智慧服務

  • 人工智慧應用百花齊放下，產業真的準備好了嗎？（營運策略篇）

    企業在引進人工智慧解決方案時，最容易遇到策略不明確、資料量與品質不足、無法規模化等挑戰，導致轉型步伐延宕，業者可以如何做來解決這些挑戰呢？

  • 遠距教學不卡卡－顧客學習成效佳

    數位時代不斷進步，帶動線上數位學習發展，線上學習儼然成為數位科技時代下的趨勢，在2019年起全球受到COVID-19新冠肺炎疫情衝擊，如何在數位學習執行過程中找到提高顧客滿意及學習成效的好方法，為本篇所欲分享的重點。

  • AGV+IOT物聯網提升物流揀貨生產力

    COVID-19衝擊激發外送的物流需求，面臨多樣少量及時(短時間)送達的物流特性，高度依賴人力的揀貨作業成為服務瓶頸，所幸AGV無人搬運車結合IOT、視覺辨識、3D定位科技成熟，將原有以人走動至貨品儲存區揀貨搬運模式找出創新模式，大幅(50~80%)降低揀貨作業人力提升物流效率及服務能量；透過WMS將揀貨資訊傳達到AVG指揮系統，可以很精準及時將需要出貨貨品將料架自動搬移至揀貨位置，並透過物聯網結合CAPS，揀貨人員只要從顯示在料架儲位燈號及數量揀取即可，降低珍貴的人力在從事無附加價值作業，物流呈現所有貨品都依入出庫需求，井然有序在現場暢流符合物流的真諦。

  • 知識管理的實務運用-以生技醫療產業為例

    結合現行的營運流程，透過知識與經驗的累積，形塑問題解決與創新的企業文化，善加利用知識來改善並簡化現有的作業流程，落實系統化的管理與自動檢核的功能，以有效提升人員的工作效率及降低管理風險，另一方面透過知識的彙整建立標準化的應用模組，以即時反饋意見加速決策，用以改善生產技術及營運效能，故除了持續研發創新以及生產的品質保持一定水準外，更重要的是回過頭來思考如何讓員工發揮其在工作崗位上的專業價值，協助並確保其專業能力的提升，透過知識管理之基礎運用，佈建有利於數位轉型發展與技術應用的能量，進而加速拓展品牌市場的目標，以確保公司的競爭力持續不斷地領先業界，獨占鰲頭。

  • 產業供應鏈數位串流-基本金屬與金屬製品製造業

    金屬製品製造業在供應鏈數位串流、智慧機械導入與人工智慧應用的需求上，圍繞著以品質為主軸展開的數位轉型，然而許多業者卻自認缺乏轉型的急迫性，需要標竿案例來增加信心。

  • 產業供應鏈數位串流-紡織業與成衣及服飾品製造業

    紡織業與成衣及服飾品製造業在供應鏈數位串流、智慧機械導入與人工智慧應用上，面對的是國際石化原料及農牧業的波動，卻又必須同時面對末端市場顧客需求的快速變換。快時尚潮流消退後所必須面對的，是數位轉型下美學與機能並存的市場。

  • 產業供應鏈數位串流-整體趨勢與建置需求

    企業在發展供應鏈數位串流的過程中，經常需要系統整合業者的協助，然而對於系統整合業者來說，如何避開學校與法人單位的競爭，利用產業獨特的需求切入，發展成為產業專精之系統整合業者是一個問題。本文將112案的中的資料區分為六大工作性質，呈現個別產業對系統整合的獨特需求。

  • 機器代替人眼與人腦- 機器視覺AOI瑕疵檢測與AI的美麗與哀愁

    使用AOI設備與技術，能提升產品不良率檢出，而加上AI運算，或許能使得運算效率更為快速，讓產業有更美麗的前景，但使用AI卻也增加了不少成本費用，是否為了跟上潮流、為了AI而AI，是企業主需要思考的哀愁。

  • 神燈精靈-人工智慧的能與不能

    近年來，面對AI的蓬勃發展對人類的影響，許多人都將AI視為有著無所不能的能力，因此，也有人將AI與去年迪士尼上映的真人版電影阿拉丁中的神燈精靈做聯想，說明AI就有如阿拉丁的神燈精靈一般，甚至能為使用者完成與滿足過去所不能的夢想。然而人工智慧帶來的便利，並未讓人們去忽視它可能帶來的問題，因此以人為本之精神與倫理道德議題已成各國關注重點，而台灣雖於108年9月發布人工智慧發展指引，但內容仍為初步指引，且執行面仍有模糊灰色地帶的可能，未來台灣仍需積極研析國外AI與人文的發展，適時調整相關法規，並針對相關AI研究團隊與科研人員所遭遇的，甚至是未來可能會面臨的法律等倫理問題進行了解並進行協助，以隨時應對我國發展AI時所遇的倫理議題。

  • 精準醫療！讓數據重新打造你我健康

    鑑於健康照護的花費提高和其安全失誤的持續，已發展國家正找尋可以降低醫療成本並提昇品質的方法，許多研究指出，「數據創新」將可能是最佳的解決方案。本文將從目前健康照護的問題點：成本花費的提高與品質的不穩定、如何藉由數據創新來有效針對外在環境的挑戰，最後講述利用強化數據和數據結構、管理及存取的現代化、創造協助新實踐與心態的動機，與調整合法與規範框架改善數據交流，並加速醫療照護數據化，讓健康照護體系能更加完善健全地維持穩定的營運。