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【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

【解決方案】搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇
搭上綠能商機 華鉬實業打造全釩液流電池儲能系統設備 長效儲能的最佳選擇

綠能是未來趨勢,必帶動未來龐大商機。而風力發電是近年全球矚目綠色能源之一,將成為我國再生能源重要生力軍、幫助台灣發電量於2025年達到20的目標,以提高台灣能源自主性。隨著國內風力發電機風機組數量和電量逐年增長,如何讓儲電設備達到安全、長效性、充放電不易衰減和永續低碳又環保的技術能量顯得格外重要,同時風機設備本身的健康檢測、保養與維修也成為風場業者關注焦點。為滿足風場客戶需要,華鉬實業旗下綠能事業部門推出長效儲能的全釩液流電池電解液及風機AI預測性運維,提供100安全、長效性且可降低客戶初製成本的電力儲能設備,並透過AI預測性運維服務協助客戶降低發電度成本10,節省最多30維護保修成本。 華鉬實業成立於1998年,本業以提煉釩、鉬及稀有金屬元素等製品起家,並運用於高階鋼鐵、專業化工及特用化學品等行業,而釩更如同煉鋼的維他命可加值煉鋼的成效。其中釩、鉬相關製品為公司主力項目之一,公司看見100以釩元素為主的全釩液流電池在長效儲能上未來將是相當被看好的綠能技術主流,並且2010年以前政府已積極請法人如工研院在固態電池和全釩電池進行相關零組件材料投入研究,再加上經濟部期許再生能源在2025年發電量佔比達20目標並達15GW,基於上述考量,華鉬實業決定於2017年全力研究與投入自主開發的全釩液流電池電解液的技術開發,以藉此加速2025年再生能源的達標率。 華鉬公司指出「再生能源的電源較不穩定,而台灣本身缺乏鋰資源,在鋰電池製造上幾乎80-90電池芯必須倚賴國外採購,缺乏100國內自足自給的儲能資源與技術。」同樣地,對於本身沒有天然釩礦資源的台灣是如何克服呢 為此,華鉬實業利用獨創技術,透過石化業如中油煉油廠或台朔石化製程中的廢觸媒,其中有高達10釩離子成分可提煉出高價值的釩礦資源,藉此生產出台灣100自主自製的全釩液流電池電解液且不受資源影響,有效達到資源循環再利用。自2017起華鉬實業已成功打造出全釩液流電解液技術,並順利通過工研院和核研所及多家國際大廠的產品驗證。 台灣在儲電能量目標於2025年要達15GW,其電力分配包含500MW於台電的自動調頻系統、500MW於E-dReg及500MW於既有或新設的太陽能電廠,以太陽能電廠的用電使用為例,主要以下午4點到晚上10點用為民生用電尖峰時段,為此,能源局特別要求台電必須加強儲能設備的升級,也因此帶動市場上對全釩液流電池儲能系統設備的高度需求。另外,台灣在目前總儲備電能的建置與貢獻尚未達到100MW,距離2025年目標15GW儲電量仍差距15倍以上。 運用全釩液流電池 成功打造100安全、低碳環保又長效性儲能系統設備 相較於鋰電池的短效電力儲能,全釩液流電池的最大優勢為全球公認可長效性的儲備電能,可以長時間儲能達12小時,代表若充12小時電力,則可以釋放12小時電力。相較於一般儲能系統的計電方式也就是每日用電度數功率以千瓦為單位 x時間以小時為單位,對全釩液流電池而言,功率和小時數是各別設計,該功率又稱為電堆,是由金屬、高分子模、碳氈和石墨板等四種材料組成,而該用電時間改以電解液的量以立方體為單位來計算,因此當功率電推 x電解液的量我們每日運用全釩液流電池儲能的用電度數。 全釩液流電池儲能系統設備之產品特色方面,包含安全性、長效性、充放電不易衰減和永續低碳環保性等四大特色。全釩液流電池品質是100安全,由於電能是儲存在含釩的電解液中,能避免儲飽電的儲能系統造成任何易燃事故發生。在電池壽命上,相較於鋰電池的電池壽命短暫,全釩液流電池透過價數變化可高達20-25年以上電池壽命。對於儲能的充放電性能,不像鋰電池有一定充放電次數5000-600次,全釩液流電池的充放電次數是沒有限制性的。對於全球高度重視的零碳排放,不同於鋰電池有回收議題,全釩液流電池的電解液可永久使用,該電堆材料成分是環保的且可完全回收,以打造真正永續性又低碳環保的儲能系統。 陸域風機AI預測智慧運維 讓客戶降低發電度成本10 省下維護保修成本高達30 華鉬實業不只透過全釩液流電池儲能系統設備提高再生能源客戶長效儲電效能、協助客戶降低初置成本,更透過離岸與陸域風機AI智慧運維實證計畫在台電的陸域風場的場域實證,積極累積自家在AI預測性運維的技術經驗和能量。在經濟部工業局AI HUB計畫支持下,合作場域將以台電公司路域一期風場為主並提供6個月以上風機的智慧運轉數據進行分析。本次陸域風機的AI預測運維系統,採用機器學習方式,主要技術提供者來自英國British PetroleumBP石油集團的子公司ONYX Insight,該公司透過AI Hub分析軟體技術進行台電面臨的風機痛點分析,包含路域風機的發電量損失和陸域風機的關鍵零組件如齒輪箱、變槳軸承hellip在異常震動三維的振動頻率或異常溫度等狀態下進行損壞預測等報告產出。透過本次落地實證可有效協助台電降低發電度成本10,增加資產價值12,節省最多30維護保修成本。近三年ONYX Insight在全球已成功預測運維2萬台以上離岸或陸域風機,累積極高的AI模型準確率。相信透過與ONYX Insight建立的國際合作夥伴關係,將有效輔導並加速華鉬實業的綠能事業部在邁向成為風機AI預測性運維的獨立科技服務提供者之目標與布局。 與合作夥伴ONYX insight提供客戶AI預測運維系統,包含風機發電量損失與風機關鍵零組件之損壞預測 厚植國內風機運維的基礎 以台灣為基地 拓展到東南亞風場 離岸風機AI預測性運維未來在台灣將超過300億台幣的的市場產值,儲能市場在全球更是有千億美金以上的產值,在未來公司願景,華鉬實業期許能成為釩液流電池電解液及風機AI預測性運維的獨立技術服務提供者。而長期目標,透過累積豐厚技術及實績資本,在世界各地建立釩液流電池電解液之在地供應鏈,就近供應產業需求。

【導入案例】哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用
哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用

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。

【導入案例】防患於未然 麗臺科技研發心臟衰竭AI辨識技術可及早發現病徵
防患於未然 麗臺科技研發心臟衰竭AI辨識技術可及早發現病徵

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