社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨，在台灣各地已有55個食物銀行據點，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務，聯絡非營利組織與捐贈機構，為據點收到物資捐贈後，再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊，可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一，以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪，提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理，至今已搶救近二百噸蔬果續食，服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠，持續服務19家迷你食物銀行，將於高雄多個行政區陸續落成，分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求，「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作，出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士，體力有限，而倉儲工作需耗費大量體力，志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫，在調配上會耗費空間與人力整理、盤點，並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模，但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈，故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴，多數也為高齡人士，但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責，有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資，如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用，並解決人力短缺等問題，在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」，第一部分為建構分類模型之前置作業，建置以及蒐集場域倉儲資訊，進行AI建模訓練，將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫，使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值，導入演算法中進行運算建模，再依收集之資料進行重新訓練，最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理，以建立數據資料所需之訓練及測試資料集，第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型；進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制，使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下，可優化物資轉遞速度及物資調配，有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗，增加物資分配正確性，提高媒合服務率即捐贈成功率，降低錯誤物資造成人力物力浪費，即時監控食物物資的庫存，確保操作者能夠迅速回應需求，有效提供物資援助。 以AI系統的導入，加上數據智慧化建置，協助倉儲轉運中心的運作，可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展，完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後，未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統，也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作，擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送，幫助更多組織更智慧化地管理和分發，減少物資的浪費，以提高社會福祉。

位在高雄的嘉信遊艇，成立逾40年，是台灣最大客製化遊艇業者，客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲，耗時費工問題，嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上，並結合AI判讀超音波影像，發展完整智慧化解決方案，創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司，剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠，1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人，即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後，打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式，引進數位化製作，加快造船速度，船也愈做愈大，多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質，瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統，通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構，藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵，需要人工耗費時間檢查，如有瑕疵須重工修補，接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測，船體必須分段施工，以24公尺以上大型遊艇而言，分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度，嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程，之後再執行手積層製程，船殼製程有兩種複合材料試片結構，以遊艇54呎船殼來看，船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂，總厚度約為32公分plusmn01cm，與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全，或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生，瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等，一出現瑕疵情況，船殼材料就供應不上，拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題，嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作，結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構，進行FRP超音波試掃評估，瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性，依據超音波專業經歷，評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊，經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備，能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用，獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像，影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩，透過YOLO演算法，建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練，則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法，蒐集正常影像資料進行訓練，建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料，異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後，運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證，可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題，並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀，約可加快50之判讀速度，同時縮短15個月的工期，有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際，帶來產業優化與轉型的機會，以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創，預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢： 1 專業檢測經驗及數位化資料庫，便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識，快速辨識瑕疵，即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測，提供瑕疵修復建議，降低損壞率，強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後，可優化遊艇製程流程，減少人力檢查樹速度，達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應，擴大國際訂單量，讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者，此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域，增加跨領域市場使用率，預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機，我們相信販賣機結合科技、通路、人文，才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話，讓販賣機帶來愉悅的生活，建構貼心、科技、永續的智能機產業未來，也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活，在成立4個月之後，即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機，讓消費者能同步世界的新零售腳步，體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次，喜鵲智能販賣機更搭載AI技術，提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機，達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示，傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存，就必須由補貨人員實際檢查每一部機器，這種做法既費時，成本也高。而當機器故障時，一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報，直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程，而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性，當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外，傳統販賣機更缺乏彈性，無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一；商品擺放數量有限，選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響，消費習慣轉為非接觸式的方式，致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間，搭配升降貨梯，適用在各種類型的商品。此外，機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕，能同時達到廣告託播的需求，預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現，近兩年來的消費者市場趨勢，消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速，並且搭配手機連網訂購模式，而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言，臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高，多樣的付款方式也更獲得消費者支持，顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多，難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求，容易造成缺貨或庫存過剩的狀況，喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」，整合至後台管理系統，期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願，進而達到精準行銷之目的，進而做出精準的商業決策，有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具，透過 AI 預測未來銷量需求，協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括： 1資料探索性分析功能：針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 ： 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模，並由系統推薦提供最佳模型，亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型：Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型：指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標：R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集，並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型，系統將依照建模需求配置資源，讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響，在整體伺服器空間有上限的情況下，運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能，可藉由大容量及高速的記憶體進行運算，避免大量從硬碟中讀寫檔案，提高運算效能。 3資料串接功能： 運用API嫁接，採用完整的資料串接自動化，不需要手動匯入資料，提高使用者體驗。 4圖表分析功能：針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢： 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作，透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式，依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品，可上架達60多種多樣化商品，透明大櫥窗提升商品能見度，定期補貨及追蹤商品販售狀況，依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化，顧客互動方式大幅改變，消費需求多變且個性化，零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性，掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料，打造無縫的個人化體驗，最佳化營運價值鏈並提升效率，強化企業核心競爭力。