能否拍到？
確認照明、角度、速度、檢測物差異與安裝條件。
製造業 AI／技能傳承
讓製造知識，
讓製造知識，
透過現場 AI 傳承下一代。
運用攝影機、感測器與邊緣 AI，掌握熟練人員的判斷、設備狀態與現場隱性知識。目的不是取代人，而是建立讓工程師持續判斷、教導與改善的機制。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
各產業的 AI 應用案例
依現場課題設計符合各產業需求的 AI
製造業
- 設備預知保養／外觀檢查自動化／生產計畫最佳化
基礎設施與營建
- 結構物劣化診斷／工程進度與品質管理／巡檢作業效率提升
農業與智慧農業
- 生長狀況視覺化／產量預測與出貨最佳化／病蟲害早期偵測
無人機與機器人技術
- 自主飛行與自主行駛控制／影像辨識與物件偵測／遠端監控與自動巡查
安全防護與監控
- 可疑行為偵測／壅塞與異常視覺化／人臉驗證與車輛辨識
資料與業務營運
- 需求預測與庫存最佳化／業務自動化與效率提升／儀表板視覺化
共用 AI 基礎平台
- 資料整合與學習／模型最佳化／持續改善與維運
- 多元資料來源：感測器、影片、業務資料等
- 進階 AI 技術：機器學習／深度學習／最佳化
- 可擴充的維運基礎設施：雲端／邊緣串接
- 安全可靠的維運：治理與安全措施
中央共用平台連接六個產業領域；下方箭頭依序連接資料來源、AI 技術、可擴充基礎設施與安全維運。以上為應用示例，不是個案準確率或交付保證。
在承諾高準確率之前，先驗證缺陷能否拍到、能否辨識，以及能否在現場持續運作。
若外觀檢測連良品也判為不合格，導致複檢量無法下降，我們會分別檢查漏檢與誤判。從影像擷取、良劣判定標準、訓練資料及複檢流程釐清原因與評估範圍。
能否辨識？
統一良劣判定標準與邊界案例，分別衡量漏檢與誤判。若缺少不良影像，則確認資料偏差以及能否補充蒐集。
能否在現場運作？
除了準確率，也評估複檢件數與工時、生產節拍及人員確認程序。不承諾僅憑少量影像就能改善成效。
停止條件：若缺陷定義無法統一、必要特徵無法拍攝，或運作負擔高於效益，則判斷應追加驗證或停止。
討論製造業 PoC 範圍影像擷取與 AI 判讀，會與設備安全運轉所需的控制分開確認。先從產品選型或特定課題評估開始，再依個案判斷是否需要共同研發或導入 AI 基礎設施。
整理各製程的評估計畫、漏檢與誤判指標及運作限制，作為導入決策依據。評估項目與交付成果範圍依目標製程協議。
依用途、既有設備與可用資料，說明所需評估及服務範圍。
THE OPERATIONAL GAP
01 / PEOPLE
02 / EQUIPMENT
03 / DATA
需要留下的不只是影像，更是判斷的理由。
面對少子高齡化、工程師及接班人不足，包括小型工廠與中小製造業在內的現場，都需要傳承知識的方法。僅儲存作業影像，無法保留熟練人員觀察了什麼、將哪些變化視為異常，以及為何選擇下一步操作。
將設備資料、影像、聲音與作業紀錄對齊至同一時間軸，把形成判斷的脈絡整理成後續人員能運用的形式。
人力不足與技能傳承
盤點依賴個人的判斷，轉化為熟練人員與新進人員可以共同驗證的紀錄及輔助程序。
設備狀態的疏漏
利用課題所需的攝影機、聲音、振動與環境感測器等輸入，掌握異常徵兆。
分散且未串接的現場資料
確認與既有設備及業務系統的串接條件，僅安全共享必要資訊。
WHAT WE IMPLEMENT
VISION
CONDITION
KNOWLEDGE
SAFETY
EDGE AI
INTEGRATION
從攝影機到資料基礎設施，只串接現場所需的層級。
不以一開始就大規模汰換為前提。針對現場課題，釐清應從資料輸入、邊緣 AI、既有設備串接，或紀錄與學習的哪一環開始。
品質與外觀檢測
依照明條件與檢測物設計影像擷取，銜接可確認判定依據的影像分析。
設備監測與預知保養
結合影像與感測資料，協助找出疑似異常並供維護人員確認。
技能與判斷的傳承
連結作業紀錄與熟練人員的說明，整理成可用於教育訓練、回顧與標準化的知識。
安全確認與作業輔助
以人員做出最終判斷為前提，設計通知、紀錄與介面，減少疏漏及未完成的確認。
封閉式網路與地端處理
依機密性、通訊與延遲要求，在現場處理資料，只共享必要資訊。
既有設備與業務串接
依個案確認與既有電腦、攝影機、感測器、API 及資料庫的串接範圍。
POC TO OPERATION
釐清課題、小規模驗證，再落實為現場可用的形式。
PoC 的目的不是展示 AI，而是備齊正式導入的決策依據。一開始就確定評估項目、使用者、資料處理方式及既有設備的串接。
- 01盤點現場課題與判斷流程
- 02選定所需攝影機、感測器與資料
- 03透過 PoC 確認準確率與運作條件
- 04串接既有設備與業務流程
- 05運用實際作業資料改善並推廣至其他現場
PUBLIC IMPLEMENTATION STATUS
明確區分目前提供的服務、整合驗證中的項目與未來構想。
不僅憑公開資訊就一概斷定個案實績、效能、期間或費用。我們會確認目標物、設備、資料及運作條件後再提出建議。
| 目前提供的服務 | AI 委託開發、影像分析、攝影機與輸入評估、邊緣 AI 配置規劃及 PoC 設計。 |
|---|---|
| 整合驗證中 | 多感測器整合、現場邊緣系統與資料基礎設施串接，以及納入持續學習的運作設計。 |
| 未來構想 | 讓知識與模型在多個據點間安全循環，並跨產業累積改善成果的分散式 AI 基礎設施。 |
EVIDENCE & GOVERNANCE
DATA
IP
SOURCES
處理現場知識時，先規劃依據與保護機制。
PoC 前先釐清蒐集目的、保存範圍、存取權限、訓練用途及智慧財產歸屬。不在公開頁面刊載尚未申請專利的發明、客戶特定規格或非公開資料。
僅處理必要資料
可在現場處理的資訊由邊緣端處理，並依目的規劃共享範圍。
一併規劃智慧財產與契約
在事業設計階段，同步確認已公開智慧財產、授權、共同開發及成果的處理方式。
確認社會課題的依據
IPA 的 AI 技能傳承案例、JILPT 的製造業 AI 調查等公開第一手資料，作為參考依據。
START FROM THE FIELD
請先告訴我們，希望傳承哪些判斷、改善哪些製程。
即使資料尚未備齊，也能依現場課題、使用者、既有設備與保密條件，釐清 PoC 的起點。