傳統物流公司加上AI技術之後，在運送效率提升及運輸成本下降等效益大大提升，尤其是醫材轉運更涉及醫院及病患的服務時效及權益，透過智慧物流的建置，可為醫材業者節省投入建構GDP倉、配多達千萬元之成本。 國內重要物流領導廠商-新竹物流HCT擁有3,500輛車隊、6萬坪倉儲，提供物流、商流、金流、資訊流、流通、倉儲、加工之客製化物流解決方案。每日貨件處理件數達58萬件，最大處理能力每日可達90萬件，轉運效能的提升對於新竹物流而言，至關重要。 醫院醫材運送 需優化現有作業流程與提升系統化、智慧化 尤其是醫院醫材的運送，也面臨到難題。醫材業者需要針對客戶不同產品需求、不同溫層需求、不同配送時效等因素，透過多家物流業者進行出貨與物流作業，高度依賴作業人員的經驗與細心管制，無論是產品出貨過程與實際物流配送過程，需要環環相扣，若有任何人工失誤與錯誤，都會影響醫院與病患的服務時效與權益，因此各家業者與政府及醫院等，都致力於優化現有作業流程與提升系統化、自動化與智慧化程度，以有效降低服務過程中造成的失誤及成本損失。 新竹物流導入AI之前的配送流程。 現行在醫院需求端已有相關業者配合政府推動相關標準化平台作業，透過供應端業者的資料協同作業，改善產品出貨正確性與作業時效，提升需求端的作業品質與管理效益；同時，部分業者也投入企業內部作業流程標準化與系統化，提升業者營運效能與品質。 在貨運物流端方面，物流業者的倉庫出貨人員需要耗費人工進行管控不同的物流出貨作業安排，若因常常接到緊急任務通知，要出貨到醫療院所，往往需要依賴小型區域性物流業者來提供客製化配送服務，除配送時效提升外，並無法導入整合性的資訊化服務。 新上路的GDP醫材法規規範運銷品質，也就是醫材供應商必須進行GDP合規認證，必須導入符合GDP法令規範之倉儲與物流服務業者，如此一來，區域性小型公司將被淘汰，因此，新竹物流透過經濟部工業局的AI輔導計畫案協助，除延伸既有GDP符合法令的倉儲物流服務外，將進一步利用相關數據整合與最佳化AI技術，協助醫材業者簡化改善物流配送最佳化作業。 複雜的物流難題 運用Simulated AnnealingSA演算法求解 為能滿足新的「醫療器材優良運銷準則」中對於醫療器材優良運銷系統建構的要求，新竹物流除了積極導入新式物流車，更將導入人工智慧中數學最佳化技術，以協助公司在每日全國營業據點以及轉運站進行智慧班次排程規劃，期望以最佳化的車班進行醫材在營業據點間的對開，或是區域間的轉運，以提高醫材在運銷過程中的效率。 目前醫材在新竹物流的轉運過程中，使用可分離式拖車頭與貨櫃。每個營業所及轉運站由於區位與幾何設計不同，以及人員數量不同，單位時間內的吞吐量也有差異；再加上每天的貨況大小、目的地皆不相同，面對無法確定且需求不同的變化，拖車頭及貨櫃的派遣狀況便隨之改變。 在此情況下，新竹物流僅能根據以往的經驗來進行各個衛星所之發車班表，並根據此班表視每日不同變化之貨物需求量進行調整。 因為是根據經驗法則進行排班，所以，班表往往不能兼顧全盤的變化與考量，使得目前發車班表仍然存在著可以改善的空間。。 貨物遞送規劃本質上為一NP-Hard難題，因此難以用傳統的解析解法，新竹物流結合奇點無限公司採用Simulated AnnealingSA演算法進行求解。 新竹物流導入的新物流服務為「GDP櫃班次規劃」。所謂的班次規劃，指的是根據未來對於站所間醫材貨件的預估量，進行站所間貨櫃車班的班表規劃，目的是讓醫材能夠如期如質抵達，並且讓新竹物流在場站作業、車輛數、行駛里程得到最高的效益。 新竹物流導入AI最佳化班次規劃，從其起點至終點間建構出一條最有效率的運送路線。 新竹物流導入「最佳化班次規劃」服務 降低5運輸成本 導入方式是利用雲端軟體服務，由新竹物流定期輸入站所間醫材貨件之「交互件數表」至「最佳化班次規劃」服務後，設定好演算參數即可產生GDP櫃班次表。同時發展新竹物流醫材班表系統，使新竹物流醫材運務單位能透過交互件數表編制適合班表。在相同服務水準的前提下，預估可降低運輸成本5，為醫材業者節省下建構GDP倉儲、配輸成本達千萬元。 醫材由於其對於衛生、溫度的要求，以及其易碎性等特色，因此運輸與轉運的時間越少越好，越少時間暴露在外，則醫材配曝險程度越低，然而由於仍須考量物流效率與成本。AI將每個需要運送的貨物，從其起點至終點間建構出一條最有效率的路線，即可有效率地完成每日的運務作業。 因應未來產業物流高度發展需求，其中配送與轉運AI最佳化將是關鍵議題，透過本計畫將成立專案推動組織，配置AI技術、IT與流程領域人才，累積落地經驗後，逐步擴大AI實際應用場域，全面優化轉型新竹物流的營運體系，並結盟AIOT與各領域AI夥伴加速與擴大效益之達成。

隨著高齡人口增加，伴隨著各種慢性病的發生機率日增，其中，心臟衰竭不僅是隱形殺手，由於心衰疾病的病程非常長，復發機率高，造成醫護人員的負擔加重。然而，利用通過醫療認證之心電心音裝置，搭配心臟衰竭風險AI預測評估及遠距照護系統可輔助診斷幫助醫師做出正確的診斷，以利於後續病患的醫療或轉介。 心臟衰竭病程長 醫療支出是糖尿病5倍 如果你有呼吸易喘，甚至稍微動一下就喘，或是夜晚睡覺的時候，容易從睡夢中驚醒，需要坐起來才會比較舒服，又或是下肢容易有水腫等狀況，甚至合併有焦慮、不安、疲倦、食慾下降hellip等症狀，當心很有可能是心臟衰竭。 根據統計，全球心臟衰竭人口約有6000萬人，每年新增的心臟衰竭人口約500萬人。中國的心血管疾病患者將近29億人口，占城市居民死亡原因第二位；而全中國約有1200萬心臟衰竭病人，佔心臟病死因的59以上。尤其心衰疾病的病程非常長，且復發及再入院率非常高，使得醫療支出的成本是高血壓的2倍、糖尿病的5倍。 根據美國研究統計，心肌梗塞及心臟衰竭病人的30天內死亡率分別為166及111，並且30天內再住院率分別為199及244。心臟衰竭的症狀因為和其他疾病如慢性肺阻塞，氣喘等疾病相似，有185 的誤診率，對於醫療院所而言，是相當棘手的問題。 麗臺科技為顯示卡大廠，2000年起投入醫療及健康照護領域。由於董事長盧崑山曾分別與2011年及2015年兩度心臟病發，因此，麗臺科技專注於健康大數據，自主研發心臟衰竭AI辨識技術，此一AI應用讀取病患的心電圖以及心音圖做出異常檢測以及心臟衰竭的風險預測模型，可及早發現疾病徵兆。 麗臺科技自主研發心臟衰竭AI辨識技術 可預測病史及風險 麗臺自主研發之心臟衰竭AI辨識技術具以下三種判斷功能： 1 心臟衰竭病史之預測 將心電及心音圖資料分類為「具心臟衰竭住院病史」以及「未具心臟衰竭病史」兩類。 2 心臟衰竭風險預測 將心電及心音圖資料給予發生的心臟衰竭風險預測值。 3 心臟衰竭再發生風險預測 針對已有心臟衰竭的患者判讀其心音圖及心音圖，判斷其心衰再發生之風險預測。 麗臺科技表示，心臟衰竭AI辨識技術應用可輔助醫師更有效率且精確的診斷，以利後續病患的醫療或轉介。舉台北榮總研究心臟衰竭的離院病患為例，根據心電心音同軸檢測裝置所計算出的EMAT電機活化期指數與SDI心縮不全指數作為治療指引的病患，會比依據傳統症狀做為治療指引的病患，有更高的存活率，此研究也已刊登於國際心臟權威期刊JACC，獲得國際市場肯定。 系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用 麗臺科技表示，合作系統廠商可選擇自建心臟衰竭AI風險預測引擎，將自有系統之心電心音圖上傳到麗臺心臟衰竭AI風險預測引擎後，引擎回傳風險預測值，做為系統整合廠商合作廠商的加值應用輸入。 不僅臨床使用 心臟衰竭AI風險預測引擎可延伸居家或工作場與使用 此外，這套系統也可以延伸至其他應用，包括： 一、醫院門診快篩：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，在門診、急診進行10秒快速檢測，評估病患心臟病史及心臟衰竭風險。 二、出院風險評估：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，評估病患住院期間的心臟衰竭風險，檢測數據可作為出院前的風險評估及預後指標。 三、居家連續照護：病患可使用心電心音記錄器、穿戴心電圖記錄器，透過居家傳輸盒閘道器，在家量測心電心音訊號，並上傳至amor健康雲平台進行心臟衰竭AI風險預測分析。病患可透過APP自主健康管理，檢視歷史生理趨勢；疾病個管師可透過健康管理後台Web管理會員健康。 四、居家康復訓練 病患可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。 此外，在工廠或辦公室等場域也可以透過這套系統達到員工健康管理的目標，應用的方向包括： 一、工作場域之作業安全單位：在員工執行工作業務前發給員工穿戴心電圖記錄器。 二、業務執行者生理監測：員工於執行業務或訓練時，配戴穿戴心電圖記錄器之疲勞警示，警示生理狀態是否可繼續執行任務。任務執行段落可使用資料傳輸盒或APP 將生理監測資訊上傳至健康管理平台，並評估作業員工心臟衰竭風險，檢測數據可作為企業資源人力單位做為風險評估及公共安全對應指標。 三、工作場域生理監控中心照護：工作場域的生理監控中心可透過健康雲平台，檢視並記錄員工值情時之歷史生理趨勢。 四、工作場域之護理單位：護理單位在接收生理監控中心指示，可依據值情員工的生理趨勢給予健康管理的建議；護理中心可透過健康管理後台Web管理員工健康。 五、員工可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖

漁業是海島型經濟的重要產業，然而，養殖漁業近年面對嚴峻挑戰，包括氣候變遷、人力短缺與成本上揚等，尤其是未來10年農業就業人口有將近11萬名因高齡化退場，為此，水產養殖朝智慧養殖的需求日益殷切。 成立於2014年的峰漁公司，以自行水產養殖為基礎，開發出獨有的友善環境養殖模式，運用AI知識化養魚，有效提升10水產產量，降低15人力時間成本。 「峰漁」二字的涵義深厚，「峰」代表好山，「漁」代表好水，期望企業能讓台灣永遠有好山好水；也是「豐腴」的諧音，希望產品帶給消費者飽滿健康的身心。公司創辦人劉建伸歷經養魚學徒、募資、租借魚塭、創立養殖公司、開創品牌及推展銷售等創業歷程，實屬不易。 勞動人力短缺與漁業從業人員年齡老化 養殖漁業藏隱憂 臺灣現階段的水產養殖仍以傳統式養殖魚塭為主，養殖技術仍靠口耳相傳的經驗傳承為主，加上勞動人力短缺與漁業從業人員平均超過60歲，導致無法有效穩定的提升產能與良率，此種飼育方式在水產疾病控制上產生一定的難度，又為了進行疾病防治，而使得藥物濫用、環境汙染與水質生態破壞的可能性大增，造成惡性循環，使得養殖品質下降。 此外，臺灣養殖市場也有651水產養殖工作者遭遇技術不足困擾，傳統養殖戶在有限的IoT感測器支持下，主要仍然是憑藉本身的經驗知識來進行水質管理、飼料投餵、疾病發現等養殖作為，此種極度倚賴個別漁民能力的養殖管理，一旦老師傅凋零，不僅面臨傳承接班的議題，也難以穩定的供應一定品質、數量的漁獲，恐將造成整個養殖漁業從養殖到銷售端的困境。 為了改善漁業養殖無法經驗傳承的痛點，同時也為漁業在養殖上具備「數位化」基礎，當務之急必須從開始搜集養殖行為數據建構AI服務為重要開端。 漁業數位分身技術 協助漁民轉型智慧養殖 峰漁公司在資策會的協助下，引入「漁業數位分身」技術，以動態調整養殖排程，也就是說，依照魚類的物種、習慣、變因來調變養殖排程，用AI養殖技術來養好魚，不僅有效提升10水產產量，同時更降低15人力時間成本。 具體作法上，先將每個物種如鱸魚、台灣鯛等，將養殖的魚池、吃料及決策行為數位化，從放苗至收成的階段，所經歷的季節氣溫變化，全部一一記錄下來進行數位化，逐漸將老師傅的經驗方法紀錄存成豐富的資料庫。 針對紀錄下來的資料，分析複合式的變因，找出最佳的養殖行為，產生動態式的養殖排程。 一池一池的紀錄養殖師傅的數據經驗。 然而，養殖行為普遍依賴經驗法則，即便是資深的養殖師傅，也難確保找出最佳答案，因此提出新的做法解決此議題：即「透過預測養殖行為與水質、飼料投餵的過往資料與養殖互動，並從水質、養殖反向評價養殖行為，藉此找出最佳的養殖行為」，透過每天時程排程，給予漁民最直覺式的操作建議。 為了持續滾動優化動態養殖曆，會反覆朝向三步驟循環進行模型疊代： 1向模型輸入現在的養殖曆； 2模型預測未來的環境； 3用未來的環境修正養殖曆的缺點，藉此得到新版的養殖曆。 在過程中，同步藉由養殖專家的經驗來建立養殖行為與環境之間的因果關係。 動態養殖曆程的建立及科技養殖建議服務，提供了可回溯、追蹤詳細的養殖歷程，是少數可將養殖數據化的技術，漁民在知識的建構上可以很快速、簡易的方式記錄日常行為，不需占太多時間，長期下來可以減少15人力時間成本、平均提升10產量營收。 智慧養殖成效卓著 減少15人力提升10產量 同時，也可將養殖曆延伸至不同的水產物種，如白蝦、虱目魚、文蛤、台灣鯛等，依各池產生不同規格的養殖排程，收成的水產物種依不同規格溯源追蹤，建立安心食品一條龍服務。 峰漁主要產品分為兩類，一類是水產養殖模組，包含魚苗、飼料、資材及益生菌、生產養殖規劃與製程、監測等，可單獨販售也可模組輸出。 峰漁公司出產的優質水產品，屢屢獲得大獎。圖峰漁公司官網 另一類產品是優質水產品，包含鱸魚排、鱸魚丸、無油鱸魚丸、鱸魚水餃和鱸魚高湯，產品榮獲各種獎項，包含2017 年屏東十大伴手禮、「菌沛尖吻鱸魚排」榮獲2017 年農委會評選銀髮族友善食品、「菌沛無油鱸魚丸」榮獲農委會評選2018 年銀髮友善食品金饌獎、「好漁夫鱸魚水餃」及「精燉鱸魚高湯」榮獲2019 年農委會評選銀髮族友善食品，連續獲獎代表峰漁公司的水產品「品質」看得見也食在安心。 此外，峰漁擁有專屬符合國際需求的水產種苗，例如：純海水養殖的吳郭魚種苗及自行選育海水台灣鯛種苗（FY-01），是許多國家養殖企業引領企盼的品項，也依照環境設計的養殖模組、疫病監測工具及飼養資材，提供客戶更穩定的收益。