精選案例

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2024.11
【113年 解決方案】 讓會議紀錄不再曠日費時 迪威智能Meeting Ink用AI幫你記錄會議

Meeting Ink企業版同步推出中 根據最新研究顯示,一般會議後若沒有即時追蹤與複習資訊,兩小時內將遺忘約50的內容,經過多層轉述和彙報,更可能遺漏超過三分之一的關鍵資訊。會議記錄對於流程嚴謹的企業和公部門尤為重要。然而,大量會議需求下,記錄可能造成會議成果遺失及團隊負擔。看準這一市場痛點,台灣AI新創迪威智能(DeepWave)推出「Meeting Ink」mdashmdash一款結合語音、文字、和自動化AI技術的全新會議紀錄解決方案。Meeting Ink 不僅支援語音轉文字、語者辨識、逐字稿翻譯、及自動化會議重點摘要,還提供消費端和企業端的靈活服務,並於今年Q4增添即時逐字稿與翻譯功能,開創會議管理新格局。 AI技術一站式解決會議紀錄痛點 自2023年底上線以來,「Meeting Ink」已成為市場上高效、準確的會議紀錄管理解決方案。迪威智能結合其自有技術、第三方工具與微軟Azure的語音識別技術,打造出最佳的語音轉文字體驗,並附加語者辨識與分段、多語言翻譯,以及多種場景下的會議摘要功能。為了實現更廣泛的應用,Meeting Ink也提供即時應用方案,使其不僅適用於日常會議,也能滿足活動、論壇、學習課程等多樣場景。目前,Meeting Ink 支援APP和網頁雙平台,並提供企業客製方案以進一步擴展應用。 優秀的聲音識別技術和最佳使用者體驗 「Meeting Ink」在市場中的優勢在於其精確的聲音識別技術和以使用者為中心的應用設計。依靠迪威的專有技術,Meeting Ink 能將語音訊號轉換為具有語者代表性的文本內容,識別每位與會者的聲音,確保資訊被清晰區分。除此之外,會議內容可以進一步根據語者進行摘要彙整,並在迪威的優化系統加持下,生成不同場景和角色的專屬摘要模板。無論是企業高層會議、學術論壇,還是個人訪談和學習課程,Meeting Ink都可依照不同背景產生量身定制的摘要內容,為會議紀錄帶來更高效、靈活的使用體驗。 精準定位企業需求,提供全方位企業應用 洞察到未來市場需求的轉變,迪威智能推出了針對2B架構的客製化服務方案,進一步優化了Meeting Ink在企業端的應用。企業客戶可使用專業版功能並享有獨家客製設計的摘要模組,以符合特定產業的需求。迪威智能承諾定期更新AI模組,確保提供最先進的技術支援。此外,Meeting Ink的企業服務方案更強調數據安全、帳號權限管理、無上限儲存空間、多裝置兼容支援所有錄音情境等,並以市面上最低的錄音時價,為企業提供經濟高效的解決方案,讓企業可專注於核心工作,提升整體會議效率。 把握AI時代脈動,領先應用市場 根據2023年市場報告,AI應用工具在未來十年內的全球市場將從近70億美元成長至500億美元,且商業與學習工具將是市場中的關鍵角色。面對AI技術發展的快速進程,迪威智能憑藉自身技術實力與創新能力,以Meeting Ink打入國際市場,並持續為企業與個人帶來會議紀錄的革命性變革。未來,迪威將不斷優化Meeting Ink,致力於推動AI技術與人們日常工作、學習場景的緊密結合,為用戶創造更便捷、高效的工作環境。

2024-11-16
【113年 解決方案】 AI智慧健康預防計畫

赫紀有限公司到「台灣兒童發展早期療育協會台東辦事處」舉辦一場AI故事繪本的互動教學,讓兒童、老師、家長一起進入沉浸式體驗教學。 AI生成兒童繪本教材 AI學習平台 nbsp 近年來台灣社會結構的改變,加上在醫院急診的經驗中,我們常常忽略了青少年所表現出的憂鬱症狀,導致孩子們出現自傷甚至是自殺的悲劇。孩子們憂鬱的產生往往很大部分都來自於學業上的表現,家長擔心孩子未來沒有競爭力,因此給予很多壓力在學業表現不佳的孩子身上。 nbspnbsp 一個家庭兩個孩子,有著相同的基因來源,提供相同的成長資源;我們發現第二個小孩通常在課業上的表現都不盡理想,成績不好,上課無法專心,就連看漫畫、打電玩也都無法有耐心與毅力完成,到底差異點在哪裡,我們一直在探索問題是如何發生helliphellip結果發現原因是幼兒時期對學習力出現障礙而沒有發覺。因後天環境因素導致學習力出現遲緩的孩子,八成以上的家長不會承認,也沒有意願帶孩子診療,主要擔心孩子會被貼上遲緩兒的標籤,因此孩子的學習力從幼兒時期就被迫遲遲了,進入國小國中後課業加重,落後幅度更大,家長生氣,孩子力不從心,家庭爭吵增加了,家長擔心孩子學業跟不上,便開始要求孩子要去補習,如果成效不好,花錢得不到好效果,則再次發生家庭革命,這些事件的不良循環都逐漸造成許多孩子在成長過程中累積了很多負面情緒進而影響健康的種種因子。 其實孩子考不好、學不會、不喜歡學習新事物,甚至產生影響健康的心理病症,背後很大的原因其實是幼兒時期學習遲緩累積造成的。六歲前是學習遲緩治療的黃金時期,若能在黃金時期可以發現與協助輔導,孩子們的學習能力將有機會可以被改善與得到10倍成效目前產業的痛點為以下 1缺乏學習力檢測方式市場缺乏樣本數據庫比對 2傳統家長思維迷思輕中度怕被貼標籤延誤治療 3缺乏治療教材教具治療行繪本和系列課程圈乏 本計畫將研發一個國家人才發展的生根輔助系統,利用 AI 技術發展出影響人一生健康的幼兒學習力檢測系統,陪家長共同守護孩子的「健康從學習力檢測」開始,早期發現、早期治療。在未來,台灣所有的孩子,不論出身,都能在幼兒時期將一生健康扎好根,長大後,孩子都能成為台灣國家發展的有用人才。 nbsp 2、nbsp 計畫內提出之AI應用技術與說明: 「兒童語言能力AI分析模型」。用以對「兒童表達一件事情」的「國語使用狀況」的「量化分析」。 情境:幼教師引導孩童敘述繪本內容。AI工具解析孩童描述繪本內容所使用的語句,並透過統計演算法量化分析孩童使用的語句。 分析指標:以「句型」及「語詞」為分析指標。分析內容包括:句型正確性、語詞多樣性、語詞使用數量、語詞使用正確性。 應用:單一孩童與同儕間語言能力分布的比較分析,可提供幼教師對不同孩子提供更細緻的語言能力教學。 使用技術:中文斷詞(中文分詞)技術、中文詞性標記技術、中文句法規則分析演算法、量化分析演算法。 使用工具:中文斷詞工具、中文詞性標記工具。 nbsp 3、nbsp 預期達成之產業價值: nbsp成立學習力檢測與輔助系統,透過治療型繪本與課程與幼兒園合辦學習力養成基地,讓孩子別停留在起跑點,陪家長守護孩子健康,從檢測學習力開始為目標,以強大樣本數據庫為後盾,提供家長早期發現孩子在學習上的延緩,協助孩子找回學習力。 nbsp 4、nbsp 預期達成之產業效益(經濟效益及未來擴散性、帶動性): 透過本計畫,只要協助遲緩孩子學習力能大幅提升,孩子是國家的主人翁,自然可以幫助國家在人才發展上得到看不到但非常實際的潛在影響力。同時,學習力養成基地的目的,就是要幫孩子找回家長,以增加孩子與家長互動的時間,讓孩子可以拋去單純 3C 的單面向互動變成與家長雙面向互動。這將潛在影響被環境耽誤有潛在能力的孩子再次得到機會發揮。

2024-11-16
【113年 解決方案】 智慧工地安防平台

永億智慧工地安防平台示意圖 nbsp 在建築工地施工中,為控制工作場所的安全,實行安全防護措施及制定相關流程成為必要的條件。每位企業主都希望將工業安全風險降到最低,為了降低工安事故的機率,對於個人防護設備 Personal Protective Equipment,PPE及防護措施的檢測尤其重要,永億智慧工地安防平台,採用AI嵌入式系統,不僅能夠檢測工人是否正確佩戴安全帽等,並提供進出工地門禁管理,對工人的身份授權進行驗證。 智慧工地安防平台,亦是政府在推動智慧建築標章環節,其中「智慧工地管理」被列為「維運管理」指標三大項目之一,說明「智慧工地管理」重要性,本解方案依門禁管理、監視器管理、安全管理、環璄監測等面向之,AIOT 解決方案。 功能特色 nbsp

2024-11-15
【113年 解決方案】 AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案

AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案 當一片貼片陶瓷基板上有超過2萬顆貼片電阻,應該要如何快速檢測答案是用AI來檢測。 在當前科技迅速發展的時代,雷科自豪地宣布其雷射加工技術的顯著進步,這一突破得益於人工智慧AI領域的創新應用,雷科致力於將先進的AI技術整合至雷射加工機中,於2019年與合作廠商共同開發出全球第一台結合AI技術的雷射加工機,並以此為基礎上進一步在2023年打造了首台結合AOIAILASER的陶瓷載板檢測機。 智慧陶瓷載板檢測機 藉由AI與機器學習的導入,加上樣本大數據的累積,在系統愈變愈聰明的狀況下,使產品良率在一年內提升5、將檢測速度由原本2分鐘片大幅降低至20秒片、大幅降低了檢測成本、在前段有效率檢出與雷射標示後,可降低後段製程上的浪費,減少整體場域碳排、並可自動產出詳細檢驗報告,以進行數據分析與優化,有助於提升設備產能、降低人為疏漏,使雷科的設備產品更具價值、強化我國電機電子產業之國際競爭優勢。 雷科股份有限公司Laser Tek成立於1988年,並於2002年正式掛牌成為上櫃公司,成立迄今已成為具指標性之SMD電子包裝材料、SMT檢測設備、雷射設備等全球性銷售通路服務及設計製造商之一。 雷科總經理擁有20多年雷射整合經驗,他觀察到被動元件客戶每個月產能可超過10億顆SMD元件,但伴隨著SMD元件尺寸持續微型化發展,其生產製造時之瑕疵檢測作業變得更加困難,一片陶瓷基板上動輒上千上萬顆元件,元件尺寸越小,印刷雷射加工位置更加微小,檢測難度就越大,而更容易出現偏差,因此生產檢查成為相當重要的一環。 R-SMD生產檢查流程 AOI良率過殺問題,靠AI來把關 而AOI檢查機是普遍且成熟的機種,但市面上的高精度AOI運作方式是以單次拍攝小圖移動拼接成大圖,精度雖高但檢查時間較久,小尺寸SMD元件更易受環境干擾,如:光照和振動等容易造成誤判;因此AOI僅能以抽檢方式估算良率,且抽檢良率差的元件也並非單獨去除,而是連同良品整個剔除;人力複檢不但成本提高,每個人的檢查標準又無法統一,最終導致的結果,是平均會發生約2-5的產品未被檢出不良品而流入後段製程,即約每月至少2,000萬顆不良品之SMD元件,因未能在初期被檢測出,而造成後續各段製程中,不良品上依然會有印刷、加工檢查等流程,無論是油墨耗材及能源的浪費,增添了成本負擔,更因此加速設備磨損、使設備運作壽命簡短,而每一階段的浪費,皆會增加場域製程的碳排放量,不利於企業的碳足跡盤查。 0402修阻後樣品照片範例 傳統AOI 自動光學檢查的高誤判率也是業者面臨的一大生產痛點,在被動元件產業對於良率「寧可錯殺一百,不可放過一人」的高標準要求,往往會把 AOI 參數設定極高規格,導致設備異常敏感。當數據參數設定過於嚴苛時,易造成高誤判率。例如:當被動元件的汙染髒汙與印刷層顏色相近時,AOI 過篩誤判率可能高達 7 成。 汙染髒汙與印刷層顏色相近AOI易誤判 雷科有別於其他AOI供應商,捨棄了小圖拼接或線掃描方式,有效避免圖像處理時硬體或環境造成的資料遺失與斷差,採用超大面陣感光相機搭配訂製高解析度鏡頭,透過特殊影像進行合成處理。合成的過程中,感光元件的每個像素位置上都包含了從多個不同位置捕捉到的光線資訊。通過將這些資訊結合起來,影像的解析度和細節得以提高,達到億萬級別的分辨率,配合多重自動調整光源,單次拍攝可處理涵蓋7070mm,影像解析度可高達5um,取得清晰影像,再透過Smart-AI技術進行分析篩選。 三大妙法打造快速檢測Smart -AI 雷科總經理分享,快速將AI技術導入並減少檢查運算時間,並開發Smart-AI有三大方法: 方法一、先以AOI方式快速將良品與含爭議的缺陷品進行二分法區隔,將檢測重心放在少數不良的辨識上。 方法二、自動標註平台簡化訓練問題:運用攝影機蒐集機台的資料,用自動標註取代人工標註,逐步訓練以拉高精度,問題越簡單,訓練所需資料越少。 方法三、AOI與AI雙軌並進:在智慧製造流程中,僅僅單靠AOI或AI無法畢其功於一役,必須由AOI先行,將特徵值標出,同時區分是良品或是瑕疵部分,再以AI方式進行標註與訓練。接著利用可重複串聯的加疊效應,其檢測效益更大,隨著訓練資料累積越多,AOI比例降低,AI比例逐漸提高。 修阻後物件偵測與訓練 透過三大方法逐步構建系統信賴度,並將資料進行缺陷整理分類,最終將AI判斷結果回傳到主機,以雷射加工方式在製程前端控管將真正的不良品剔除,減少不良品流入其他站別,造成重複檢測或重複加工的損耗。 智慧雷射設備第一,選擇LASERTEK就對了 由臺灣品牌雷科持續打造結合AI智慧檢測與雷射加工設備,以逐步建構由原材料、產品、檢測、雷射設備等相互相加疊而成的智慧化監控解決方案,以降低生產製程之耗能為目標,落實發展半導體 載板及元件加工等領域,產出能在低碳條件下仍可滿足終端使用者需求之設備產品,以快速且優質的產品與服務來拓展國內、外需求市場,增加本土Made in TaiwanMIT設備之全球競爭力。

2024-12-07

解決方案總覽

【解決方案】蹲點魚塭有成 海盛科技用AI幫漁民養好魚
【110年 解決方案】 蹲點魚塭有成 海盛科技用AI幫漁民養好魚

對曾任聯發科IC設計工程師的海盛科技創辦人兼執行長連唯証而言,在竹科終日面對電腦的工作,雖然忙碌卻有著對人生目標的不確定性與焦慮感,讓他不禁思考著自己所學的科技能力,是否能夠直接與人和土地連結,解決社會上的各式議題,改善人類的生活,進而改變世界。 於是,他毅然決然離開讓人稱羨的半導體產業,創立海盛科技,在家鄉台南七股的魚塭蹲點許久,與漁民搏感情,終於可以聊得一口「漁經」,取得漁民信任。海盛科技結合人工智慧、物聯網、機構設計等技術所研發的「養好魚水產養殖監控與育成系統」,以友善魚蝦與環境方式將低風險並提高產量,達成養殖永續生產。 海盛科技養好魚AIoT水產養殖育成管理系統示意圖 帶著遮陽帽的連唯証,頂著烈日在魚塭中穿梭往來,問他:為何會從科技人轉為幫漁民養好魚的創業家,他笑容靦腆地回答:聯發科的蔡明介董事長也問了他同樣的問題。「我想與人群有更多的接觸,直接了解人們的需求,找到需要科技來改善人們生活的地方」他說,因此他毅然決然離開讓人稱羨的半導體業,成為一位「半科技半漁民」。 臺灣漁民年產值偏低 透過科技提升產值潛力大 為什麼選擇養殖漁業成為創業主題呢他舉《天下雜誌》報導指出,要顯示出產業價值,可以從每位從業人員每年產出的人均年產值來觀察這個產業是否有前景,例如,高通每人年產值新台幣2300萬元、微軟2250萬元,挪威漁民每人的年產值高達約2400萬元,是台灣電子業每人年產值(800萬元)的3倍。而台灣養殖業目前平均只有約40萬元,從40萬到2400萬,有相當大的成長進步空間。 另一個角度來思考,台灣的電子硬體、IoT設備技術獨步全球,若能結合這些科技的幫助將智慧養殖充分發揮,漁民年平均產值將可望大幅提升。 海盛科技團隊的專長在於人工智慧的影像處理技術和資料分析技術,他們運用這些技術來解決養殖魚蝦位於水下看不到所引發的風險與勞力問題,從看得到、量得到、控得到出發,讓漁民用手機便能迅速掌握魚蝦成長狀況,也能結合自動化設備,降低勞力與風險。 連唯証在台南成功大學電機系就讀期間就很喜歡養觀賞魚和賞鳥,常常跑七股去賞鳥,藉由對環境的觀察,他發現,七股魚塭荒廢的越來越多,主要受到兩大因素影響,一為年輕人沒經驗入行不易;二為老一輩沒紀錄傳承不易,因此才造成台灣漁村人口老化,養殖產量無法提升,解決上述問題最有效的方法就是導入一套自動化的系統來協助養殖。 海盛科技養好魚系統以自主設計的IoT水下攝影機監控養殖魚群,並配合Edge-AI影像除霧技術,將養殖池魚隻影像變清晰,讓漁民可以用手機看得到魚群活動與攝食、判斷是否生病等,影像同步到雲端,Cloud-AI自動辨識、取樣、量測每隻魚的身長與體重等生物資訊,並自動記錄與統計整個魚群成長狀況,以報表和影像視覺化呈現,亦可分析不同養殖階段飼料換肉比,AI專家系統也可根據成長數據預測收穫日期,控制銷售出貨排程,確保供應量穩定充足。 養好魚系統可省下約75人工作業時間 養好魚系統猶如一把尺 養魚細節寸寸兼顧 養好魚系統為養殖業創造了一把客觀的尺,運用這把尺,漁民們可以量測並比對不同養殖方法造成的效果,看到原本未曾注意的部分,創造出更多的用法與價值。 以往傳統人工捕撈採樣耗工費時,通常2個人花費1小時僅能採樣30-40尾,且經常不小心就會造成魚隻傷亡,經過實地驗證結果顯示,海盛科技的養好魚系統5分鐘便可在不干擾魚隻活動的狀況下,自動取樣量測300尾魚隻生物資訊,效率超高且能保證魚隻零損傷。 而養殖業者採用系統的AI成長統計,來作為入魚分池與出貨大小判斷的決策依據,取代原先人工捕撈量測紀錄30尾的傳統方法,可省下約75人工作業時間,對於人力奇缺的養殖業,節省人力效益十分顯著。 海盛科技也逐步將研發的AI技術拓展到其他領域,如海盛科技參加經濟部工業局AI計畫「大廠出題、新創解題」的AI新銳選拔賽,將獨家研發的全自動智能水下影像除霧演算法結合進人工智慧模型,運用於友達光電LED面板螢幕去除彩虹膜的解決方案,並獲得達成所有技術門檻的最大獎。 海盛科技全自動人工智慧水下監控應用可延伸至其他產業 連唯証指出,除霧技術為可自動估計水中色彩扭曲程度,自動調整各區塊的對比,來改善影像品質。比較考慮水下物理的AI模型及基於對抗式網路模型的方法,海盛所提出的方法在影像細節部分更加清晰,並在NIQE與PSNR等多個的客觀影像品質評估標準上也都取得了更好的分數。 水下影像除霧演算法技術精湛 獲得大廠青睞 此一除霧技術結合人工智能技術後能夠有效提高魚隻辨識的精準度,在與背景顏色相近難以分辨的石斑魚上,可大幅增加3以上的精準度,即使在特徵明顯且辨識度已經高達98的燕魚上,也能夠再增加近1的精準度,運用此技術讓養殖的魚隻影像變清晰後,便可做為判斷魚病的依據。 若將去除水下除霧的相關技術建構進人工智慧模型辨識層中,更可用來解決螢幕拍攝時會出現彩虹紋造成面板缺陷因遮蔽而無法被檢測出的問題,將可有效解決友達光電面板檢測時遭遇彩虹紋干擾的難題。 至於海盛科技在業務推廣上的挑戰為何連唯証認為,最大的困難在於如何打入一個新產業,因為海盛經常面對的是傳統產業的客戶,當要跟傳統產業客戶推薦或合作一個新的科技產品時,如何取得客戶信任,達成客戶即是合作夥伴的目標是關鍵,需要時常拜訪,逐漸建立信任感,方能了解需求,才有機會進一步協助客戶解決他們的痛點。 海盛科技卓越的影像辨識及AI技術,已經逐漸獲得客戶的肯定,也與大廠建立實證關係,短期內,將以自家的養好魚系統等影像處理產品持續站穩市場,中期發展則希望拓展產品與業務服務範圍,從水下到陸上,從生產端走向消費端提供一條龍的產銷整合服務;長遠來看,海盛科技將複製在臺灣的各項成功經驗,整合夥伴資源進攻國際市場。 海盛科技創辦人兼執行長連唯証在魚塭作業的情況 連唯証與邱禹韶兩夫妻以科技專業投入智慧養殖行列

【解決方案】瞄準元宇宙商機 滙嘉健康研發智慧光纖薄墊應用潛力大
【110年 解決方案】 瞄準元宇宙商機 滙嘉健康研發智慧光纖薄墊應用潛力大

你能想像一個畫面:一個體重只有680公克的早產兒,正在跟死神拔河,因為不足月,在保溫箱內熟睡著,而幼小的身軀插滿各式管子的模樣,多令人不捨滙嘉健康生活科技董事長楊淑貞看到這一幕感到非常的痛心,起心動念自主研發光纖智慧嬰兒床墊,全天候監測生理數據,小貝比堅強的生命力成功存活下來,成長的過程協助測試也讓這個夢想實現,現在,她已長成國小五年級的小女孩了。 而這個技術經過10年進階到只有2mm的薄墊,已推廣至高齡化照護、COVID-19科技防疫與創新高階醫財的應用,目標就是希望把這個全新的創新技術推廣出去幫助更多需要幫助的人。 這是楊淑貞創業起源的感人故事,這片神奇薄墊,就是滙嘉健康所研發的nFOPTreg非侵入性光纖生理監測薄墊,若再加上智慧照護系統,可以連續追蹤病患可能的初期狀況,如呼吸、心率、血壓、睡眠分析、活動狀況等變化,感測器薄墊可置於枕頭或床單之下,病患若產生異常狀況,30秒內就會自動發出警示。 以愛為出發點 滙嘉健康研發非侵入性生理監測系統 這項產品,也成為台灣之光。楊淑貞受邀擔任我國代表參與2021年APEC BEST Award競賽榮獲「第四次工業革命」獎。「滙嘉健康的產品與美國莫德納、嬌生、英國AZ並列於2021全球COVID-19創新調查報告的顯著創新項目,創新抗疫獲世界肯定」,楊淑貞一臉開心地說,nFOPTreg創新解決方案也被聯合國相關的全球COVID-19創新調查報告,從1300多個項目中約有120個項目列入顯著創新之一,顯示nFOPTreg創新高度認定有機會快速提供世界各地一起對抗COVID-19及未來大流行的解決方案。 事實上,滙嘉健康早就是國際獎項的常勝軍,智慧照護薄墊曾榮獲全球百大科技研發獎RampD 100 Awards、APICTA Awards、ECI Awards全場大獎、國家新創獎、國家醫療品質獎及防疫優選機構等。近十年來,已逾300家婦產科、月子中心、托嬰中心、養護機構、失智家屋、啟智中心與醫院採用nFOPTreg智慧照護薄墊與系統輔助照顧。 非侵入性光纖生理監測薄墊,若再加上智慧照護系統,可輕鬆掌握長期、連續性的生理監測。 「安全和不需穿戴是我研發健康監測產品的原則」,楊淑貞的起心動念,就是要解決嬰孩照護的兩項痛點,一是不能穿戴任何裝置;二是不能有電磁波。由於嬰幼兒市場接受度高,再逐漸擴展到長照中心、養護機構等高齡階層也用得到的場域。 楊淑貞進一步解釋,嬰孩及高齡者都是脆弱的個體,免電磁波的安全性是第一要務,而長者對於任何穿戴式裝置都十分排拒,智慧照護薄墊不用穿不用戴,置放於枕頭或床單下,即可輕鬆掌握長期、連續性的生理監測。 智慧光纖薄墊運用光纖全反射原理研發而成,光纖擷取進與出的變化,將環境值及非環境值得數據區分出來,因此,少有雜訊,所取得的數據相當單純而乾淨。透過導入機器學習及大數據分析等AI工具之後,對身體連結性參數進行分析與判斷,預期對包括心臟疾病預警、新冠肺炎患者癒後照護等,均可產生正面的照護效益。 非侵入性光纖生理監測薄墊可以監控睡眠狀況 抗疫科技產品需求增 智慧光纖薄墊奏其功 楊淑貞表示,智慧光纖薄墊AI智慧照護系統在COVID-19疫情下,減少第一線醫護人員和風險病患接觸的機率,不僅節省醫療資源,也大大幫助照護人員減輕照護壓力。 楊淑貞說,現階段仍鎖定醫療嬰幼兒及長照等兩大居家照護市場。現階段智慧光纖薄墊仍以一般消費性電子產品銷售,屬於輔助照護產品,然而,為嘉惠更多病患,楊淑貞指出,已為產品申請醫療器材認證,預估最快明年能取得證照,發展的潛力更大。 滙嘉健康顛覆傳統照顧服務流程,以無接觸方式監測生理數據,雖然起步得早,但也不表示「後無追兵」。然而,楊淑貞信心滿滿地指出,「產品雛型與樣本要耗費兩年時間,產品穩定度達一定水準之上又要花上5年,待產品穩定之後才能做更高階應用」,加上參數蒐集不易,數據累積後導入AI應用產生更大的價值,後進者難以追趕。因此,滙嘉健康建立的技術門檻並不低,但她敞開大門,採取開放式的態度,歡迎各領域業者前來合作,共創雙贏。 現階段已切入汽車駕駛行為監測市場,可以偵測司機的身心與疲勞狀態,與滙嘉健康合作之後,只要短短的三個月就能做出樣品,可快速朝商品化進程邁進。未來電動車市場也可以導入感測器來達到安全度及精準度。nbsp 智慧光纖薄墊也可以切入汽車市場,監控司機身心與疲勞狀態。 近來,元宇宙議題正夯,楊淑貞認為是一大商機,她表示,元宇宙需要大量的感測器進行遠距離及近距離的互動,只要將應用場景勾勒出來,智慧光纖薄墊的應用將無限寬廣。例如,復健病患傳統在醫院扶著欄杆走路的效果欠佳,一方面無法了解自己有沒有比較改善;另一方面無人陪伴及鼓勵,復健效果差,透過加入感測器之後,除了可以隨時記錄復健情況,也能與遠方的親人虛實互動,宛如親人陪同復健,效果加倍。 展望未來,滙嘉健康將延伸應用到更多的領域,將採取授權方式,協助策略合作夥伴共同完成商品化,現階段產品已推廣至日本、韓國、馬來西亞、越南、菲律賓、西班牙等海外市場。

【解決方案】以人為本 叡揚資訊研發iota Cai對話服務平台解決系統整合問題
【110年 解決方案】 以人為本 叡揚資訊研發iota C.ai對話服務平台解決系統整合問題

成立34年的叡揚資訊,在公文系統、知識管理系統、企業e化等領域已佔有重要的一席之地,面對AI化及行動化時代的來臨,叡揚資訊大膽擁抱AI,並「以人為本」,將既有的服務搭載AI的翅膀,研發互動式對話服務平台iota Cai及企業即時通iota IM,協助整合企業內部包括公文、採購、客服等各個系統,大幅提升企業內部員工的工作效率。 叡揚資訊自2013年起加速投入人工智慧領域,已在自然語言處理、機器學習、深度學習、自然語言理解等各個領域展現研發技術能量。現階段已發展出技術詞萃取、自動分類、推薦系統、主題聚類、技術文件轉置、以文找文、以圖找圖及智能機器人Chatbot等成果。 叡揚資訊深耕AI技術 公文自動分文達9成以上準確率 「AI主要應用於文字與影像兩方面」,叡揚資訊副總經理吳震明進一步說明,以叡揚資訊擅長的公文系統、及知識管理系統優先導入並優化,其中,台北市政府1999申訴案件,每日要處理的數量十分龐大,流程上要紀錄、自動分文,並分派到相關處理單位等,透過機器學習,在公文自動分文上已達到90以上的準確率,台北市政府1999案件自動分類也可達85以上之準確率。 他強調,叡揚資訊從專案開始淬鍊AI技術能力,才能在既有的服務上進行加值。 此外,在影像部分,例如商標、財報、訂單、傳真的表格等,原本是紙本檔案,如果要一個個Key成文字檔案,曠日廢時,這也是金融業、中小企業等產業痛點,叡揚資訊透過OCR文字辨識的處理,並結合RPA機器人流程自動化做影像辨識,可以將影像直接轉成文字,變成電子檔自動儲存,可加快企業處理的速度,有利於做到轉型前的數位化。 叡揚資訊持續深化運用AI技術推出新的自動化、行動化服務,如推出對話服務平台iota Cai及企業即時通iota IM,進軍聊天機器人與企業IM即時通訊市 場。 iota Cai對話服務平台提供比行動化更高效的IT服務 吳震明表示,iota Cai是一套真正「企業級」的對話服務管理平台,能快速帶領企業踏入「對話式」服務嶄新科技應用領域。他解釋,iota是機器人生成器,要進行智慧的互動問答,需要設計對話腳本,iota協助設計完成的機器人,可以發布到Line、Teams等即時通訊軟體。使用對話機器人平台有兩類使用者,一、為企業內部使用;二、為企業外部使用。 整合企業內部獨立系統 建立以人為本友善工作環境 其中,在企業內部使用,如製造業內部系統可以透過iota平台與ERP、MES系統做整合,例如,企業內部業務可透過單一介面同時查詢ERP的訂單、MES的產品生產情況以及CRM系統上的客戶聯絡資訊,僅需透過iota機器人發號施令即可。此外,企業內部有包括如公文、採購、請假等系統,都各自獨立,造成使用者的不便,可以透過對話機器人服務平台的設計,同時整合不同的系統後台,提供「以人為本」的友善工作環境。 外部的使用則是智能客服,包括金融業、公部門等,需要許多客戶服務,以往皆採取打電話或email的方式,現在可以透過智能客服機器人,直接回覆或解決客戶的提問,大幅減輕客服人力,並提高客戶滿意度。 對話服務平台iota Cai讓使用者不需撰寫程式,即使非 IT 人員亦能在 GUI 介面進行對話互動腳本設計、QA 問答與自然語言意圖訓練;IT 人員更能快速將企業後台系統與機器人介接,建立多樣化互動推播;用戶透過對話或點選,就能在「聊天室」單一人機介面存取各類企業資料,體驗高效 IT 作業。 透過iota Cai建置的機器人,運用意圖解析與智慧問答的自然語言處理技術,呈現業界最豐富的對話卡片,具備彈性最高的流程設計及模疑測試功能,支援多部門分工合作完成各領域職能 Chatbot 服務。 研發經費佔13 投入AI技術研發約占4成 叡揚資訊每年的研發經費佔營收13,其中30-40投入在AI相關技術的研發,在疫情之後,思考到WFHWork from home的需求日益殷切,將持續朝Chatbot、行動化、雲端化發展,如即時通訊、平台與視訊會議整合加值、視訊會議文字敘述處理歸檔等智慧助理的功能,從聊天、討論、開會等,皆可提供相關的服務。 在研發AI技術與服務的過程中,吳震明指出,由於臺灣企業數位化程度不一,資料蒐集不易,在資訊系統建置還不夠成熟的環境下,想要導入AI有一定的障礙,叡揚資訊將持續深化自然語言處理的技術,致力於提供簡單易用的對話平台,協助產業順利轉型。 至於叡揚資訊在海外的布局概況,叡揚資訊表示,海外市場布局的產品與服務包括雲端及企業e化,其中,市場佔有率最大的知識管理KM ,已擴展至中國大陸20-30家三甲醫院,雲端服務也廣布至中國大陸、香港、日本、泰國、馬來西亞、越南等亞洲國家及墨西哥、南非等地,產品設計偏向模組化、API及多國語系,未來將持續精進自然語言處理技術,並加以優化,整合至企業後台其他系統,提供整合後的一站式文本服務,擴展海外市場的版圖。 iota_Cai對話服務平台可整合各式資訊系統及機台,提高企業營運效率

【解決方案】谷林運算GoodLinker企業雲端戰情室 中小企業轉型最佳幫手
【110年 解決方案】 谷林運算 GoodLinker 的企業雲端戰情室:中小企業數位轉型的最佳幫手

中小企業主在數位轉型過程中,面臨的首要困難是購置感測器和雲端伺服器等軟硬體設備,這需要投入相當可觀的成本。此外,設備購置後還需要專人維護管理,這使得許多企業主在進行數位轉型時望而卻步。 谷林運算看準了中小企業的轉型痛點,致力於幫助每家工廠受益於智慧製造。幫助中小企業以低成本且無需專業人才的方式進行數位轉型。成立於2018年的谷林運算是一家專注於AIoT技術的新創公司,研發團隊運用國際公有雲服務平台,開發出「GoodLinker 企業雲端戰情室」SaaS訂閱制服務,能夠快速將產線機台運作資料以視覺化方式呈現,幫助企業隨時隨地掌握工廠產線狀況。 數據是AI的基礎,減碳需先盤查,這些企業轉型的關鍵都離不開產線數位化和數據收集基礎建設。數位化轉型不僅有助於工廠成功,也促進整個製造產業鏈的升級。 鎖定規模200人的中小企業 谷林運算公司創辦人兼總經理馮輝譯,專長於機械機電,創業前曾在知名國際行動裝置代工企業服務,熟悉工業40的運作方式。他發現工業40的導入多為規模500人以上的大企業,而台灣97的中小企業需要簡單易用的雲端監控工具以踏出數位營運的第一步。因此,馮輝譯於2018年回台後,創立了谷林運算,並推出智慧製造解決方案,專門針對200人以下的中小型傳統產業。 雲端戰情室的運作 谷林運算以雲端平台的概念,建立模組工具,並導入戰情室。企業只需利用智慧製造機上盒(BCS-M100),即可節省人力和維護成本,不需自架主機維護機房,就能開始使用「GoodLinker企業雲端戰情室」。透過手機APP或網頁,企業即可一覽無遺自家工廠的製程產線運作狀況。若有異常狀況,雲端戰情室會主動發出警示,提醒負責人採取緊急應變措施。 這提升了品質及管理效率,具備網頁版及行動版服務介面,達成生產數據無紙化、數位化、可視化。企業無需自建機房及維護團隊,降低實現機聯網、ESG能耗監視、碳盤查等系統的應用維護門檻。 目前,谷林運算的客戶群中,80以上是50人以下的中小企業,主要溝通對象為企業第二代或廠長,涵蓋製造、物流、食品加工及高密度養殖業等垂直領域。導入雲端戰情室後,這些企業均獲得良好成效。 nbsp 例如,在台南養殖幾萬隻草蝦的養殖戶,過去需人工巡查水溫、水質和含氧量等環境指標,透過谷林運算的雲端戰情室服務,養殖戶只需通過手機APP收到水質異常訊號即可處理,不再需日夜守護蝦池。另一個例子是新竹知名的摃丸廠商,食品加工過程必須在低溫無菌環境下進行,對於肉品的溫度監控非常嚴格。雲端戰情室能夠提供非接觸式溫度監控,確保肉品鮮度和無污染,同時嚴格監控現場員工是否按照標準作業流程(SOP)操作。數據同時也能作為通路要求提供供應鏈品質控制的生產歷史記錄,以確保品質穩定,消費者安心。 nbsp 透過雲端戰情室,廠務負責人只要瀏覽手機APP或網頁,自家工廠的製程產線運作狀況一覽無遺。 參與AI新銳選拔賽:縮短開發時程 谷林運算的核心技術是智慧製造機上盒,該公司連續兩年參加經濟部工業局AI計畫「AI新銳選拔賽」,獲得多家工業電腦邊緣運算硬體大廠的青睞,透過合作將技術快速產品化,縮短開發時間,推出軟硬體整合的AIoT服務,將AI應用於更高效的生產線工業數據蒐集。 谷林運算的核心技術是智慧製造機上盒,同時加強深化技術、優化產品與服務。 未來發展方向 目前,谷林運算除了是全球公有雲服務供應商的戰略夥伴外,也成為台灣電信公司的智慧製造服務合作伙伴,共同提供智慧工廠雲端戰情室雲網服務。在公司未來營運布局上,短期內將提供更多數據加值服務,引入生成式 GenAI 技術,為使用企業進一步提升內部管理效率以及資料判讀洞察可行策略。中長期則計劃整合更多上下游供應商,打造「智慧製造服務生態系」,進一步幫助中小企業解決痛點,成功順利升級,實現韌性綠色供應鏈。

【解決方案】專攻智慧醫療市場 開源智造跟上百位醫生「搏感情」
【110年 解決方案】 專攻智慧醫療市場 開源智造跟上百位醫生「搏感情」

人工智慧AI技術的突飛猛進及新冠肺炎Covid-19疫情催化了智慧醫療的蓬勃發展,致力於Open AI研發的開源智造公司專注於智慧醫療市場的開發,公司花了兩年的時間一一拜訪醫生,跟上百位醫生「搏感情」,並彙整出一本「智慧醫療題庫」,猶如醫界的AI武林秘笈,醫療與工程相關的問題均能在此書得到解答。與醫生建立共同語言,有助於切入醫療領域的發展。 根據世界衛生組織WHO定義,智慧醫療是數位醫療的延伸,它是資通訊ICT科技在醫療及健康領域的應用,範疇包括:醫療健康資訊、個人醫療、遠距醫療與照護、行動醫療、穿戴式裝置等。 全球SaMD市場成長潛力驚人 科技大廠紛紛搶進 其中,SaMD Software as a Medical Device,軟體即醫療設備 市場在2019年~2026年的預測期間內預計將以年複合成長率6930的速度成長。由於市場潛力無窮,包括世界級的產業、資通訊大廠積極搶進,但隔行如隔山,醫療產業的進入門檻不低,要如何與醫生對話,成為第一道難題。 成立於2019年5月的開源智造公司Open AI Fab,是經濟部工業局AI計畫中AI GO「產業出題、新創解題」與AI HUB AI新銳選拔賽的常勝軍,開源智造創辦人兼執行長黃名仕表示,公司透過專案、競賽方式不斷累積經驗,在智慧醫療領域中,「醫生」是重要的關鍵人物,開源智造不僅網羅急診室醫生擔任醫療長,作為與醫界溝通的橋樑,公司團隊更在兩年間拜訪上百位醫生,了解需求並切入智慧醫療的龐大市場。 「醫生非常聰明,時間也很寶貴,要在短時間內快速精準回答他的問題,建立彼此信任感,是雙方能否產生實質合作的重要關鍵」,黃名仕進一步強調,醫生對AI也存有無限的想像,然而,運用深度學習的AI技術需要醫生的標註,若醫生無法協助標註,AI也無用武之地,跟醫生建立溝通的第一步,是要建立對AI的適度期待。 經過與北部醫學中心與南部醫學中心的合作,開源智造比較成熟的兩項醫療AI化服務分別是「達文西手術器官辨識解決方案」與「心衰竭及結構異常解決方案」。達文西手術器官辨識解決方案是上傳達文西手術影片檔案,醫生可以自行選擇想要辨識的畫面,AI模型會將所有的圖片一起辨識出不同的器官、神經及血管等。 達文西影像辨識AI可應用於婦產科或耳鼻喉科。 達文西影像辨識AI原本運用於婦產科,開源智造團隊投入超過半年時間,日以繼夜調整婦產科達文西器官影像辨識的模型,之後從Open Source開源碼找到UNET AI模型,進行大量模型的調優,現階段在人體八種器官中,有四種可以達到85的準確率。 今年的AI GO競賽活動,開源智造也協助中部醫學中心的耳鼻喉科建立達文西器官影像辨識,在短短一個月內,從初期討論、資料蒐集、資料標註、AI模型建立,最終獲得實證成果,在不斷透過客製化AI的過程中,逐步縮短學習曲線。 AI計算心臟射出分率時間 由20分鐘縮短為以「秒」計算 另外,心衰竭及結構異常解決方案將成為開源智造AI產品化的第一步。黃名仕表示,南部醫學中心心臟外科在進行病患心導管手術時,也需要醫生進行左心室攝影,為病患打入顯影劑之後,醫生透過不同時段心臟的舒張及收縮影像,畫出心臟輪廓,並計算出心臟射出分率,在傳統作法下,有兩項缺點,一、繪圖及標註需要耗費醫生大量的時間;二、醫生運用手工繪圖算出心臟射出分率,標準不一致,以致缺乏客觀標準。 透過深度自動學習技術的心衰竭及結構異常解決方案,不僅讓醫生繪製心臟輪廓並算出心臟射出分率的時間由20分鐘縮短為以「秒」計算,也可建立協助醫生分析心室異常狀況,建立心衰竭及結構異常的預警平台。 心衰竭及結構異常解決方案將成為開源智造AI產品化的第一步 在與醫生溝通的過程中,黃名仕發現,醫生最大的難處在於去識別化之後的病例取得,及標註過程,耗費許多時間,以左心室的照影影片為例,一名病患總長兩分鐘影片,一秒有30張照片需要標註,兩分鐘要標註的照片就高達3600張照片,光是一名病患就要花上許多時間,更遑論一名醫生的病患可能高達數十位,所耗費的時間更多。 開源智造除了蒐集與上百名醫生訪談問答,建立題庫外,也訓練工程師及資料科學家學習醫生的數據標註,反覆與醫生確認之後,現階段資料主要的標註工作可交由工程師負責,實際解決醫生的困擾。 智慧醫療由於科別不同、人種差異、每名病患的病況不同、醫院的需求也不同,短期內很難產生通用型、標準化的AI模型,客製化是最佳途徑。開源智造採用Open AI方式縮短部分開發時間,聚焦客製化AI模型建置技術突破,而開發出的AI模組可延伸其應用場域,這也是公司的競爭優勢之一。 醫療器材自藥事法獨立 取得醫療器材軟體認證為首要之務 為了發展臺灣的智慧醫療產業,衛生福利部食藥署TFDA 2019年12月通過「醫療器材管理法」,將醫療器材管理從「藥事法」中獨立,並在2021年5月1日開始實行。醫療器材軟體SaMD需產品開發商在當地取得主管機關的證照核准,即可在當地醫療通路販售,因此,開源智造將以在美國及在臺灣取得SaMD證照為首要之務。 黃名仕指出,開源智造在2020年甫取得天使輪募資,預估2022年3月底再完成Pre-A輪募資,做為未來一年半的資金運用。同時,也規劃2年內取得衛福部食藥署第二級醫療器材軟體認證,並完成智慧醫療AI產品開發計畫,實際從點醫生、線醫學中心、面區域性醫療體系全力導入實務應用,讓智慧醫療實際落地普及。 開源智造創辦人兼執行長黃名仕

【解決方案】致力於建立數據的超級市場 麟數據科技用實力讓品牌主買單
【110年 解決方案】 致力於建立數據的超級市場 麟數據科技用實力讓品牌主買單

「就像是傳統市場很多豬肉攤,到處都可以買到豬肉,但是,處理、烹調的方式不同,就會產生不同的美味」,深耕數據處理應用多年的麟數據科技LnData策略長謝佩芳,用簡單的方式,闡述所有人都在爭取「數據」商機時,麟數據科技的優勢所在。 數據被譽為「新時代黑金」,重要性媲美原油。隨著科技與數位技術的進步,企業取得的資料量正在迅速增長。如何煉油成金,靠得是經驗、技術與品牌主的信任度。 專注於第一方數據庫 建立銷售傳播強度指標 成立於2016年的麟數據科技專精於數據科技 Data Technology,提供多元創新的軟體服務 SaaS ,並扮演市場獨立第三方的角色, 藉由多元先進的各類數據採集與串接服務,協助企業進行數據採集、數據清洗、數據治理到最後的數據應用, 將最真實且完整的數據運用在每次商業決策中,取得市場先機。 麟數據科技LnData策略長謝佩芳 謝佩芳表示,公司成立的初衷在於欲建立第三方廣告效益監測單位,由於品牌主廣告預算投入與效益難以評估,除了流量真實性難以驗證外,實際曝光在哪些版位、觸及的受眾等細節資料也通常較為模糊,因此必須有公正第三方進行監測,以示公平、公正、透明。同時,協助品牌主能運用數位行銷,不僅僅做最後一哩路的轉換,更能達到品牌曝光,完整建立消費者購買旅程的目的。 然而,由於廣告第三方監測的收費必須涵蓋在整體廣告預算中,且媒體也不希望被監測,目前整體臺灣市場接受度仍不高,因此,麟數據科技轉向以建立品牌主「第一方數據庫」為發展重心。 SaaS產品串接所有消費者接觸點,建立品牌第一方數據庫。 第一方數據庫指的是:品牌主在各個行銷管道或數位內容,以及跟消費者產生互動的節點等相關數據,透過麟數據科技特有爬搜能力蒐集之後,運用人工智慧進行分析處理,並產生出銷售傳播強度指標。 品牌企業能透過此一指標了解其商品在消費性社團內的討論程度,並做出相對應的企業決策建議,同時產出基於人工智慧的用戶行為模式分析。 謝佩芳表示,第一方數據庫也會串接品牌主的CRM系統,透過麟數據的技術,為品牌主量身打造的品牌數據心臟Brand Data Hub,除了可有效追蹤並串聯每一個消費者觸點的數據,幫助品牌主隨時隨地與消費者進行有感互動,更可以找出社群聲量大、具指標性、又願意為品牌發聲的關鍵消費領袖 Key Opinion Consumer,KOC,成為品牌大使,並透過「出任務」活動的方式,增加會員黏著度與擴散力,將消費者變成「品牌族群」,確實達到精準行銷之目的。 CRM結合 Unified ID追蹤掌握消費者旅程 目前麟數據科技的客群分布在美妝、飲料、汽車、銀行等行業。透過顧客關係管理系統CRM結合社群的功能,對每一位消費者標示 ID的方式,即時掌握消費者在網頁、廣告、社群、電商等各個接觸點的意向與行為,給予品牌商最佳行銷策略。 「以往品牌主的CRM系統,大都利用Excel表製作,耗費人力,而且,品牌主找尋KOLKey Opinion Leader,關鍵意見領袖,動輒要花上20-30萬元,卻得不到效果」,謝佩芳表示,利用麟數據的SaaS服務,將資料數位化,不僅能夠建立並累積會員數據庫,同時可以一次找到100多位忠誠且高社群聲量的消費者,累積上述消費者對品牌的綜合效益,遠遠超過一個KOL,品牌主當然就願意買單。 同時,隨著KOC數量增加,網路社群的聲量表也持續成長,建立數據庫之後,有三大效益: 一、會員影響力有量化數據可供參考; 二、系統累積所有會員出任務的結果,以往花費大量人力統計,現在用數位工具化方式即可解決; 三、社群上品牌的口碑、分享數量會持續增加,形成正向循環。 謝佩芳表示,在推廣數據科技服務時,最大的困難在於數據要累積大約半年至一年左右的資料量,才會看到真的有意義的分析。具體作法是先跟客戶訪談,將數據蒐集的策略及渠道先行釐清。而她也坦承,真正有用的是CRM的資料,沒有互動資訊的累計數據是死的,並無任何用處。 建立數據中台為終極目標 成為數據超級市場 AI技術用於多管道且繁雜數據進來之後,如何分類分群,如何將不同數據特性抓出來,並由AI自然生成標籤加以管理。實際作業流程是:所有數據進入的管道必須先規劃好,其次是清洗數據,這一部分是最困難的,清洗後標籤化、找分類跟顯性,並開始持續優化,之後被打包出來,作為行銷活動之應用。 跨通路數據串接與累積,強化品牌數據庫應用 謝佩芳表示,麟數據科技短期內將持續深耕品牌主第一方數據的累積與應用。即站在客戶角度,發展出所有消費者旅程節點的SaaS服務,解決方案從網路監測、廣告監測、APP優化、與消費者的問券系統、將服務切分成一個個獨立的SaaS工具,並以消費者為中心,貫穿整合所有數據,協助品牌主更了解消費者。 第二階段是發展數據市集Data Marketplace,在得到消費者同意之後,去個資化所取得的數據,如投資屬性相同的投資人、坐月子婦女、糖尿病病患特徵等不同的數據庫可以進行交換或異業合作。 最終階段,麟數據期望能幫助品牌主打造「數據中台」,快速整合品牌數據資產,並在安全、乾淨、可信任的情況下交換數據,創造數據超級市場。 事實上,臺灣有越來越多的數據市集,每家有能力蒐集不同的數據,謝佩芳採取開放的態度,認為哪一家對品牌主有用,就是好的數據市集。「就如同到處都都可以買得到肉,但處理肉的方法不同,所呈現的美味不同,這就是廚師的功力」,這是謝佩芳對數據市集最貼切的神譬喻。 麟數據科技公司團隊 附註:所謂的「數據中台」,其核心思想是數據共享,透過組織調整和資料倉儲、數據同步等技術方法,設計出統一管理數據來源和應用的中臺,來支援內部上百個業務應用,避免重複建置、數據指標定義不全等問題。

【解決方案】慧穩科技Domain AI SaaS 幫助產業導入AI開箱即用
【110年 解決方案】 慧穩科技Domain AI SaaS 幫助產業導入AI開箱即用

從AI專案到AI產品,慧穩科技走了五個年頭 由於累積大大小小超過10個領域、30家企業導入AI的經驗,慧穩科技建置Domain AI SaaS 平台,協助企業快速導入AI技術,預估可節省約50以上的時間。 成立於2016年的慧穩科技,為智慧工廠AI影像辨識解決方案的提供者,Domain AI SaaS平台協助客戶完成資料清洗、標記整理、AI訓練建模與軟硬體整合等服務,運用AI最新演算法實質落地。 五年磨一劍 慧穩科技累積專案經驗淬鍊AI產品 慧穩科技總經理林耿呈表示,公司有豐富的AI落地經驗,在高爾夫球、紡織業、石化業、半導體及水資源領域都已成功落地,累積相當多應用案例。 慧穩科技累積豐富AI專案經驗,推出Domain AI SaaS平台。圖為平台系統架構圖。 他分析,產業要AI落地成功,面臨三大痛點: 痛點一、人才不足:從傳產到高科技半導體產業,要找到專職AI技術又精通領域知識的人才十分不易,尤其是傳統產業與中小企業,光是IT人才就不容易尋覓,更遑論AI人才。與其花時間找AI人才,不如運用現有的AI平台,免寫程式No-Code,協助既有的領域專家可以使用AI,維運AI,如此才能徹底解決現在科技人才短缺的問題。 痛點二、落地成效不易評估:根據統計報告指出,AI落地的成功率不高,國外能創造價值AI落地的案例也只有5。慧穩科技透過專案驗證的AI落地成功率也約510左右。 林耿呈分析,其困難點在於,導入AI的步驟是必須先定義問題、了解產業領域知識、套用AI模型,再結合系統性整合的方案出來,才能產出產業商業價值,一連串步驟是跨領域的整合,AI落地要驗證成效非常困難,需要花時間及人力堆疊起來才能產生成效。 痛點三、成本。無論導入的人才、時間或是將領域知識與AI結合,都需要花時間,一旦花了時間,就可能出現漫無目的投資的狀況,導入無形成本一直被迫增加,若再加上AI硬體設備,相關費用疊加上去之後將會導致成本與效益之間無法評估的窘境。 為解決產業導入AI痛點,慧穩科技將協助企業運用AI技術解決製程或產線上的問題相關經驗,發展出已驗證過的AI模型,建立標準化AI SaaS,來解決領域內的共通問題,至於企業個別問題或客製化需求,則在標準化的基礎下進行微客製化校調。現階段,慧穩科技的產品分為光學檢測AI SaaS平台及智慧水務AI SaaS平台兩大服務,皆係運用簡單、容易監控與維運的NO-Code平台,讓企業透過低成本、高效率的方式導入AI技術。 企業導入Domain AI SaaS產生成本下降、效率提升等具體成效 林耿呈表示,根據慧穩驗證AI所帶來的效益,運用Domain AI SaaS平台,在光學檢測領域,可達到10-10倍的品質提升,降低人力成本可達10-50;至於智慧水務領域,在能源優化上可達到10-20成效。 紡織業導入AI平台 提升一成瑕疵檢出省一半人力 舉例而言,紡織業瑕疵檢測過往採用人工全檢的過程中,通常檢出率在80-90之間,導入AI光學檢測技術之後,檢出率可以提升到95以上。之後再透過人工進行複檢或抽檢,不僅可大幅提升10的瑕疵檢出率,還可節省將近一半的人力,效益十分可觀。 再如,過往汙水處理廠在控制汙水處理時,先觀察水質採樣出來的結果,再由老師傅或專業技師以人工方式進行設備動態調控,沒有辦法隨時監控,往往造成能源耗損,加入AI之後,由AI模型依據監控結果,推論出要用多少馬達或設備的輸出,可以控制到一定標準的水質範圍,預估可節省20以上的能源耗損。包括民生汙水廠、自來水公司都需要智慧水務平台來協助監控汙水處理狀況。 「無論是機器學習、深度學習,或是動態調整式類神經網路、動態控制演算法等AI技術的導入,都需要主客觀條件配合,製程不想改變,完全依賴AI,仍將以失敗收場」,林耿呈如實地說,AI並非萬能,也可能成為「照妖鏡」,讓以往人工所忽略的事情一一現形,因此,與客戶明確界定欲改善的問題及效益如何驗證的溝通與調整的過程就變得相當重要。 站穩臺灣放眼東南亞市場 預估5年達成IPO目標 林耿呈也指出,AI技術要不斷精進,現階段努力的目標是嘗試不需要太多資料就能夠讓AI學得好;另外,也不要過於依賴AI,他說,AI是兩面刃,太過依賴就必須仰賴龐大數據,但大量數據的蒐集、清洗所耗費的時間相當多。若能運用傳統演算法結合AI技術是目前最好的方式,在 AI技術尚未完備之前,透過傳統演算法與現有AI技術先解決客戶的問題,待包括AI自動學習、因果關係、Mata data learning等類強人工智慧領域突破之後,有助於更帶來具商業價值的解決方案。 除了持續推廣國內產業的應用外,慧穩科技也計畫在2022年將Domain AI SaaS平台推廣到東南亞等國家。慧穩科技近期積極進行A輪募資行動,在既有的成功基礎上,持續擴展Domain AI SaaS的深度與廣度,中期也將進行A或B輪的募資,期望未來5年左右,達到股票上市IPO目標。 慧穩科技團隊 慧穩科技創辦人兼總經理林耿呈

【解決方案】產學合作展成效 台科大人工智慧營運管理研究中心運用AI工協助企業數位轉型
【110年 解決方案】 產學合作展成效 台科大人工智慧營運管理研究中心運用AI工協助企業數位轉型

在智慧化系統中,AI扮演關鍵角色,國立臺灣科技大學人工智慧營運管理研究中心除了培養專業的AI人才,也積極與企業進行各種專案研究,讓產業智慧化加速在臺灣落地。其中一個案例即採用人工智慧與機器學習方法,運用品質資訊進行維修保養預測與規劃,大幅提升設備可靠度與產品品質,運用品質瑕疵檢測AOI技術,則可降低大大瑕疵錯殺率。 臺科大人工智慧營運管理研究中心總監余文煌觀察,產業對AI的需求日益殷切,以電子製造、金融及醫療等領域發展的潛力較大,一方面上述產業資訊化程度較高,自動化產線技術與數位化環境成熟,具備AI技術發展條件;另一方面,由於產業環境所需要的數據已被保留並管理使用中,在觀念及數據具備的情況下,較容易推動AI技術應用與解決方案。 品質瑕疵檢測AOI技術 有效降低錯殺率 例如,在智慧製造領域,臺科大人工智慧營運管理研究中心團隊協助臺灣電子大廠建構產線設備診斷系統,在製造現場的產線設備內建置感測網路架構,藉此偵測並記錄機台的運作狀態,透過大數據分析,在機台出現異常之初就能夠發出警示,提醒管理者排定維修時間。 並以AOI品質瑕疵檢測製程,結合機器視覺與深度學習技術,針對電子件進行瑕疵檢測,進行即時管制監控,協助企業發展包含自動化光學檢測站,表面瑕疵演算法、管理應用功能服務。 在印刷電路板的軟板業FPC,運用品質瑕疵檢測技術進行影像辨識,主要是進行初檢之後的複檢工作,設計將原本檢出結果進行複驗。一般工廠在做瑕疵檢測時,往往認為「寧可錯殺一百,也不放過一個」,採行最嚴格標準的檢測,在現行檢測技術與流程,可能造成過度檢出而產生良品成本浪費問題。 臺科大人工智慧營運管理研究中心專注於智慧製造解決方案。 臺科大人工智慧營運管理研究中心主任曹譽鐘講座教授表示,目前臺科大人工智慧營運管理研究中心的瑕疵檢測、AI模型與演算法的建構與訓練,已有初步成果,中心希望透過影像辨識之後的結果,能幫助企業快速鑑別產品在生產過程中所產生的瑕疵及品質狀態之後,下一階段即可從源頭著手,如何進行參數優化、改善生產過程中的行為,協助工廠進行製程最佳化。在產品生產過程中,機台設備的參數,可以透過機台數據異常,分析未來維修及品質管理上歸納出不同樣態提供應用場域使用企業之參考。 疫情對企業而言,是數位轉型最大的催化劑,曹主任指出,導入AI推動企業數位轉型,不一定僅從降低成本抑或提升生產效率考量,而須從根本的發展目標與問題本質進行流程分析,思考如何以AI或ICT技術服務並滿足流程與客需求,這過程往往常需跳脫既有的框架,幫助企業重新塑造新營運及管理模式,以有效提升企業績效。 臺科大人工智慧營運管理研究中心主任曹譽鐘講座教授 AI導入企業最大挑戰:提升客戶信任度 在拓展AI產學合作的過程中,余文煌認為最大的挑戰在於要提升企業對你的信任度,對於客戶而言,要有一定程度的信任才可能將產線的Know-How跟你分享,告訴你經營的重點在哪裡,在缺乏營業信任度基礎之下,AI業者很難分析流程與數據的可用性。企業選擇AI合作對象通常考量兩大重點: 一、跟你合作,會不會將資料與成果販售給其他人; 二、客製化成本會不會過高;雖然企業對學界的防備心較低,但余總監仍認為,取得客戶信任度,共同建立持續性的AI創新應用能力與發展目標,是所有ICT業者面對產業客戶以及能否提供AI解決方案的關鍵因素。 針對AI人才的培育問題,余文煌也有其獨到之見解,他觀察,教育體系從國中、高中到大學已帶動AI風潮,然而,AI技術本身有很多理論基礎及產業知識必須融會貫通,與其談AI人才培育,應先定義如何建構AI領域人才發展體系或路線,將AI導入經濟體系需要哪幾類的人,把人才定位及特性系統化,讓有志投入AI產業的人才了解,如何以自身的目標衡量可發展的AI技能與工作類型。 其次,是以系統化方式幫助想推動AI的企業了解,無論是發展應用或建立技術團隊,如何衡量事業目標所對應的人才需求與技術藍圖,不僅只有扮演出題的腳色,因為AI只是解題的方法之一,協助企業建立擁有AI研發思維的創新意識,才能真正落實產業發展,強化需求並同時推動供需兩端,才能加速AI落地應用與人才培育。 臺科大人工智慧營運管理中心提供多項智慧製造解決方案 關於智慧製造的解決方案,臺科大人工智慧營運管理中心的解決方案如下: 智慧預知維修保養 採用人工智慧與機器學習方法,運用品質資訊進行維修保養預測與規劃,大幅提升設備可靠度與產品品質,針對不同設備運轉特性,建立失效模式與可靠度分析,以製程管制分析追溯產品品質履歷,協助現場人員及時排除作業異常。 智慧派工及排程規劃 針對產業特色,開發智慧派工及排程演算法,以有效縮短整備時間及總工時。例如針對多種工件,且須滿足合併備料、群組化生產、特定製程順序等條件下的生產排程。從工件群組化生產、適配產線的指派,到群組化下各產線生產順序調整的多平行單機排程等三大模組,導入最佳化演算法,設計整的智慧排程系統。 深度學習與自動光學檢測 提升品質瑕疵檢測AOI技術,採用機器視覺與深度學習,可進行金屬電子件之平面與曲面檢測,並進行即時管制監控,包含自動化光學檢測站,金屬AOI瑕疵演算法、模組化設計等應用技術。 本演算法設計要素:1自動化光學檢測站 2金屬AOI瑕疵演算法 3模組化設計 智慧戰情室 結合高階顯卡彈性組裝單元,包括加工機、工業機械臂、協作機械臂、工學檢驗站與輸送帶,建立數位孿生技術之智慧戰情室,技術特點包含即時監控、資料整合、數據透明、數據可視。

【解決方案】不用寫程式就能導入AI 詠鋐智能將AI專案從180天縮短為3天
【110年 解決方案】 不用寫程式就能導入AI 詠鋐智能將AI專案從180天縮短為3天

AI可以量產嗎AI要怎麼量產成立未滿一年的詠鋐智能Chimes AI公司打造企業級No-Code AI,協助臺灣重量級石化廠在短短三個月內監控400台不同廠牌、不同機型的機台,透過Tukey平台,加速建模速度,支援客戶自建演算法,讓AI專案的執行時間從180天縮短至3天。 顧名思義,No-Code無程式碼的意思就是在不需要撰寫任何一行程式碼的情況下,開發應用工具,使用的方式很簡單:透過圖像式的使用者介面,輕鬆點擊、拖拉、選單等簡易操作方式,就可以輕鬆完成異常監控的任務。 養一個虛擬資料科學家在工廠 導入AI迅速完成目標 詠鋐智能執行長謝宗震擔任台灣人工智慧學校講師,透過Tukey平台手把手帶領企業團隊建置AI專案,所做過的專案涵蓋石化、紡織、能源、電信、金融、醫療等產業,已累積相當豐富的經驗。 所有從事AI專案的人都知道,在執行AI專案時,最困難的在於「溝通需求」,工程師要確認企業需求、與老師傅溝通、進行問題的定義、再來蒐集數據、清洗數據、標註、建立AI模型等,來來回回耗費許多時間與溝通成本。如果能透過No-Code AI工具,就如同養一個虛擬資料科學家在自家工廠內,數據的清洗、建模與部署等,皆由熟悉工廠端作業的領域專家來完成,達到快速部署AI技術,順利完成轉型的目標。 透過Tukey工具,手把手帶領企業團隊建置AI專案。 謝宗震博士表示,Tukey工具的具體作法是,領域專家將現場資料採集好的資料,整理成機器可讀的格式之後,餵到No-Code AI軟體,在軟體內執行資料清洗與資料建模,確認建模效果滿意之後封裝成AI模型的API,介接到BIBusiness Intelligence,商業智慧看板上。 簡單地說,即是可用的資料進入到No-Code AI內作分析,分析完的模組自動打包,再丟到戰情看板上,無論是設備性能異常預警、製程節能建議,或是原料產品供需評估等,皆能作為決策之參考。 石化廠3個月完成400台機台異常檢測 準確率拉高5 舉例而言,全球石化大廠台塑公司在臺灣有數十間工廠,如果AI專案要一個個完成的話,一台設備一個模型,要花上180天左右,不僅耗時費力,在效率上更緩不濟急。運用Tukey工具來建立AI模型,並由現場15個資深的設備保機師進行資料建模,短短三個月內,完成400台機台的異常監測,其中,包括不同廠牌、不同機型的壓縮機、轉動風扇、冷凝機helliphellip等等。最重要的是,導入後設備的可用率提升近5,不僅比委託專業 AI 工程師效果更好,其建置速度更是大幅提升。 友善的介面設計,透過輕鬆點擊、拖拉、選單等簡易操作方式,就可以輕鬆完成異常監控任務。 詠鋐智能行銷業務協理范文軒指出,Turkey對企業的最大價值有兩點: 一、 是簡單、快速的開發工具,讓企業內部的概念快可以快速驗證,一般AI專案要花上6-12個月,運用Tukey只要3天就能完成; 二、 是彈性的管理工具,將AI模型做好,讓企業可以簡單運用在公司管理的產生產、銷銷售、人人資、發研發、財財務上面,不侷限於製造產線。並可以跟ERP等現有系統進行整合。 謝宗震也強調,AI解決方案很多,對企業而言,一口氣要導入這麼多系統,是件苦差事,如果能選擇一個穩定的工作平台,則可以集中化。因此,Tukey的定位是「微服務」的概念。與傳統AI專案最大的不同在於,專案的價格高,代表只能解決商業價值很高的問題,而企業內部繁瑣問題非常多,業務及行政單位天天都要面對,以專案方式無法解決,這種情況下,Tukey就是一個「敏捷開發」的好方法。 No-Code AI大幅降低非IT人員進入AI應用門檻 Tukey有模型重新訓練、調校的功能,當企業商業策略改變,必須累積新的資料,當新的資料累積完成之後,就可以餵到同一個Tukey專案,進行資料分析 的流程,「將工作流分段切割,類似卡片抽換的概念」,謝宗震強調,只要把第一個工作流原始資料改變,換成新的,原本資料清洗、建模、參數設定、模型匯出等流程,就依序完成。 模型是用來監控現場設備是否異常,監控模型設置時為設備巔峰狀態,監控久了,設備會老化、設備老化,原本舊的模型也會裂化衰退,因此,模型需要每半年要重新訓練一次。 謝宗震認為,No-Code AI是大幅降低非IT人進入AI應用門檻的解決方案,如何讓現場的人願意使用,就必須對其工作產生提高效率的誘因,促使更多的案例出現,如客服中心可以用於開發銷售潛在名單,透過Tukey從2000份名單中產出120份精準電銷名單,降低亂槍打鳥的錯誤行銷策略。 現階段企業仍以一次性專案的思維來看待AI解決方案。事實上,AI 模型的效果常跟資料品質、資料分布趨勢有關,當營運模式改變時(譬如:製程升降載、設備更新),產生資料飄移現象 data drift,原有 AI 模型表現衰退,此時需要滾動式修正。因此,採用 No-Code AI 工具,讓最熟悉業務狀況的專業團隊自行監控並更新 AI 模型,才能發會最大效益。 未來,詠鋐智能將持續累積應用案例,並與SI公司進行合作,預計將Tukey工具推廣到海外市場。 詠鋐智能執行長謝宗震圖左與行銷業務協理范文軒。

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總筆數:119, 共14頁