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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】AI嘛會煮咖啡 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群
AI嘛會煮咖啡! 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群

你早上來杯咖啡了嗎 臺灣於過去十年以來,逐漸形成一股喝咖啡的文化風潮,隨著AI技術的精進,無人烘豆機也能靠AI精準設點,同時培養忠實客群,我們來看看,這是如何辦到的 根據國際咖啡組織 ICO 調查,國人一年喝掉約 285 億杯咖啡,臺灣咖啡市場規模上看 800 億元,且每年約有 20 成長。 臺灣近十年來,人手一杯的「喝咖啡」文化,已成為流行的代名詞,而「咖啡」甚至以65的高比例當選為國人平日最常選擇的飲品,其中重度咖啡愛好者的族群更願意花費更高的價錢去選購符合自身口味的咖啡豆來享用咖啡。近兩三年來,越來越多無人飲品販賣店於臺灣飲品市場上問市。 無人咖啡飲品店無法快速展店,主要受到兩大問題困擾,一是客流量與機器設點位置的合適性,往往仍需憑藉人力進行評估分析;二是如何精準打入中高階咖啡愛好者市場 AI解決無人烘豆機設點合適性與培養忠實客群兩大難題 為解決上述兩大問題,協助無人烘豆機能迅速打開市場,昇銳電子擬以透過導入AI 人流計數分析與AI 人臉陌生辨識,來針對無人烘豆機的設置地點進行人潮數量計算,且歸類消費者的性別及年齡,以進行更為精準的商情分析;並提供消費者對於烘焙咖啡生豆的多重選擇,期以給予專業的咖啡愛好者更客製化的服務與貼近其需求和個人口味的一包「高品質烘豆」。 自2018年起,無人販賣店的興起,無非是因為業主想減少不斷上漲的租金與人事成本的費用支出,但在店面設點的初期評估,卻仍需花費鐘點人力費以人眼計算客流量,但人非機器,難免會有計算來店消費者與道路上經過人潮的錯誤率,而無法做到精準的即時客流分析,或甚至經過一段試營運後才進行估算是否達到設點的營運效益,以上皆會造成錯失最佳撤掉設點位置的停損時機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,推出無人烘豆機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,與帶來「黑金」風潮的咖啡進行商機結合,並且抓住臺灣眾多咖啡行家喜歡親自至量販店耐心挑選符合自身口味的咖啡生豆與喜愛去高品質的研磨咖啡廳或連鎖咖啡店之消費習慣與特點,故誕生針對咖啡豆產地、品種、烘焙方式等提供選擇的第一台無人咖啡烘豆機之新創概念。 AI烘豆機提升客戶忠誠度與物料管理效率達20 針對無人烘豆機的精進開發,昇銳電子工程師搭載AI NVIDIA 開發平台於TCNNFacenet 的基礎上進行,透過AI 將關於性別及年齡搜集之數萬張的影像資料進行樣本訓練,以針對首次選購咖啡烘豆的消費者也能利用人臉陌生辨識來簡單地歸類,藉此取得消費者的信任並提升使用意願,並進而進行購買資訊紀錄及未來商品購買推薦以產出消費者購買行為分析,便可使業主參照消費者對於不同咖啡生豆的偏好度高低,作為未來物料準備數量之依據,以降低原物料轉運及庫存問題,並提升物料管理效率達20。 再者,業主可透過放置此無人烘豆機於選定之人流匯聚率高的地段內,便能透過攝影機捕捉人潮,並針對機台擺設位置的客源是否充足,進行對於經過人潮數量的計算,進而評估消費者佇足購買機率的高低,並於短時間內分析出是否需要將機台進行移設,並可更容易地瞄準出中高階咖啡愛好者所在的最佳設點位置。 而關於無人烘豆機有專業烘焙模式介面,其針對咖啡生豆的產地來源、品種、烘焙方式(淺中深焙)、入豆與出豆溫度、轉速溫度與目標溫度等跟溫度、風速和秒數相關之選擇,提供消費者多種選項以烘焙出符合自己愛好的客製化精品咖啡豆。而若過程中業者針對機台有要進行改善的需求,工程師能配合調整韌體參數,也能協助與業主的訂單系統進行整合。 服務人員簡述無人烘豆機的操作方式 「黑金」透過AI 可更深入至咖啡廳、科學園區、商業大樓 此一無人烘豆機針對咖啡行家的客群,不僅能設點於中高階咖啡廳,以烘製相較於在量販店購買更為客製化的咖啡豆,更能在製作完成一包咖啡豆時,即時提供給咖啡廳內專業的技術店員協助進行咖啡研磨與手沖,而剩餘的烘豆也能將其帶回家之後自己沖泡與享用。在這之中也為咖啡廳帶來了附加價值,其可更加了解消費客群對於咖啡豆的偏好程度,並能推出更能吸引顧客的飲品促銷活動與進行合適的備料管理。 而除了咖啡廳,無人烘豆機也能透過AI 人流計數分析,精準設點於科學園區與商業大樓裡或附近店面,以提供其有高度飲用咖啡需求的內部員工,於辦公室也能手工沖泡的優質咖啡豆。另外,更能推出實體會員制以隨時發起選購咖啡豆之促銷活動,或不定時提出支付優惠回饋,進而吸引到新客源與培養既有顧客的忠誠度和黏著度。 智慧無人烘豆機的操作介面

【導入案例】汙水處理的救星 結合大數據與AI技術打開環保產業另一片天
汙水處理的救星 結合大數據與AI技術打開環保產業另一片天

隨著水資源枯竭與環保需求,汙水處理廠導入AI技術來協助觀測預警的需求日益增加,中欣行的汙水處理結合大數據與AI技術,打開環保產業另一片天,未來除了提升汙水處理產業的科技動能,更能夠推廣到其他類型產業,促進科技與經濟發展。 創立於民國69年的中欣工程行後更名為中欣行股份有限公司,為國內操作維護專業領域最具規模及技術之大型環保公司。中欣行進行的污水下水道系統操作維護工作實績遍佈全台,包括科學園區、工業區、國際航空站、學校、集合式住宅、國家公園及工廠等。 汙水廠導入AI系統 精準縮減加藥時間與降低水質超標罰款風險 中欣行於位於新竹科學園區汙水處理廠導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」,能精準預測風量控制與縮減加藥時間,降低動輒上百萬的罰款風險。 中欣行表示,因應先進產業蓬勃發展及放流水標準漸趨嚴格,當設備控制失之毫釐,水質將差之千里。 近年污水處理設施多已加入設備自動控制之功能,現場狀況卻常常與學理略有偏差,導致很多情況下良好的處理技術需因地制宜,時時滾動時時調整,方能達到良好的出流水質控制。「放流水的水質越來越好,操作人員壓力只會越來越大。這是中欣行最大的痛點」,一位內部主管不諱言地說。 定期的水質檢測與設備保養維護,能確保放流水低於法規標準。 也就是說,每天操作人員需掌握設備與水質狀況,若有突發的進流水質異常或設備跳機,問題環環相扣下就會產生污染,所以每天除了做好維護保養與檢測的工作,更需要緊盯儀表板隨時確認系統正常,不僅耗費人力也耗費精神。 中欣行的現場操作人員24小時輪班,時時盯著放流水的質量監測,加上要採檢水質進化驗室檢測分析,一旦汙水處理值未符合要求,就需要受到環保單位與受託單位的行政與契約罰款,也對對於員工心理造成不小的壓力。 中欣行長期以來建立累積的水質資料與員工間傳承的豐富經驗,已能全盤瞭解整個系統的操作特性,也能透過設備或水質資料的關鍵訊號,抓出處理單元的問題。如果能透過AI技術導入,代替人力檢測汙水來源,透過發生預警訊號進行系統性的評估,就能夠大大減輕人員的壓力。 反應時間由8小時縮短至4小時 節省一半時間 於是,中欣行導入「AOMBR碳源與曝氣之智能強化控制系統開發」,運用所累積的汙水數據資料,加上操作人員現場經驗的口述,透過AI技術的輔助與環境工程學理的支持,便能有效控制生物處理單元中重要的關鍵參數:碳源加藥量與曝氣量,透過污水處理的AI化,使污染物去除、微生物生長、設備節能及操作節藥之間取得平衡,獲得合理化的操作控制參數。 水處理碳源及曝氣參數調整步驟從數據蒐集、模型訓練到預測驗證。 長期來看,納入歷史資料的計算後,確認處理系統承受能力的上下限,AI便能在已知的邊界條件範圍中,不僅記錄過去曾經發生水質與設備作動特徵,更能透過模式預測,找出最佳解法,提供藥品使用、能源節用、減少溫室氣體排放及去除污染物的最佳成效。 根據中欣行估算,原本因為人工調整參數易造成誤差,控制反應時間需要耗費8小時,透過AI技術導入,除可降低誤差值,也能將控制反應時間縮短至4小時,節省一半左右時間。進而提升人員周轉率,更有效降低員工操作失誤造成的心理壓力,自然也減少水質超標罰款的風險。 Dashboard數位儀表板示意圖