近2,000個在田間蹲點的日子，讓悠由數據應用公司成為台灣在農業數據領域的佼佼者，對於農作物產量、產期與價格的全盤掌握，更讓它做到能與聯合國合作，服務農地面積在短短不到3年，從24公頃擴展至超過6000公頃，飆漲250倍。對於悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝而言，因應全球環保趨勢，成為氣候科技X綠色經濟的數據公司，並服務全球市場，是他創業的終極目標。 工程師出身的吳君孝，在2010年進入資策會，成為涵養他深厚技術與資料科學分析實力的重要沃土，讓他練就一身功夫，得以大展拳腳。「當時，我在做資料分析工程的工作，會內幾乎所有的數據相關資料都會匯集到我這邊，加上那時執行過室內栽培箱，要種菜、種香菇，因此，農業結合數據分析就此埋下創業的種子」。 吳君孝自2016年起，就常常到農場內「蹲點」，跟農民、農改場人員聊天、交換情報，系統性地大量交換資訊，讓吳君孝的農業Know-How快速建立。 堅實的數據分析技術能量 連聯合國都買單 2017年，他離開資策會自行創業，並於2019年創立悠由數據應用公司，目前許多農企業皆是他的客戶，服務的栽種面積從24公頃快速攀升至逾6,000公頃， 2022年可望超過7,000公頃。客戶遍及海外，包括日本、中美洲市場，甚至聯合國下轄機構-世界農民組織，都使用悠由數據支持的「悠由農作物演算系統」。 悠由數據應用公司究竟是如何做到連聯合國機構都買單 悠由數據應用建置的「悠由農作物演算系統」，準確預測產期產量與價格。 首先，由於吳君孝對農業數據的精準掌握，悠由數據應用的客戶不見得要用到感測器Sensor等硬體設備，「感測器成本高，若購買便宜的設備，反而蒐集一大堆雜訊或錯誤數據，完全派不上用場」。吳君孝接著說，蒐集數據不一定要使用感測器，透過我們的數據解決方案可以更直接有效的解決問題。 例如，悠由數據應用的產品之一-悠由金錢報農產價格Linebot，係2020年與LINE合作，蒐集產地、批發、終端價格長達10年以上的數據，由悠由數據自主研發AI演算法，讓系統自主學習農產品交易價格，更以大數據與人工智慧分析進行價格預測分析，協助採購商降低交易風險，讓數據不止於生產端，更擴大應用至農產供應鏈。 以香蕉價格來說，預測價格的準確率從原本70拉高至998。吳君孝指出，不管採購商或農民，對於價格都十分敏感，現在透過悠由金錢報服務，無論是採購商或農民，都能很精準了解農產品價格波動情況。悠由數據也能針對預測作物生長情況、產量、價格預估模型等，向客戶做出最佳的決策建議。目前價格預測可達28種農作物。 精準預估產期及價格波動 悠由數據靠數據分析做出差異化服務 悠由數據應用公司所提供的「悠由農作物演算系統」內建「參數庫」，通常會搜集200～300種參數，不光是溫度、濕度等比較直觀的數據，還會依作物生理的特性去切分。透過有效動態數據的演算法，可以精準估算農作物何時會開花、何時能收成，產量是多少等。如青花菜產期預測準確率為0-4天，開花期預測今年實際使用上是0天，與現場開花時間完全吻合。而在動態的計算當中7天內都是合理範圍，悠由數據的誤差值平均在2-4 天，大多數作物產期準確率均在80以上。 透過有效動態數據演算法，全球超過120種作物可精準預估產期產量及價格。 透過有效動態數據的演算法，可以設定預估產量多少，協助在生產端做調整，悠由數據應用的客戶多以外銷的水果作物為主，如鳳梨、香蕉、芭樂、芒果、文旦、鳳梨釋迦、小番茄、洋香瓜、西瓜、玉荷包，荷蘭豆、毛豆等，尤其是毛豆，佔台灣外銷第一，種植面積達400多公頃。全球120多種作物、超過600個品種都可以適用此套系統。 台灣農業生產同質性高，容易造成一窩蜂搶種，導致價格崩跌，悠由數據應用要幫助客戶做出差異化，因此，吳君孝將公司定位在精緻的數位顧問，所採取的策略是慎選客戶，重質不重量。他分析，台灣的農業客戶著重的是如何提升良率，甚至將良率分級，規格品質均佳，走精緻化的高階外銷市場；國外客戶重視的是如何提升單位產量，國內外的操作方式有別。 除了農作水果外，悠由數據應用也將服務觸角延伸至漁業，包括虱目魚、金目鱸、白蝦等，均使用同一套系統，將各種跟魚蝦生長有關的參數建立起來，何時下料、何時收成，產量多少等，藉此預測產期、產量及價格。 悠由數據應用善用數據力量，創造智慧農業奇蹟。 因應公司的高速發展，悠由數據應用於2021年引進創投資金，進行人員擴充與業務推展。吳君孝表示，因應全球2050年淨零碳排趨勢，未來也計畫將協助客戶在土壤中種碳，有效將碳保留在土地上，同時引介客戶對接碳交易平台，與客戶共創環保商機。 吳君孝表示，剛開始創業時就將公司定位為全球化公司，因此，與國際合作的方案將不斷推出。而成為氣候科技X綠色經濟的數據公司服務全球，這是吳君孝對自己的期許及公司的長遠目標。 悠由數據應用創辦人兼總經理吳君孝

臺灣堪稱製造業大國，然而，在產線上，品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點，雖然有AOI設備可輔助，但大多採用固定式機器，受限於角度，診斷不夠精準，誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統，可有效降低誤判率，提高瑕疵檢測精準度。 一般來說，產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率，而製造產業品質瑕疵的檢測流程，往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行，但這些設備多半採用固定式的檢測機器，固定式相機容易受限於角度，導致診斷不夠精準，誤判率太高等缺點，因此，人員在後端需要再次篩選檢驗，也就是複檢，通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上，甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點： 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀，但人工判斷多半有誤差，例如：表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等，瑕疵判斷出錯率高，且須待成品階段才能一次性檢驗，時常出貨前全檢後依然遭整批退件，導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據，嗣後發生品質糾紛時，責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄，傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統，因為視覺軟體技術的限制，都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行，這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如：長方體或正方體的單一檢測點尚可處理，但對於複雜形狀的產品例如：汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測，就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統，有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點，海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想，從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式，改善固定式檢測受限多角度的問題，視覺檢測技術的提升與結合人工智慧，進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統，所運用的AI技術包括無監督學習（unsupervised）、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing，使業者在初期樣本不齊全，或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品，並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高，會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中，選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示，汽車製造業主要為相關零組件製造商，而且通常元件單價較高，需更多品質檢測品質及良率，會要求更嚴格的正確率，因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統，除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外，因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測，可以符合多數產業之量測需求；最後是建立第三方系統平台，建置共同工作整合平台監測系統，以便在問題發生時，第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存，為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時，可即時串接海量MES監控系統，迅速反應至相關製造決策部門，嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討，有效精進其生產效率，降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言，可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準，降低供應鏈之溝通成本，經由指標代工廠與品牌商的認證，有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置，業者進一步透過大數據分析Data Analysis，優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」，依據數據，建立預測計畫，並運用科技串連供應鏈上下游的數據，精準控制產品品質。未來對接歐美、日，需要品質精細訂單，業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證，例如：以汽車零組件製造產業標竿示範場域，透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證，讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫，並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊，加入場域協作平台跨產業之開發，帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

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。