人力短缺與技能傳承
盤點依賴個人的判斷，轉換為資深與年輕人員都能共同驗證的紀錄和支援流程。
MANUFACTURING AI / SKILL SUCCESSION
讓製造知識透過
讓製造知識透過
現場 AI 傳承至下一代。
透過攝影機、感測器與邊緣 AI，掌握資深人員的判斷、設備狀態與現場隱性知識。目的不是取代人員，而是建立讓工程師能持續判斷、教學與改善的機制。
THE OPERATIONAL GAP
01 / PEOPLE
02 / EQUIPMENT
03 / DATA
需要保留的不只是影像，更是判斷背後的理由。
面對少子高齡化、工程師短缺與接班人不足，包括小型工廠及中小製造業在內的現場，都需要把知識傳承下去的方法。只保存作業影像，無法留下資深人員看見了什麼、哪些變化被判斷為異常，以及為何選擇下一個操作。我們將設備資料、影像、聲音與作業紀錄對齊至同一時間軸，整理為下一代可理解並利用的判斷脈絡。
設備狀態變化被忽略
從攝影機、聲音、振動與環境感測器等課題所需輸入，掌握異常徵兆。
彼此分散的現場資料
確認與既有設備及業務系統的連接條件，只安全共享必要資訊。
WHAT WE IMPLEMENT
VISION
CONDITION
KNOWLEDGE
SAFETY
EDGE AI
INTEGRATION
從攝影機到資料基礎設施，只串連現場所需的層級。
我們不預設一開始就進行大規模汰換，而是依現場課題，判斷應從輸入設計、邊緣 AI、既有設備整合，或紀錄與學習的哪一個部分開始。
品質檢測與外觀檢測
依照照明條件與檢測對象設計成像，再連接至可檢視判定依據的影像分析。
設備監控與預知保養
結合影像與感測資料，協助提出可能異常並供維護人員確認。
技能與判斷傳承
串連作業紀錄與資深人員說明，整理為可用於教育、回顧與標準化的知識。
安全確認與作業支援
保留人員的最終判斷權，設計可減少疏漏與漏檢的通知、紀錄與操作介面。
封閉式網路與地端處理
依機密性、通訊與延遲條件，在現場端處理資料並只共享必要資訊。
既有設備與業務系統整合
依個案確認既有電腦、攝影機、感測器、API 與資料庫的整合範圍。
POC TO OPERATION
拆解課題、小規模驗證，再打造可在現場使用的形式。
PoC 的目的不只是展示 AI，而是備妥正式導入所需的判斷依據。我們會在一開始就定義評估項目、使用者、資料處理方式，以及與既有設備的連接。
- 01盤點現場課題與判斷流程
- 02選定必要的攝影機、感測器與資料
- 03以 PoC 確認準確度與營運條件
- 04連接既有設備與業務流程
- 05利用營運資料改善並拓展至其他據點
PUBLIC IMPLEMENTATION STATUS
我們清楚區分目前可提供、整合驗證中與未來規劃。
我們不會只依公開資訊，一概斷言個別專案的成果、效能、期間與費用。確認對象、設備、資料與營運條件後再提出建議。
| 目前可提供 | AI 委託開發、影像分析、攝影機與輸入評估、邊緣 AI 架構評估及 PoC 設計。 |
|---|---|
| 整合驗證中 | 多感測器整合、現場邊緣 AI 與資料基礎設施協作，以及包含持續學習的營運設計。 |
| 未來規劃 | 讓知識與模型在多個據點安全循環，並跨產業累積改善成果的分散式 AI 基礎設施。 |
EVIDENCE & GOVERNANCE
DATA
IP
SOURCES
因為處理現場知識，更要先設計依據與保護措施。
在 PoC 前先整理蒐集目的、保存範圍、瀏覽權限、訓練用途與智慧財產歸屬。尚未申請的發明、客戶專屬規格與非公開資料不會刊載於公開頁面。
只處理必要資料
可在現場處理的資訊由邊緣端處理，並依目的設計共享範圍。
智慧財產與契約一體規劃
在事業設計的同一階段，確認公開智慧財產、授權、共同開發及成果物的處理方式。
以公開證據確認社會課題
IPA 技能傳承 AI 案例、JILPT 製造業 AI 調查等公開第一手資料作為參考。
START FROM THE FIELD
請先告訴我們需要保留哪些判斷，以及希望改善哪一道流程。
即使資料尚未齊備，也可以從現場課題、使用者、既有設備與保密條件，整理 PoC 的起點。