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【109年 應用案例】 「展覽自動配對系統」對準目標客群行銷效益高!

活動百百種,你愛參加哪一種?

國內每天皆有各式活動,包括論壇、展覽、講座、免費體驗等,活動主辦方需利用自有媒體(活動官方網站、FB、IG)、活動網站及付費進行媒體行銷,但往往不知道目標客群在哪裡,而無法準確預估參加人數。

透過此「展覽活動自動配對系統」,利用民眾曾經參與各項活動的紀錄,經由數據分析預測使用者喜好哪種類型的活動,並自動配對給使用者,提供快速、輕鬆又精準的行銷推廣方式。

活動主題種類多,行銷廣告費用高且成效不彰

國內某策展公司與鄉鎮公所及觀光服務業者合作,致力農村行銷,每年主承辦農產品策展、農村體驗、親子主題體驗日、農特產品行銷等活動,在舉辦活動時,因參與民眾特性太過廣泛,且活動主題不盡相同,在活動推廣時無法有效精準行銷,容易造成行銷費用大增且媒合度低。

目前策展方在舉辦主題展覽會,以場內200個攤位為例,整體行銷費約80萬至120萬,其中官網建置、活動網站廣告行銷、簡訊通知等,約占40萬至60萬,但活動媒合成功率卻不到2成,無法針對目標客群精準行銷。

改採本「展覽活動自動配對系統」後,可以自動選擇合適客群進行活動推播,根據場次規模及展期,系統租用費約僅20至30萬,即可大幅降低活動宣傳費用!

精準智慧行銷,鎖定目標族群發放優惠券

「展覽活動自動配對系統」目前準確率82%,可有效篩選目標消費者,未來在模組準確率方面,會再蒐集大量資料與去除雜訊資料來提升準確率,並瞄準目標族群發放優惠券,使收到優惠券的族群能實際參加活動。

系統透過AI加值後,可取代人工無目標的隨機發放優惠券,透過AI模組自動調整權重,可更精準鎖定目標族群。目前加權公式利用策展公司CRM系統查詢過往會員行為分析產出,第二階段將會進行AI加權公式,透過自動修正方式,將不同活動類別找尋最佳計算公式。

展覽活動自動配對系統服務架構

▲展覽活動自動配對系統服務架構

在執行期間遭遇「AI分類器模組訓練學習沒找到最佳解」的問題,令豐醇科技有限公司感到困擾,經與AI工程師互相討論,發現「倒傳遞類神經網路」的缺點是在學習時僅會落在「局部」的最佳解,而非「總體」的最好結果,此部分可再經由加強訓練次數與調整參數的方式,達到加強準確率的目標。

擴大系統功能,串聯會員資料庫,進行行為分析

此「展覽活動配對系統」主要提供活動主辦單位、獨立策展人及民眾進行活動媒合,接下來將會擴大平台功能以符合活動方使用,並加強AI分類器準確率,未來將會結合海洋產業進行海洋文化策展,利用本系統找尋海洋文化宣傳員,透過串連擴大會員資料庫,進行行為分析。

推薦案例

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以植物生長箱為例 - 依影像建構電子設備程序標準化

近年來,全球氣候變遷和環境問題日益嚴重,對農業生產造成了巨大衝擊。傳統農業高度依賴天氣條件,面臨著作物品質不穩定、產量驟減、病蟲害難以控制等挑戰。特別是在台灣,農業生技業者和農民不斷遭受損失,亟需創新解決方案。同時,台灣植物工廠產業也面臨諸多困境:高昂的設備和人工成本、產業鏈不完整導致國際競爭力不足、企業間缺乏合作等問題制約了產業發展。此外,COVID-19疫情更凸顯了遠程監控和管理的重要性,傳統的人工巡檢和數據收集方式已無法滿足現代農業生產的需求。這些問題共同構成了智慧農業解決方案的迫切需求背景,推動了如台灣海博特等公司開發整合物聯網、雲計算和人工智能技術的創新項目。 海博特雲端數據整合分析平台 面對這些挑戰,農業領域亟需一套能夠精確控制生長環境、提高資源利用效率、實現遠程監控和智能管理的系統。現有的植物工廠設備往往需要整套更換,難以與舊有設備兼容,且感測器與攝影系統可能需要不同的操作界面,使用不便。因此,業界需要一種能夠靈活整合各種設備和技術的解決方案,既能提供實時監測和數據分析,又能根據植物生長狀況自動調節環境參數。這種需求不僅存在於台灣,也是全球智慧農業發展的趨勢。通過引入人工智能技術,可以建立更科學化的評量基準,優化生產流程,提高產量和品質,同時降低能源消耗和環境影響。此外,這種智能化的解決方案還能吸引更多年輕人參與農業生產,推動產業升級和可持續發展。總的來說,智慧農業解決方案的需求源於應對氣候變化、提高生產效率、降低成本、實現精準化管理的迫切要求,而這正是像台灣海博特這樣的公司所致力解決的問題。 台灣的植物工廠業者們正面臨著一系列嚴峻的挑戰,這些困難正逐漸侵蝕著他們的競爭力和生存空間。首先,高昂的設備和運營成本成為了他們最大的負擔。每一次電費賬單的到來都像是一次沉重的打擊,迫使他們在保證產品品質和控制成本之間艱難平衡。其次,氣候變遷帶來的不可預測性成為了他們的噩夢。突如其來的極端天氣事件可能在短時間內摧毀他們精心培育的作物,造成巨大的經濟損失。更糟糕的是,他們發現自己在國際市場競爭中日漸處於劣勢。相比之下,國外的大型植物工廠憑藉先進的自動化技術和完善的供應鏈,能夠以更低的成本生產出品質穩定的農產品,這讓台灣的業者們感到前所未有的壓力。 在技術層面上,他們同樣面臨著諸多問題。新舊設備的兼容性問題常常讓他們陷入困境,嘗試整合不同系統時總是遭遇各種技術障礙。缺乏精確的數據分析和預測能力也讓他們在生產決策上舉步維艱,難以準確把握每種作物的最佳生長條件。現有的監測系統提供的數據往往雜亂無章,難以解讀和應用。人力資源方面的挑戰同樣嚴峻,年輕人普遍對農業工作缺乏興趣,導致他們難以招募到具備現代農業技能的員工。即便是現有的員工,也常常因為繁瑣的手動操作和監控工作而感到疲憊不堪。這些問題交織在一起,形成了一個複雜的困境,讓植物工廠業者們感到既困惑又焦慮。他們迫切需要一個能夠全面提升工廠運營效率、降低成本、提高產品競爭力的綜合解決方案,以助他們渡過難關,重新在激烈的市場競爭中站穩腳跟。 在面對植物工廠業者的種種挑戰時,台灣海博特公司展現了卓越的技術創新能力和靈活的客戶導向開發策略。他們深刻理解到,解決方案必須能夠無縫整合現有設備,同時提供高度智能化的管理功能。為此,海博特的研發團隊採取了模組化設計的方法,開發出一套可以靈活配置的IoT(物聯網)系統。這個系統的核心是一個智能控制中樞,能夠與各種感測器和執行設備進行通信。在開發過程中,海博特密切與客戶合作,深入了解他們的具體需求和運營環境。他們甚至派遣工程師駐場,實地觀察植物工廠的日常運作,以確保開發的系統能夠真正解決實際問題。這種深度合作不僅幫助海博特優化了產品設計,還建立了與客戶的緊密關係,為後續的持續改進奠定了基礎。 海博特的創新不僅體現在硬件設計上,更體現在他們開發的智能軟體系統中。這套系統整合了先進的機器學習算法,能夠根據大量歷史數據和實時監測信息,對植物生長狀況進行精確預測和優化控制。為了幫助客戶克服技術障礙,海博特設計了一個直觀易用的用戶界面,即使是非技術背景的操作人員也能輕鬆掌握。此外,他們還提供全面的培訓和技術支持服務,確保客戶能夠充分利用系統的所有功能。在遇到難題時,海博特的技術團隊能夠通過遠程診斷迅速識別問題,並提供解決方案。在一次客戶遇到嚴重設備故障的緊急情況下,海博特的工程師通過系統遠程接入,成功指導客戶進行修復,避免了可能的巨大損失。這種全方位的服務不僅解決了客戶的即時困難,更增強了他們對智能化管理的信心,推動了整個行業向更高效、更可持續的方向發展。 海博特公司開發的智慧農業解決方案不僅為植物工廠帶來了革命性的變革,更為整個農業產業的未來描繪了一幅令人振奮的藍圖。這套系統的優越性體現在多個方面:首先,它實現了對植物生長環境的精準控制,大幅提高了作物產量和品質的穩定性。通過先進的人工智能算法,系統能夠根據歷史數據和實時監測信息,預測並調整最佳生長條件,使得每一株植物都能在最理想的環境中生長。其次,它顯著降低了能源消耗和運營成本,提高了資源利用效率。智能化的管理系統能夠優化用水、用電和養分供應,減少浪費,同時降低人力成本。此外,系統的模組化設計和強大的兼容性,使得它能夠輕鬆整合各種新舊設備,為植物工廠的逐步升級提供了靈活的解決方案。最重要的是,這套系統為農業生產注入了科技感和現代化氛圍,有助於吸引年輕一代加入農業領域,為行業注入新的活力。 展望未來,海博特的智慧農業系統具有廣闊的應用前景和擴展潛力。除了植物工廠,這套系統還可以應用於傳統溫室種植、都市農業、甚至是家庭園藝。在水產養殖領域,相似的技術可以用於監控和優化魚類或蝦類的養殖環境。在食品加工業,類似的智能監控和預測系統可以用於優化生產流程,提高食品安全性。甚至在製藥行業,這種精準控制的環境管理系統也可以應用於藥物研發和生產過程。為了進一步推廣這套系統,海博特可以採取多管齊下的策略。首先,可以與農業院校和研究機構合作,建立示範基地,讓更多人親身體驗智慧農業的優勢。其次,可以開發針對不同規模和類型農業生產的定制化解決方案,擴大產品的適用範圍。再者,可以通過舉辦行業論壇、線上研討會等方式,分享成功案例,提高業界對智慧農業的認知和接受度。最後,還可以探索與政府部門合作,將這套系統納入農業現代化和可持續發展的政策支持範疇,從而在更大範圍內推動智慧農業的普及。通過這些努力,海博特不僅可以擴大自身的市場份額,更能為全球農業的可持續發展做出重要貢獻,真正實現科技賦能農業的願景。

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

【解決方案】連聯合國都買單 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機
連聯合國都買單! 悠由數據應用運用農業數據搶攻全球商機

近2,000個在田間蹲點的日子,讓悠由數據應用公司成為台灣在農業數據領域的佼佼者,對於農作物產量、產期與價格的全盤掌握,更讓它做到能與聯合國合作,服務農地面積在短短不到3年,從24公頃擴展至超過6000公頃,飆漲250倍。對於悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝而言,因應全球環保趨勢,成為氣候科技X綠色經濟的數據公司,並服務全球市場,是他創業的終極目標。 工程師出身的吳君孝,在2010年進入資策會,成為涵養他深厚技術與資料科學分析實力的重要沃土,讓他練就一身功夫,得以大展拳腳。「當時,我在做資料分析工程的工作,會內幾乎所有的數據相關資料都會匯集到我這邊,加上那時執行過室內栽培箱,要種菜、種香菇,因此,農業結合數據分析就此埋下創業的種子」。 吳君孝自2016年起,就常常到農場內「蹲點」,跟農民、農改場人員聊天、交換情報,系統性地大量交換資訊,讓吳君孝的農業Know-How快速建立。 堅實的數據分析技術能量 連聯合國都買單 2017年,他離開資策會自行創業,並於2019年創立悠由數據應用公司,目前許多農企業皆是他的客戶,服務的栽種面積從24公頃快速攀升至逾6,000公頃, 2022年可望超過7,000公頃。客戶遍及海外,包括日本、中美洲市場,甚至聯合國下轄機構-世界農民組織,都使用悠由數據支持的「悠由農作物演算系統」。 悠由數據應用公司究竟是如何做到連聯合國機構都買單 悠由數據應用建置的「悠由農作物演算系統」,準確預測產期產量與價格。 首先,由於吳君孝對農業數據的精準掌握,悠由數據應用的客戶不見得要用到感測器Sensor等硬體設備,「感測器成本高,若購買便宜的設備,反而蒐集一大堆雜訊或錯誤數據,完全派不上用場」。吳君孝接著說,蒐集數據不一定要使用感測器,透過我們的數據解決方案可以更直接有效的解決問題。 例如,悠由數據應用的產品之一-悠由金錢報農產價格Linebot,係2020年與LINE合作,蒐集產地、批發、終端價格長達10年以上的數據,由悠由數據自主研發AI演算法,讓系統自主學習農產品交易價格,更以大數據與人工智慧分析進行價格預測分析,協助採購商降低交易風險,讓數據不止於生產端,更擴大應用至農產供應鏈。 以香蕉價格來說,預測價格的準確率從原本70拉高至998。吳君孝指出,不管採購商或農民,對於價格都十分敏感,現在透過悠由金錢報服務,無論是採購商或農民,都能很精準了解農產品價格波動情況。悠由數據也能針對預測作物生長情況、產量、價格預估模型等,向客戶做出最佳的決策建議。目前價格預測可達28種農作物。 精準預估產期及價格波動 悠由數據靠數據分析做出差異化服務 悠由數據應用公司所提供的「悠由農作物演算系統」內建「參數庫」,通常會搜集200~300種參數,不光是溫度、濕度等比較直觀的數據,還會依作物生理的特性去切分。透過有效動態數據的演算法,可以精準估算農作物何時會開花、何時能收成,產量是多少等。如青花菜產期預測準確率為0-4天,開花期預測今年實際使用上是0天,與現場開花時間完全吻合。而在動態的計算當中7天內都是合理範圍,悠由數據的誤差值平均在2-4 天,大多數作物產期準確率均在80以上。 透過有效動態數據演算法,全球超過120種作物可精準預估產期產量及價格。 透過有效動態數據的演算法,可以設定預估產量多少,協助在生產端做調整,悠由數據應用的客戶多以外銷的水果作物為主,如鳳梨、香蕉、芭樂、芒果、文旦、鳳梨釋迦、小番茄、洋香瓜、西瓜、玉荷包,荷蘭豆、毛豆等,尤其是毛豆,佔台灣外銷第一,種植面積達400多公頃。全球120多種作物、超過600個品種都可以適用此套系統。 台灣農業生產同質性高,容易造成一窩蜂搶種,導致價格崩跌,悠由數據應用要幫助客戶做出差異化,因此,吳君孝將公司定位在精緻的數位顧問,所採取的策略是慎選客戶,重質不重量。他分析,台灣的農業客戶著重的是如何提升良率,甚至將良率分級,規格品質均佳,走精緻化的高階外銷市場;國外客戶重視的是如何提升單位產量,國內外的操作方式有別。 除了農作水果外,悠由數據應用也將服務觸角延伸至漁業,包括虱目魚、金目鱸、白蝦等,均使用同一套系統,將各種跟魚蝦生長有關的參數建立起來,何時下料、何時收成,產量多少等,藉此預測產期、產量及價格。 悠由數據應用善用數據力量,創造智慧農業奇蹟。 因應公司的高速發展,悠由數據應用於2021年引進創投資金,進行人員擴充與業務推展。吳君孝表示,因應全球2050年淨零碳排趨勢,未來也計畫將協助客戶在土壤中種碳,有效將碳保留在土地上,同時引介客戶對接碳交易平台,與客戶共創環保商機。 吳君孝表示,剛開始創業時就將公司定位為全球化公司,因此,與國際合作的方案將不斷推出。而成為氣候科技X綠色經濟的數據公司服務全球,這是吳君孝對自己的期許及公司的長遠目標。 悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝