迅速成為企業數字化轉型的重要組成

利用人工智能（AI）算法來分析和解讀圖像、數據、特徵…等，進行深度學習與運算模型辨別，達到自動識別和分類圖像及數據之關鍵特徵的變化足部趨近於人思考與反應模式。AI人工智慧在工業應用可以顯著提高生產效率、改進品質控制、增強預測能力…等效益。

架構

☆.透過機器學習和數據分析，優化生產流程、預測設備故障和品質提升控制。AI人工智慧由數據層、處理層、模型層、推理層、應用層和監控維護層組成。

☆.數據層負責收集和存儲數據；數據處理層進行清洗和轉換；模型層進行訓練和驗證；推理層生成預測結果；應用層將模型應用於實際場景；管理層則負責性能監控和模型更新。

☆.這些層次協同工作，實現從數據收集到模型推理的完整過程，以此建立相關應用所需，諸如：影像辨識、數據解離分析、行為模型建立…等。

功能

人工智慧（AI）正為工廠帶來前所未有的生產效率和品質提升。透過即時監控和數據分析，AI 能精準預測設備故障，提前進行維護，大幅減少停機時間，確保生產線穩定運行。此外，AI 運用多種運算模型，優化生產流程，從而降低成本、提升效率。隨著數據不斷累積，AI 模型將變得更加智能，能更靈活地適應生產環境的變化。AI 的導入驅動著工廠向智慧製造和數位化轉型，期達到下列功能：

☆.提升生產效率： 減少停機時間、優化生產流程，加速產品上市。

☆.確保產品品質： 透過數據分析，及早發現並解決品質問題。

☆.降低生產成本： 優化資源配置，減少浪費。 提升生產彈性： 快速應對市場變化，滿足客戶需求。