:::

【109年 應用案例】 「AI智能客服維修回覆系統」,用聊天就能即時解決客戶機台故障問題!

成功行銷海內外的工具母機製造商,竟也有芒刺在背?

國內某工具母機製造商以生產CNC線切割機、CNC放電加工機、CNC微細孔放電加工機為主,藉由高度的機電開發核心能力,提供高精度、高品質的產品,並成功開發航空引擎渦輪環線切割機,並專精於超大型客製化機種之設計製造,產品成功行銷至國內外30餘國。

雖能成功行銷優質產品,但因機台維修缺乏標準化流程與方法,所以在機台故障時,常需耗費大量人力與時間,增加機台的維護成本……

無快速維修解決管道、人員訓練不易、維修時間成本高

工具母機製造商雖能將精密機械產品成功銷售至全世界,但每次碰到維修狀況就需耗費大量人力與金錢,都因在機台維修上沒有一套標準化的故障排除流程,主要仰賴維修技師的經驗及機台的錯誤代碼做判斷。但並非所有故障狀況皆能以代碼來判斷,維修技師僅能根據錯誤代碼作初步判斷,再推判可能故障的原因,進一步做機台檢修,而維修後亦無一套標準去紀錄維修處理方式,方便之後若遇到相同狀況可以快速排除障礙。

除「無標準化的故障排除流程」外,還有「人員訓練不易」及「維修時間成本高」的問題,維修技師須經過多年的維修經驗累積,並熟稔機械、電子與機構學等皆須有基本瞭解,且在維修時若無錯誤代碼作為參考,則必須花費大量時間尋找機台問題,造成時間成本重大損失。下圖為傳統問題異常時透過email詢問的解決方式,一來一往間的時間耗費,無形中造成了很大的停機損失成本。

▲傳統問題異常時透過email詢問的解決方式

建置「AI智能客服維修回覆系統」,降低維修出勤成本、縮短維修時間, 同步提升產品附加價值

根據上述痛點,工具母機製造商的需求有三個部分:先要建立一個機台故障排除的「AI圖像辨識維修知識庫系統」。接著要蒐集機台故障資料數據,建立一個「機台故障狀況資料庫」。最後則可以導入AI圖像辨識與深度學習功能,透過影像辨識分析機台故障時的照片,找尋最接近之故障問題與障礙排除方式。

此「AI智能客服維修回覆系統」採用「監督式學習」為主要AI技術,其中「AI模型」部份,圖形辨識採用「CNN」(Convolutional Neural Networks),針對大量訓練資料得到機台異常資料與建議維修方式,以利進行有效的AI預測。而「數據分析」部份,則採「DNN」(Deep Neural Networks),達到在訓練後可得到故障異常之參考資料,回答出客戶想要的維修答案,降低維修人員的維修出勤率與提升產品附加價值;再採用「AlexNet」作為先期開發工具,因相關設定參數可以自行設定並自動執行,讓訓練出來的AI模型更貼近實際想要的樣子。

而目前工具母機製造商約有1萬筆的圖文資料,又以「圖片資料」最為大宗,系統透過圖片進行故障辨識,並以文字做為異常判斷之輔助,採用「360度環景建模」,進行圖檔資料的建檔,並儲存大量圖檔資料於公司內部伺服器,再透過感測器,蒐集相關電流、電壓、水壓與水流等資料,做為關聯判斷使用,最後以文字做為異常判斷之輔助,將相關資料傳回伺服器中做判定動作。下方為系統服務流程圖:

AI智能回覆客服系統服務流程圖

▲AI智能回覆客服系統服務流程圖

此系統蒐集維修技師之經驗與機台故障狀況資訊,建立包含:機台故障狀況、機台故障圖片、機台維修與機台完修等資料庫,並紀錄整體維修紀錄,再藉由AI圖像辨識與數據分析功能,判斷出最可能的故障狀況,並透過累積的維修經驗,讓機器能夠自主學習後判斷,提供維修技師或客戶最適宜的解決方案,達到縮短技師訓練及維修時間、縮短客戶停機時間與成本,並增加機台附加產值的功效!

推展「AI智能客服維修回覆系統」至各產業,發揮更大經濟效益!

此「AI智能客服維修回覆系統」,先建置維修知識庫,再透過Chatbot技術,導入AI智能客服,客戶可直接透過聊天方式進行互動,即時解決客戶簡易的機台故障問題;在維修技師訓練部份,亦可透過AI快速分類,並告知可能的故障原因以及排除方法,縮短技師訓練與維修時間。順利透過AI技術解決無快速維修解決管道、維修人員訓練不易、維修時間成本高等問題,未來將以相同概念,擴展應用至其他產業,發揮更大的經濟效益!

AI智能回覆客服系統-智能圖片辨識客服示意圖

▲AI智能回覆客服系統-智能圖片辨識客服示意圖

推薦案例

【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

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

【導入案例】挺進智慧物流50 新竹物流醫材配送班表超高效率
挺進智慧物流5.0 新竹物流醫材配送班表超高效率

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。