AI 模型開發（AI Modeling）

技術特點

• 適用於押出、射出、成型等多種製程參數模型。
• 支援 Python 與 C# 進行演算法開發。
• 模型可導入現場系統或雲端平台。
• 支援深度學習、機器學習、多變量分析。

可解決的問題

• 難以預測的製程參數波動。
• 人工經驗依賴過重，缺乏 AI 量化依據。
• 品質異常原因不明，需要模型協助找出特徵。
• 大量數據無法有效整理與利用。

技術架構

AI 模型開發架構

技術能力

• 製程資料訓練資料準備
• 特徵提取與資料標準化
• AI 模型 API 化與系統整合
• 模型結合數位孿生

應用案例

實際導入成果

• AI 參數預測準度達 92%，穩定度提升 35%。
• 異常偵測及早預警可提前 15–40 分鐘。
• 整廠數據自動化處理效率提升 4 倍。