AI 模型開發（AI Modeling）

技術特點

• 使用開源程式並能夠本地運作。
• 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。
• 機器學習(Machine Learning)、多變量分析、品質因子分析（Feature Importance）、製程優化模型（Reinforcement Learning）。
• 監督式模型（Supervised Learning）如回歸、分類、時序。

我們的 AI 模型開發能力以開源技術為基礎，所有模型皆可在本地端安全運作，符合製造業對資料安全的需求。系統同時支援 Python 與 C# 兩種開發語言，能依照企業既有環境彈性整合。開發完成的模型可部署於現場端系統（On-Premise）或雲端平台，以滿足不同企業的架構需求。

在演算法領域，我們具備多元模型的建置能力，包括機器學習（Machine Learning）、多變量分析、品質因子分析（Feature Importance）以及強化式學習（Reinforcement Learning）等進階製程優化模型。同時也擅長監督式學習（Supervised Learning），涵蓋回歸、分類與時序預測等常見製程應用情境，協助企業建立可預測、可解釋且可部署的 AI 模型。

可協助您解決的問題

• 製程參數每天都在變，受原料、設備、環境影響，難以提前預測與穩定品質。
• 現場調機高度依賴老師傅經驗，新人難以快速上手，導致生產穩定度不一。
• 發生品質異常時，參數多、關聯複雜，常花數小時甚至數天仍抓不到真正原因。
• 工廠累積了大量生產數據，但沒有工具整理與分析，資料無法轉成可用洞察。
• 押出、射出、成型等製程難以建立模型，品質預測與異常預警常停留在人工判斷。

在實際生產現場，製程參數常因原料、環境或設備狀態而產生波動，讓工程師難以提前預測與控制，導致產品品質時好時壞，必須依靠資深人員的經驗調整。當發生品質異常時，也常因影響因素複雜、參數眾多，而無法快速判斷真正的根本原因。此外，工廠累積了大量的歷史數據，但缺乏有效整理與分析的方式，使得資料難以轉化為能協助決策的資訊。

我們的 AI 模型能協助整理並理解這些數據，從中找出關鍵影響因子，並預測品質或產能變化，特別適合押出、射出、成型等製程，用於如品質預測、異常預警、參數建議等應用，幫助現場真正做到穩定生產與減少試誤時間。

技術架構

AI模型開發流程

這個流程是最基本的AI模型開發流程，"資料蒐集"需要在您的現場裝設感測設備用來監控所有的生產行為，在我們完成模型開發以後會回到您的現場進行"部署與監控"。

AI模型現場實作流程

因此在實際設計運作時，機台上的資料換先經由邊緣運算主機(Edge PC )進行初步整理後存入資料庫(Database)，AI模型則會定期從資料庫中讀取資料進行更新訓練，而基於安全考量則會透過API將預測結果傳回現場系統。

AI模型整合架構

而在實務執行中，AI模型一般也不會只有自己在預測，而是聯動其他的系統進行協調運作。其中主要關鍵在數位孿生(Digital Twin) + AI這種結合架構更能夠反映出實際的產業需求。

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

• AI 參數預測準度達 90%↑，穩定度提升 35%↑
• 異常偵測及早預警可提前
• 整廠數據自動化處理效率提升2倍

常見問題（FAQ）