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【113年#02】智慧製造解決方案：結合生成式人工智慧LLM技術提升製造業品質控制和數據訪問效率
編輯群2024-05-24
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6產業別
- 製造業
產業痛點
- 資深員工對維持品質至關重要。但當資深工程師退休，缺乏有效的知識傳承會帶來品質控制的問題，也使得新員工需要更多的時間進行培訓，增加企業成本。
- 機器故障導致的停機，對製造商而言是重大的財務損失。因此，快速解決問題是必要的。
導入AI效益
- 通過整合技術文件、維護記錄和專家訪談等大量數據，建立集中的知識庫。新進工程師便可以利用隨時與 之對談來解決問題、改進流程。
- 協助現場工程師進行故障分析、找出根本原因，並提供高效的除錯方法。透過產生的專業知識，現場工程師能夠加快維修速度，減少停機時間，並優化平均修復時間。
- 精確地識別哪些流程可簡化、成本可降低、效率可提升，使製造商能夠做出以數據為依據的決策，確保在市場中保有競爭力。
常見AI技術或應用
- 聊天機器人(Chat Bot)
- 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation；縮寫RAG）
- 生成式AI（Generative AI；縮寫GAI）