:::

【109年 應用案例】 企業專利監控之AI數據分析平台,一鍵搞定專利分析與發展趨勢!

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,可以瞭解自身與競爭對手各自專利組合的優勢、不足和機會,以及全球專利申請趨勢、技術全景及可能存在的空白領域等。

然而專利分析要求透徹理解底層資料,包含:資料的用法和用途,以及能夠解決的問題等,如何才能有效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」是融合法律與科技用語且具有法律效力的文件,屬於非結構化的資料,過去各項檢索分析都是以人工閱讀內文與整理,實乃曠日廢時,且經常發生追趕不上訴訟時程的情況。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,造成國內某企業智權管理公司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的瞭解程度。

近年來,企業智權管理公司也開始協助企業中的研發人員,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,能使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,大部份業務範圍在代理專利軟體,如:知識產權運營管理資訊系統 (IPServ),主要是協助企業或個人進行智慧財產權管理,但目前並無為企業或個人提供「專利監控」類數據分析的服務。

知識產權運營管理資訊系統(IPServ)

▲知識產權運營管理資訊系統(IPServ)

這些專利軟體包含專利檢索、管理與維護等,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、訴訟威脅及監控競爭對手的不法侵權行為,全是仰賴專利數據之取得。但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,直到台灣資料科學股份有限公司研發出「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!

「企業專利監控之AI數據分析平台」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,並增加相關新聞資料,再以機器學習方式透過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;或廠商要找合作夥伴時,也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。

系統操作流程圖

▲系統操作流程圖

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,現在只要藉由「企業專利監控之數據分析平台」,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,即可快速得知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,搶先布局或做專利迴避設計。

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」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。而「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;或可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」。應用此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。

協同專利業者,打造更便利的「企業專利監控AI數據分析平台」!

經由「企業專利監控之AI數據分析平台」的「平台網絡圖」查詢,可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。對於「專利」而言,各公司可以思索應全由自家研發申請,或直接從產業龍頭單獨購買專利授權。對於「公司產品」而言,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。

專利監控平台顯示2009年度大立光電與其相關產業之網絡圖

▲專利監控平台顯示2009年度大立光電與其相關產業之網絡圖

而在「公司交叉比對」功能查詢中,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,還可以進一步計算「專利風險率」,讓習慣讀數字或圖表的使用者能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。

台積電與華亞科技、力晶科技之間相似度指標的走趨圖

▲台積電與華亞科技、力晶科技之間相似度指標的走趨圖

推薦案例

【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

這是一張圖片。 This is a picture.
測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速,全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下,提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求,穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座,但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業,部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造,對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型,在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷,而判斷標準會因人而異,容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失,導致不良品未檢出、流入客戶端手中,使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果,導致客戶產品功能失效等問題,進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995,看似高良率,但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針,不良品就有 5 根針,在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針,只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢,當外在因子若為人員疲勞,人員作業疏失,人員非量化判定即有可能造成不良品流出,因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管,但接觸元件材質為金屬製,對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判,因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求,若以傳統面型取像與逐針取像,勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點,資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案,以 X 軸 63mm 為面寬,往復掃描測試座上的所有探針,經測試可一次掃描 89 支探針如下圖,大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC,重點於線掃描設備的開發,針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練,先以逐針取像,訓練初步 AI 模型為驗證目標,以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式,取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵,為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求,如機台同時採用採量測檢測兩套技術,除了成本增加外,亦影響檢測速度,則資服業者建議以線掃描設備取像,其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況,詳如下圖。 以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求,不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益,也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式,提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練,成功挑戰了 AOI 新興檢測應用,經本案 AI 落地 POC 驗證後,包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證,計畫明年正式開發 AOI 機台,並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求,上游可確保探針出廠品質,下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況,對未來需求勢必殷切,故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

這是一張圖片。 This is a picture.
實現無人商店夢想 喜鵲生活建構智能機產業未來

「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。