製造業如何數位轉型AI化

製造業「數位轉型」的升級挑戰

工業4.0時代來臨,台灣製造業在資訊科技、AI人才、企業資源有限 的情況下,面臨市場快速變化的升級轉型挑戰。企業需依不同發展階段,整合既有 的關鍵流程及異質平台,從數位化邁向數據化,以因應挑戰並抓住市場機會。


「工業4.0」的最終體現是「大量個人化」––可快速因應市場端多變的客製化需求。透過AIoT智慧物聯網,收集異質平台的關鍵數據並整合營運與生產作業流程,在「商機開發、營運管理、生產管理」不同面向,導入合適的解決方案,以實現「即時接單生產」與「零庫存管理」的最終目標。

商機開發

大數據輿情分析

在社群網路的資訊流中快速找出關鍵熱門議題,以視覺化方式呈現具關聯性的內容,幫助決策/分析者掌握市場需求趨勢,擴大視野、洞見未來。

智慧線上客服

透過聊天機器人Chatbot零時差回應,讓通路端與製造端可接受客製訂單及時滿足市場需求,快速確認數量、交期、出貨等訊息,節省人力成本、提高服務效率、降低人為疏失風險。

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營運管理

智識匯流平台

匯集企業內外部數據,包含國家層級之開放數據、產業層級之商情、趨勢新聞報告,以及企業內部技術文件、產品規格、營運記錄等數據,經平台自動化擷取,運用AI技術辨識後,可分析經營、生產、財務管理面和效益面,並自動比對外部總經預測與市場動態訊息,進而產生新增產線或擴廠的財務分析與可能性洞察。透過整合多層次數據源,進行數據加值,跨領域知識融合,為企業打造專屬之智慧決策中心與管理平台,提升企業智慧決策與管理效能。

智慧戰情室

搜集完整營運數據,包含製造流程、財務指標、投資數據, 呈現即時的產能、良率、銷售預估等關鍵資訊,進行整體情報分析與診斷,並提供因應建議。

智慧資安系統

透過非監督式智慧機器學習模式,進行端點行為分析與模型建構,主動發掘異常行為。一旦發現任何惡意威脅,立即進行數位鑑識比對,並採取合適因應措施。