跨國製造業在多個國家和地點設立生產基地，然而，受限於各地語言環境的差異，內部生產與製造相關的文件和溝通多以當地語言進行，常因語言隔閡與時差問題影響工作效率與決策速度。這些挑戰使生產流程的協調變得困難，不僅降低整體運作效率，也增加管理成本與風險。
客戶背景與需求
客戶為一家全球知名的跨國製造企業，其生產基地遍佈亞洲、歐洲和北美等多個地區。由於各地使用的語言不同，內部技術文件、標準作業程序（SOP）以及設備維護手冊等資料，常因語言問題無法被有效利用。此外，當某地工廠遇到技術問題時，跨區求助的過程可能因時差影響，導致解決時間拉長，影響生產進度。對此，客戶希望能透過GenAI的技術，解決以下幾個核心問題：
- 語言障礙：不同國家的員工需使用不同語言溝通與查詢文件，導致資訊落差。
- 知識分散：技術手冊、維護規範、設備數據等資訊分散在不同系統，查詢困難。
- 時差問題：當地工廠面臨問題時，可能因時差問題需等待總部或其他廠區的員工回覆與協助，影響決策與生產效率。
- 即時性需求：希望能夠透過AI提供即時問答服務，減少人工查詢與等待時間。
解決方案
為了協助客戶解決這一問題，精誠運用最新的生成式人工智慧（Generative AI，簡稱 GenAI技術），打造一套智能知識服務系統。此系統整合各生產基地的製造與流程文件，並提供跨語言的即時回應功能，使各地工廠員工能夠迅速獲取所需資訊，遇到問題也能夠即時解決，提高生產效率並降低錯誤率。
於技術層面，則採用最新的 Hybrid RAG（檢索增強生成，Retrieval-Augmented Generation）架構，將Graph RAG與Vector RAG技術相結合，打造一個高效且智慧的知識檢索與回應系統。
- Graph RAG：整合結構化知識
透過Graph技術將技術手冊、SOP、維修紀錄等結構化資訊建立關聯，讓系統能夠理解不同文件間的關聯性，提高資訊檢索的準確度。
- Vector RAG：非結構化數據檢索
使用向量資料庫技術，將非結構化的技術文件、維修案例、FAQ 等內容轉換為向量嵌入，透過語意搜尋提供更精準的答案。
- 生產設備數據整合
除了文本資料外，系統還整合來自機台的即時生產數據，例如設備運行狀態、維護紀錄、故障數據等，這使得跨國工廠員工能夠即時查詢關鍵生產資訊，提升生產效率。
- 跨語言與即時回應
系統內建多語言模型，能夠根據使用者的語言需求，翻譯問題並以相對應語言回覆，確保各國員工能夠輕鬆取得正確資訊。
透過這套Hybrid RAG架構，企業能夠在各個生產基地內即時存取關鍵知識，讓語言隔閡與時差問題所造成的影響降至最低。
創造價值
精誠資訊團隊具備專業的技術團隊，熟稔生成式人工智慧的運用，也具備豐富的產業服務經驗。透過此次GenAI解決方案，為客戶帶來多方面的價值提升：
- 提升生產效率：員工可即時獲取所需的技術文件與設備數據，減少等待時間，提高生產流程的順暢度。
- 降低生產中斷風險：快速解決技術問題，避免因資訊傳遞延遲導致設備停機或生產中斷。
- 知識共享與傳承：系統整合各地工廠的技術文件與案例並予以標準化，確保知識能夠跨區傳承與應用。
- 改善內部溝通與決策效率：跨語言回應能力，使不同語言背景的員工能夠順暢溝通，減少因語言障礙造成的誤解與資訊遺失。
- 降低企業成本：減少對於人工客服與專家回覆的依賴，讓AI處理大量常見問題，降低營運成本。