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【111年 解決方案】 比客戶更了解客戶 疫情引發商機 偲倢科技業績翻倍

「COVID-19疫情之後,雖然無法出國,海外業務拓展受阻,然而,受惠於疫情之後,AI視覺光學檢測(AOI)需求高漲,帶動另一波業績的高速成長」,偲倢科技創辦人兼總經理陳青煒表示,公司在視覺瑕疵檢測的起步比較早,累積豐富經驗,使得2021年業績較前一年大幅翻升數倍之多。偲倢科技AI技術前景深具潛力,募資計畫也成功先後獲得工業電腦龍頭企業等策略投資人青睞。

成立於2015年底的偲倢科技,創立之初即以開發自動化軟體出發,協助客戶降低自動化門檻。2017年至2018年短短兩年間,AI技術發展快速起飛,當時陳青煒觀察到在製造業自動化的過程中,產品瑕疵檢測是一個令企業相當頭疼的痛點,傳統作法用人工目檢耗時費力,且容易造成人為疏失,AI部署無法客製化,導致企業投入成本高昂。

搶攻AOI市場 AI光學瑕疵檢測成為成功落地應用項目

「AOI的缺口是瑕疵檢測,由於瑕疵無法明確定義,為符合客戶不能將有瑕疵的不良品流出去的需求,往往將良品打成不良品,導致過殺率往往很高,不僅墊高製造廠的成本,無形中造成資源的浪費」,加上因應產線人力不足的情況,製程自動化呼聲高,為陳青煒創造難得一見的商機。AI光學瑕疵檢測成為偲倢科技切入AI落地應用的重點。

累積近8年在產線自動化的經驗,偲倢科技將客群鎖定在被動元件、連接器及半導體等三大產業,將蒐集的產線產品瑕疵資料建立成龐大數據庫,由於偲倢科技起步早,位居先行者的地位,持續將數據庫的資料進行優化,豐富的經驗對客戶的需求能很快掌握,收斂客戶的需求並提出解決方案。

偲倢科技運用視覺辨識、深度學習等技術,發展光學檢查AOI演算法,打造AI瑕疵檢測方案,準確率大於99%。在具體效益方面,運用在半導體產業,過殺率可由平均5%-8%大幅降至不到3%,而被動元件過殺率也可從5%降至1.2%,可為客戶省下近新台幣近3億元的支出,不僅減少人力資源浪費,更使得偲倢科技成為客戶永續智造的好幫手。

自2019年底爆發COVID-19疫情,改變全球生活及工作型態,疫情期間,由於避免人與人之間的頻繁接觸,製造業工廠自動化的需求大幅攀升,偲倢科技在業界做出好口碑,生意源源不斷上門,使得客戶數及營收翻倍成長。

致勝秘訣:跟著客戶腳步前進,永遠比客戶想得多

除了台灣之外,偲倢科技也將觸角延伸至中國及越南市場等台商聚集的市場,中國團隊預估從3、4人增加至10人,越南也希望有5人團隊貼近客戶進行服務。

「偲倢科技都是跟著客戶腳步走,客戶在哪裡,我們就在哪裡」,陳青煒接著表示,疫情雖然帶來AI自動檢測的另一波需求,但受到國境管制影響,出差不方便,海外市場部分需要駐地人員就近服務,包括諮詢診斷、AI導入、校調等,均需由專人服務。

偲倢的自動化軟體開發平台將已模組化的視覺檢測、運動控制、I/O控制、AI分析等功能整合,再搭配人工智慧訓練軟體「AINavi」,一台散熱片檢測機即可完成多種檢測項目,且可持續訓練AI深度學習模型,進一步降低機台漏檢率並讓檢測質量更臻完善。藉由AINavi 與自動化整合已經可以滿足客戶需求的大部分功能,再依據不同業種,不同客戶的需求提供所需的小部分客製化服務,即可快速提供不同客戶所需的解決方案。 

深獲策略投資人青睞 工業電腦企業、創投相繼投資

偲倢科技在製造業AI+AOI檢測領域已闖出一片天,並受到策略投資人的青睞,2019年工業電腦龍頭企業策略性投資偲倢科技,將AINavi深度學習視覺檢測工具整合企業完善的硬體平台,雙方的合作結合出更完善的服務方案給客戶,創造「以大(大廠)帶小(新創)」的典範雙贏案例。

2022年2月偲倢募資再傳捷報,創投創新基金投資入股,原有大股東們也皆跟著再投資,偲倢科技順利完成Pre-A輪的募資,短期內將持續擴張業務,並在中國、越南站穩腳跟,未來計畫將建置包括被動元件、連接器及半導體產業領域的專家系統,深化領域知識及數據分析,為客戶創造更高的價值。 偲倢科技自詡為製造業的管顧公司,也就是透過顧問服務,診斷、導入、系統上線、人員訓練、模型優化、AI模型管理等,提供客戶最適切、最有價值的顧問服務。

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AI智慧健康預防計畫

赫紀有限公司到「台灣兒童發展早期療育協會台東辦事處」舉辦一場AI故事繪本的互動教學,讓兒童、老師、家長一起進入沉浸式體驗教學。 AI生成兒童繪本教材 AI學習平台 nbsp 近年來台灣社會結構的改變,加上在醫院急診的經驗中,我們常常忽略了青少年所表現出的憂鬱症狀,導致孩子們出現自傷甚至是自殺的悲劇。孩子們憂鬱的產生往往很大部分都來自於學業上的表現,家長擔心孩子未來沒有競爭力,因此給予很多壓力在學業表現不佳的孩子身上。 nbspnbsp 一個家庭兩個孩子,有著相同的基因來源,提供相同的成長資源;我們發現第二個小孩通常在課業上的表現都不盡理想,成績不好,上課無法專心,就連看漫畫、打電玩也都無法有耐心與毅力完成,到底差異點在哪裡,我們一直在探索問題是如何發生helliphellip結果發現原因是幼兒時期對學習力出現障礙而沒有發覺。因後天環境因素導致學習力出現遲緩的孩子,八成以上的家長不會承認,也沒有意願帶孩子診療,主要擔心孩子會被貼上遲緩兒的標籤,因此孩子的學習力從幼兒時期就被迫遲遲了,進入國小國中後課業加重,落後幅度更大,家長生氣,孩子力不從心,家庭爭吵增加了,家長擔心孩子學業跟不上,便開始要求孩子要去補習,如果成效不好,花錢得不到好效果,則再次發生家庭革命,這些事件的不良循環都逐漸造成許多孩子在成長過程中累積了很多負面情緒進而影響健康的種種因子。 其實孩子考不好、學不會、不喜歡學習新事物,甚至產生影響健康的心理病症,背後很大的原因其實是幼兒時期學習遲緩累積造成的。六歲前是學習遲緩治療的黃金時期,若能在黃金時期可以發現與協助輔導,孩子們的學習能力將有機會可以被改善與得到10倍成效目前產業的痛點為以下 1缺乏學習力檢測方式市場缺乏樣本數據庫比對 2傳統家長思維迷思輕中度怕被貼標籤延誤治療 3缺乏治療教材教具治療行繪本和系列課程圈乏 本計畫將研發一個國家人才發展的生根輔助系統,利用 AI 技術發展出影響人一生健康的幼兒學習力檢測系統,陪家長共同守護孩子的「健康從學習力檢測」開始,早期發現、早期治療。在未來,台灣所有的孩子,不論出身,都能在幼兒時期將一生健康扎好根,長大後,孩子都能成為台灣國家發展的有用人才。 nbsp 2、nbsp 計畫內提出之AI應用技術與說明: 「兒童語言能力AI分析模型」。用以對「兒童表達一件事情」的「國語使用狀況」的「量化分析」。 情境:幼教師引導孩童敘述繪本內容。AI工具解析孩童描述繪本內容所使用的語句,並透過統計演算法量化分析孩童使用的語句。 分析指標:以「句型」及「語詞」為分析指標。分析內容包括:句型正確性、語詞多樣性、語詞使用數量、語詞使用正確性。 應用:單一孩童與同儕間語言能力分布的比較分析,可提供幼教師對不同孩子提供更細緻的語言能力教學。 使用技術:中文斷詞(中文分詞)技術、中文詞性標記技術、中文句法規則分析演算法、量化分析演算法。 使用工具:中文斷詞工具、中文詞性標記工具。 nbsp 3、nbsp 預期達成之產業價值: nbsp成立學習力檢測與輔助系統,透過治療型繪本與課程與幼兒園合辦學習力養成基地,讓孩子別停留在起跑點,陪家長守護孩子健康,從檢測學習力開始為目標,以強大樣本數據庫為後盾,提供家長早期發現孩子在學習上的延緩,協助孩子找回學習力。 nbsp 4、nbsp 預期達成之產業效益(經濟效益及未來擴散性、帶動性): 透過本計畫,只要協助遲緩孩子學習力能大幅提升,孩子是國家的主人翁,自然可以幫助國家在人才發展上得到看不到但非常實際的潛在影響力。同時,學習力養成基地的目的,就是要幫孩子找回家長,以增加孩子與家長互動的時間,讓孩子可以拋去單純 3C 的單面向互動變成與家長雙面向互動。這將潛在影響被環境耽誤有潛在能力的孩子再次得到機會發揮。