業機密與員工安全。 1 自動化生產線與自動倉儲：半導體企業之自動化生產線與自動倉儲中常有AGV（Automated Guided Vehicle）無人車高速行駛，若有廠區人員不慎誤入AGV移動區域且無法對該人員發出警告，則當憾事發生將追悔莫及。 2 材料與產品存放區域：半導體相關製程之材料價值不菲，若存放材料或產品之區域遭人入侵則有損失高價材料、產品之風險。 3 高機密管制區：營業秘密關乎半導體相關企業之核心技術競爭力，若有人員侵入高機密管制區則有企業營業秘密外洩之風險，而營業秘密安全防護一直以來都是半導體相關企業最最重視之議題。 4 卸貨碼頭區：日月光L但碼頭區常有卸貨車輛進出，若人員闖入碼頭區則有發生人車擦撞、碰撞意外之風險。甚至堆放在碼頭區待出貨的貨物有失竊以及因人員碰撞後，貨物倒塌造成損毀，因而造成公司具大的信譽、金錢損失。更進一步的造成生產出貨的不便。 異常事件發生時，如何在海量數據中，快速搜尋符合條件的關鍵影像 日月光高雄廠有許多重要的場域都需要架設CCTV為安全把關，但CCTV的數量動輒上千支、上萬支，一旦發生事件要去搜索影像時，都要用人眼一一回放查找、搜索，耗時耗力效益不彰。有鑑於現今電腦視覺的發展，遂利用AI來替代人眼回放查找。 問題情境 物件偵測 物件偵測資料來源分成兩個部份 開源資料集OIDv4、以及日月光高雄廠CCTV影像檔案。針對OIDv4中，取出符合定義的九大類別物件訓練資料，其中有二類物件未能於OIDv4中搜索到可用資料，分別為刀子與汽油桶，其餘七種類別物件皆可從OIDv4中取出可用訓練資料，此訓練資料皆已有標記。而針對高雄廠CCTV影像檔案，從中抽取部分幀（Frame）的影像，並且對欲偵測的物件進行人工標記以做為訓練與測試資料。 九大物件 顏色辨識 顏色辨識資料來源分成兩個部份網路圖像截圖、以及高雄廠CCTV影像檔案。目前並沒有找到針對顏色辨識應用的公開可下載的開源資料集，因此只能從網路蒐集圖像，於網路上搜索符合定義的九大類別物件的圖像，儲存圖像後將物件與背景分割，只保留物件的區塊，最後將圖像依照顏色做類別標記。另外針對高雄廠CCTV影像檔案，則使用物件偵測資料已標記好的bounding box擷取CCTV影像檔案中各個Frame的物件所在區塊之圖像，最後將肉眼可辨其顏色之圖像依照顏色做類別標記。針對每種物件類別皆有其專屬顏色定義，各種物件類別的顏色定義取決於此物件類別於現實生活中常見之顏色。 動態忽略免除混淆訓練 從OIDv4訓練專案的物件偵測雛型模型時，因為此資料集的每張影像中，皆只有針對單一類別做標記，但影像中有可能包含其他欲偵測之類別未被標記，故針對此種情況，訓練時會使用動態忽略之技術使其不會有混淆訓練的情況。接著使用高雄廠取出的訓練資料用來Fine-Tune雛型模型提高物件於特定指定場域下的辨識率。最終選取訓練過程中於測試集計算之損失值最低的模型做為主要物件偵測模型。 動態忽略 AI幫你看 CCTV 智能影像搜索系統主要是做為監控影像的搜尋輔助系統，可以藉由設定搜尋物件條件來加速達到從影片找出目標事件的功能，僅需定義搜尋條件，即可快速產出關鍵物件的縮圖影片並進行回放確認，縮短昔日以人工調閱案件所須時間，查找時間快6倍，前端安全單位運用此平台可強化風險管理第一道防線之自行監督功能以及早採取因應措施。

隨著AOIAI系統的導入，我們將能提高產品良率、降低成本，從業務面來看，更可提高客戶的信任度，增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢，並非如其它設備只要花錢就買的到，讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上，自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商，有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性，每個廠商都希望我們能夠購買其設備，但實際驗證後都無法達到效果，此次與資服業者討論過後，定調為AOIAI的運作模式，方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫，用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等，用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份，提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重，尤其願意從事目視檢查的人更少，而且年齡相對較大，檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中，最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品，異常未能被檢出，只要在一定比例下，也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出，即有可能造成人員死亡，所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存，就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高，只能設法以AI技術，取代傳統人力，否則就算解決了異常流出，但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一，PCB從出來Reflow後，會經過AOI檢測，分出「疑似不良品」與良品，這時「疑似不良品」的部分約為20，再由人工針對這20的部分來做複判，再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術，將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做，複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」，結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生，但此時「疑似不良品」約只剩下3，也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後，再由AI來做複判，但從表面看起來似乎只有經過AOI而已，所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備，輸出AOI 檢測不良品資訊，再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備，輸出AOI檢測不良品資訊後， 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判，輸出AI檢測不良資訊後， 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入，我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外，我們有了這次AI的導入經驗，以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統，使我們的智慧製造系統的效能更提升，更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散：所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況，導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質，自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃：與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內，增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速，全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下，提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求，穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座，但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業，部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造，對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型，在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷，而判斷標準會因人而異，容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失，導致不良品未檢出、流入客戶端手中，使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果，導致客戶產品功能失效等問題，進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995，看似高良率，但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針，不良品就有 5 根針，在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針，只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢，當外在因子若為人員疲勞，人員作業疏失，人員非量化判定即有可能造成不良品流出，因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管，但接觸元件材質為金屬製，對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判，因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求，若以傳統面型取像與逐針取像，勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點，資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案，以 X 軸 63mm 為面寬，往復掃描測試座上的所有探針，經測試可一次掃描 89 支探針如下圖，大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC，重點於線掃描設備的開發，針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練，先以逐針取像，訓練初步 AI 模型為驗證目標，以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式，取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵，為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求，如機台同時採用採量測檢測兩套技術，除了成本增加外，亦影響檢測速度，則資服業者建議以線掃描設備取像，其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況，詳如下圖。 以線掃描像素方式，呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求，不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益，也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式，提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練，成功挑戰了 AOI 新興檢測應用，經本案 AI 落地 POC 驗證後，包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證，計畫明年正式開發 AOI 機台，並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求，上游可確保探針出廠品質，下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況，對未來需求勢必殷切，故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

綠能是未來趨勢，必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一，將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標，以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長，如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要，同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要，華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維，提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備，並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10，節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年，本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家，並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業，而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一，公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流，並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究，再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW，基於上述考量，華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發，以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定，而台灣本身缺乏鋰資源，在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購，缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地，對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此，華鉬實業利用獨創技術，透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒，其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源，藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響，有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術，並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW，其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠，以太陽能電廠的用電使用為例，主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段，為此，能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級，也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外，台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW，距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能，全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能，可以長時間儲能達12小時，代表若充12小時電力，則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位，對全釩液流電池而言，功率和小時數是各別設計，該功率又稱為電堆，是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成，而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算，因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面，包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全，由於電能是儲存在含釩的電解液中，能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上，相較於鋰電池的電池壽命短暫，全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能，不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次，全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放，不同於鋰電池有回收議題，全釩液流電池的電解液可永久使用，該電堆材料成分是環保的且可完全回收，以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本，更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證，積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下，合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統，採用機器學習方式，主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight，該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析，包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10，增加資產價值12，節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機，累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係，將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統，包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值，儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值，在未來公司願景，華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標，透過累積豐厚技術及實績資本，在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈，就近供應產業需求。

對於大多數的高爾夫球場而言，場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮，場地一定要顧好」，一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點，導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害，將可節省球場一半以上的人力成本，並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午，位於桃園的台北高爾夫俱樂部，AI智慧無人機緩緩升空，其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上，執行此項任務的佐翼科技，其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物，來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作，對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪，要運用AI無人機協助草皮維護作業，現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等，未來將進一步進行大規模的技術落地驗證，為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式，是以人工揹著藥桶，或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系，此一草種喜好涼爽的氣候，台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」，佐翼科技執行長進一步指出，為避免草皮遭受病蟲害，就必須進行農藥噴灑工作，以18洞球場而言，相當於每周要噴灑一次殺菌劑，T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言，噴灑農藥耗時費力，重要的是，大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究，高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等，其生活習性是傍晚會出來覓食，因此，噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式，每次施藥估計需要兩台車三個人力，共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥，操作人力僅需1人，20分鐘可以噴灑08公頃土地，約可節省三分之二的人力，也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥，約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護，除了顯著的效益顯現外，佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析，「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上，蒐集反射回來的影像進行分析」，佐翼科技劉姓執行長接著解釋，因為不同光譜，每一種植物在光的波長吸收程度不一，透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識，可以精準偵測病蟲害分布情況，據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術，佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等，建立無人機草坪多源影像資料庫，完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗，但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式，尤其是多光譜影像辨識運用，概念驗證並不困難，但實際執行則需要更多的測試實證，反覆推論，並與植物專家建立協同作業才能完成，這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合，集結更多場域投入實證，建立典範，才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多，在驗證的過程中，能否快速複製至下一個球場尚未可知，但佐翼科技劉姓執行長認為，透過跨領域協作的方式，將問題定義清楚，一一臚列，供需雙方取得共識，針對每一個問題提出可以解決的方案，並找尋內外部的資源合作，才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標，順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟