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【109年 應用案例】 台資科翻轉傳統專利分析曠日廢時的致命缺點, 研發「企業專利監控之 AI 數據分析平台」,一鍵搞定!

如何有效率地分析海量增長的專利資訊,挖掘潛在價值?

專利是技術、市場和競爭資訊的寶貴來源。然而,公開的專利文獻總數已高達 1.2 億件,僅去年一年就新增 630 萬件。如何才能讓這些海量專利文獻為己所用?

專利分析為充分挖掘專利資訊的價值,提供了一條不可或缺且切實可行的途徑。通 過專利分析,我們可以瞭解自身與競爭對手各自專利組合所具有的優勢、存在的不足和 蘊含的機會,以及全球專利申請趨勢、技術全景、哪些地方可能存在空白領域等等。

然而專利分析要求透徹理解底層資料,這些資料的用法和用途,以及能夠解決的問 題,如何才能有效率地運用及分析海量資訊,正是最讓人頭痛的問題……

非結構化的資料型態,只能透過人工閱讀整理,十足惱人!

「專利說明書」係融合法律與科技用語的一種具有法律效力的文件,屬於非結構化 之資料形態,過去的各項檢索或分析都是以人工之方式閱讀內文與整理,實乃曠日廢 時,且經常發生追趕不上訴訟時程之情況。在協助企業進行專利佈局時,常面臨無法量 化競爭對手與客戶之訴訟風險程度,也難以量化專利之品質與價值,造成受輔導單位新 聚能科技股份有限公司(以下簡稱「新聚能科技」)之業務範圍無法進一步地擴大,也 無法促進外界對專利加值應用之瞭解程度。

近年來,新聚能科技也開始協助企業中負責創新與研發的人員,提前掌握影響產業 未來發展的重要科技及其專利競爭情報,使得相關人員更從容地進行專利佈局,並提高 專利品質與價值。然而,新聚能科技大部份業務範圍在於代理專利軟體,對於知識產權 運營管理資訊系統 (IPServ) 主要協助企業或個人的智慧財產權做管理,但目前並無提 供企業或個人提供專利監控等數據分析相關的服務。

台資科-股市與專利大數據間的連結

▲台資科-股市與專利大數據間的連結

這些專利軟體包含專利檢索、管理與維護,而專利大數據是否能夠成功輔助企業掌 握市場現況、專利價值、訴訟威脅以及監控競爭對手的不法侵權行為,基本上全是仰賴 於專利數據之取得。由於專利數據之清理非常費時,所以一直是個讓人頭痛不已的問 題,直到台資科研發「企業專利監控之 AI 數據分析平台」,才終於出現曙光……

傳統專利分析曠日廢時,改用「企業專利監控之 AI 數據分析平台」, 一鍵搞定!

本計畫的發想是使用專利申請的案件中之專利編碼與公司產業別等具鑑別力的影響 因子,透過大數據分析,並增加相關新聞以機器學習透過 AI 輔助專家,分析市場現 況、避免訴訟威脅以及監控競爭對手的不法侵權行為。這些最後萃取出來的因子也將影 響個股的表現,對此可以根據不同的企業屬性和發展方向,朝向客製化大數據分析提升 企業的戰略位置。希望透過平台的搜尋可以快速的讓企業於新增產品線時,了解競爭對 手的專利佈局,避免侵權的情況發生;或者廠商要找合作夥伴時可以從有高度研發的公 司來篩選,將此平台作為競合關係的好工具。

投資組合最佳化

▲投資組合最佳化

傳統上專利分析曠日廢時,需透過人工檢索專利、閱讀專利資料,才能產出一份專 利分析報告,藉由本專案的「企業專利監控之數據分析平台」 (以下簡稱「專利監控平 台」),使用者可輸入某年度或自己與競爭對手的公司名稱,經過系統分析後,即可給出 該年度及公司間的技術布局、變化趨勢監控等結果,節省作業時間及人力。例如,若要知 道市場上對於物理、化學、電學的相關技術發展現況,可分析 IPC 專利號碼檢視哪些公 司的持有專利有群聚現象,藉此研判該群聚專利為相關技術或相互依賴的技術,了解公 司之間在專利布局上的相似度、產業趨勢,縮短決策時間,搶先布局或作專利迴避設計。

透過人工智慧改善傳統的人工專利檢索的作業以提高工作效能,「專利監控平台」 的設計係用於幫助專利分析人員更方便了解特定技術領域的專利發展現況,以預測未來 技術研發方向。專利布局是企業針對專利組合,透過整合市場、產業、法律等因素,構 建嚴密的保護網,形成有利的研發方向、降低侵權風險。嚴謹的專利布局可幫助公司在 戰略規劃時避開地雷區,避免不必要的訴訟戰;或是透過搶先申請專利及購買專利,擴 大自身技術的保護範圍。而要達成此目的,關鍵是經由分析大量的專利資料,領先同業 找出趨勢。以本公司開發之產品線人流資訊流天線為例,專利監控平台可針對產品之專 利組合,達到上述目標。

人流資訊流天線產品圖

▲人流資訊流天線產品圖

未來,將針對專利文件內容之標題與摘要進行文字探勘(Text Mining)。前期人工 輔助,後期採機器學習方式建立專利詞庫自動斷詞系統。應用斷詞系統將標題與摘要進 行斷詞,計算字詞頻率(TF)與反轉文件頻率(IDF)。透過統計方法(如相關相數), 擷取專利文件特徵,找出專利之間強關聯性之相關字詞。提升探勘專利之相似度,更進 一步了解專利訴訟之風險。

經由呈現「平台網絡圖」可以讓公司或事務所快速看到,其相關的產業公司佈局在 哪些專利上面。對於專利,各公司可以思索全由自家研發申請或者是從產業龍頭單獨購 買專利授權。對於公司產品,要商品化時可因應時代變遷採取不同的策略,前幾年也許 是敵對的,隨著產品發展的差異而是今日的盟友。

台資科專利指數的獨特性與優勢

▲台資科專利指數的獨特性與優勢

關於「公司交叉比對」,可一次選擇多年,對於和主要公司相似度較高的對比公 司,從年度變化可了解雙方是否發展太過相似的專利,而使二者處於高風險侵權的風暴 範圍之中。當數據庫資料更多時,可以進一步計算專利風險率,讓習慣讀數字或讀表的 使用者從另一角度快速知彼知己。甚至未來增添更多參數後,可以估計侵權金額,但取 得參數內容,還需與專利業者協同合作,一同打造更便利的專利風險監控平台。

專利大數據-預測台灣上市櫃公司獲利能力

▲專利大數據-預測台灣上市櫃公司獲利能力

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】屈臣氏導入insider AI 技術平台 加強客戶體驗提升轉換率
屈臣氏導入insider AI 技術平台 加強客戶體驗提升轉換率

擁有台灣實體連鎖藥妝龍頭地位的台灣屈臣氏,近年來持續擴大數位轉型的腳步,自2014年成立屈臣氏網路商店,積極發展電商市場外,更透過結合Insider的AI技術,自營的官網加上藉由大量的門市銷售數據、會員消費行為累積,及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者,大幅提升消費者在Online成交與在線下購物的OO全通路消費體驗,大大提升轉換率。 OO線上加線下 提升客戶轉換率,帶動業績成長 屈臣氏集團為全球零售巨擘,過去30年在台灣落地深耕,專精於零售、門市營運SOP流程優化、零售供應鏈等,但對於電子商務平台經營只有數年,在電商領域如何提升轉化率、透過個人化的AI演算法提供客戶最佳化購物體驗並無足夠的人才與技術資源。 相比於在零售業經常被討論的「O2O」(online to offline),屈臣氏奉行的方向則是「OO」,也就是線下加線上。目前在屈臣氏網路商店下單的客戶,約有兩成會選擇到門市現場取貨。這時門市人員的服務如果到位,扮演現場購買的「觸媒」,就有機會利用線上商店導進來的客戶,為實體店創造額外業績。 根據統計,屈臣氏擁有將近600萬會員,在實體門市零售領域交易資料量龐大,但對比擁有120萬以上APP活躍用戶及近300萬App 下載量,會員活化的程度仍嫌不足,若能夠透過AI技術進行數據整合,也就是透過AI提供客戶進行最佳化的商品推薦以提升客戶從Offline 行為轉換至Online消費,或是導引線上客戶前往門市消費,將可提升大大客戶轉換率,帶動業績成長。 首頁個人化推薦模組:為您推薦 屈臣氏原始使用的開發套件為全球系統商SAP的電商解決方案Hybris,對於電子商務比較偏向單純展示、銷售,缺乏足夠技術資源處理提升消費體驗升級的相關解決方案。 Insider是一家行銷科技(martech)公司,在全球25個城市設有據點,並在台灣有專業的顧問團隊,提供顧客在地化的數位解決方案,致力於以技術優化數位行銷成效,幫助品牌推動數位成長。Insider是許多國內及全球企業包含屈臣氏、家樂福、IKEA、Lenovo、愛迪達、信義房屋、新加坡航空等大型企業的合作夥伴,在透過AI技術提升客戶轉換率、回購率、及提升廣告投資報酬率績效卓著。 屈臣氏引進insider AI演算機制主要是為了加強客戶體驗,透過AI的個人化、整合式行銷模組提升顧客戶消費的互動體驗。進而提升電子商務轉換率,以及透過AI的功能找尋對的客戶,增加新的客群、提供顧客更好的購物消費者體驗。 各頁依據客戶行為觸發折扣碼複製功能推薦 Insider 有許多原本已經研發好的技術模組,可以提供各種客戶於應用情境內去使用,搭配客戶在特定情況下所需要提升轉換率,可以提供許多不同功能的模組使用,目前屈臣氏電商網站APP使用insider不同模組,另有部分也會根據屈臣氏的特殊屬性,例如民生回購、導App需求、刮刮樂折扣碼,去設計因應屈臣氏客戶特殊情境的轉換套件或個人化推薦模組。 引進Web APP 個人化推薦、轉化模組套件 有效提升轉換率10 屈臣氏目前已經導入模組中的前四項,預計在2021年完成全部五項模組導入後,預期提升線上線下的互相導購,進而全面提升屈臣氏的整體電商及零售業績。 1 Web Recommendation Conversion Suit 2 App Recommendation Conversion Suit 3 InStory for eCommerce 4 Mobile App Template Store 5 Insider Architect 屈臣氏目前已經導入AT模組,預計2021年底完成 屈臣氏2020年與insider合作以來,引進了Web APP 個人化推薦、轉化模組套件,已有效提升成交轉換率達平均10以上,ROAS 平均10以上。 未來屈臣氏也希望能將POS銷售紀錄導入insider CDP,可以達成更優化的OO互動機制,完成全通路的消費體驗。 透過結合Insider的AI技術,自營的官網加上透過大量的門市銷售數據、會員消費行為累積,以及AI的個人化推薦、在最佳的時機點投放最佳的接觸訊息給使用者,將大幅提升消費者在Online成交與在線下購物或是進入屈臣氏門市創造互動的機會。藉由新技術在電商寡占的領域,為屈臣氏在消費者心中保持美妝保健類別中獨特的領導地位。

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。