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

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

搭上AI列車，資服業者借助深厚的產業基礎，不僅自己轉型，也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技，近年來不斷研發AI技術，並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為，執行一個完整的AI專案，除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力，實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁，甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻，即便對已具規模的業者來說，每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發，也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例，用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控，需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能，並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時，需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類，並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知，但在個別專案中，仍只能分別進行需求功能開發，無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後，哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點，包括導入成本高昂、專案時程冗長等，其中，在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才，而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求，難以重複利用AI模型跨入其他應用領域，同時，因為工具集中在AI專案領域，無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之，在AI技術的落地上，由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境，致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此，若有一個AI模型應用服務管理平台，將可解決上述困難，不僅能夠快速導入降低成本，還有助於縮短專案時程，提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此，哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下，進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」，投入研發AISP產品，目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP，AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具，幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板，有效降低執行專案所需要的人力成本，並縮短解決方案POC或導入時程，加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上，短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作，藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題，逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場，聯合多家資服業者建立策略聯盟，針對專門領域可解決更多且廣泛的問題，並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言，在建立各項專門領域的AI策略聯盟後，平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家，累積大量的專案成功經驗後，哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作，共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成，致力於軟體技術研發暨服務，並以建構成為國際級軟體公司為目標，積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下，已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。