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Profet AI Insight

透過我們了解最新資訊、產業觀點

製造業導入 AI 應用,最常見到的五個問題,Profet AI 杰倫智能如何協助企業數位轉型?

人工智慧(AI)已是當前提升企業發展的一門顯學,隨著科技進步,各產業能夠實現AI應用,而企業也持續遭遇不同挑戰,AI 技術有更多發展與進步的可能性,因此企業需求反倒是驅動 AI 技術推展的重要動力。


引述Hive Venture 蜂行資本在2022年初針對台灣企業運用AI的概況做深度的調查-2022台灣企業AI趨勢報告中發現:


圖1-AI ADOPTION CHALLENGE STAGES | 各階段AI導入挑戰比例_ 來源:Hive Venture-2022 台灣企業AI趨勢報告



圖2-AI ADOPTION CHALLENGES | AI導入挑戰_ 來源:Hive Venture-2022 台灣企業AI趨勢報告


‘儘管在過去的一年中,我們看到了AI導入的前景持續發展,但對於希望更深入導入AI的組織來說,這件事仍然面臨許多挑戰。

早期階段的挑戰包含數據收集、瞭解數據和驗證具價值的商業用例,仍然是大多數受訪者提到最普遍的挑戰(61%)。其中,資料蒐集(19%)、驗證商業案例(13.8%)和人才供應(11.3%)被視為前三大挑戰。

而成長階段的挑戰主要有有三個,分別是擴大規模(5.8%)、資料科學家的表現(3.6%)和模型性能監測(3.4%)等。’


綜合Hive Venture調查報告、以及杰倫智能服務製造業多年的經驗,觀察出有幾個共通點:


建立企業收集與運用數據的文化:

我們生活中處處都是數據和資料,簡單的數據能透過人工運算就可以解決,但工廠複雜的數據不是人腦可以輕鬆解決的,如果平時有養成記錄歷史資料並做有效歸納和整理,在關鍵場合就能發揮數據的價值。



老師傅經驗傳承:

無論在任何產業中,各領域人才的培育與養成,都是企業無價的資產,但難免也會面臨資深人員離職、老師傅退休等問題,在技術和傳承經驗時都需要花大量的時間和資源,出現技術斷層的窘境


不清楚 AI 技術能運用於何處:

企業想要透過人工智慧,提升生產程序或是檢測時的良率及速度,但往往不知道要用什麼樣的題目、或是目標不一致,造成推動速度緩慢,例:製造業生產線導入品質檢測,提高良品率,但管理階層更能希望透過資料找出影響產品良率的關鍵原因,觀察的結果不同,無法確實驗證落地題目是否正確


AI 技術人才的缺乏與招募不易:

普遍觀念對於AI應用都有刻板印象,好像要很懂程式,需要資料科學團隊才能落實AI應用,

每一個資料科學家擅長演算法不同,每一個落地的應用題目也有合適的演算法,即使解決技術端的問題,在於應用上要不斷的試錯,以致時間成本過高,導入的速度緩慢。


有了AI軟體但不知如何擴散運用 :

導入AI應用初期,企業主都是以專案的方式試做,等成果出來之後再擴大應用規模,缺乏AI應用導入的標準化流程,例: 是否所有人都熟悉都會將AI運用在不同的業務場景? 如何將AI平行拓展與部屬?


Profet AI 杰倫智能深耕製造業多年經驗,針對上述產業所面臨的問題提出了解決方案:


【善用數據、展現資料的價值】虛擬資料科學家平台-開箱即用(Plug and Play)


杰倫智能將團隊在製造業多年的AI實務經驗加以淬鍊,發展出優化業務效果且開箱即用的AI 產品。我們先與客戶啟動「一週導入AI的評估」,之後進行功能驗證(Prove of Concept)。在數據整備後,在一週內能完成結果。


快速反饋給客戶並再結合我們AI工具與新工作流程給客戶重要的設計與引導,使用者不用再寫任何的程式碼(No-Code),在不同的業務場景能夠快速延展使用,客戶能自行上手應用,不僅展現資料的價值、技術得以快速傳承,並且讓80%關鍵員工都能夠運用AI,這就是受益於產品設計上的簡單、易用的特性。


圖3-Profet AI AutoML Platform

萃取12個產業、100種應用場景精華,打造業界獨家『隨選即用AI應用知識庫』


Profet AI 杰倫智能透過過往的AI導入的經驗,將各產業所應用的場景收納歸類後,建立了隨選即用AI應用知識庫(Ready To Go Applications),使用者只要透過三步驟,五分鐘就能快速找到落地題目,讓企業主可以在各部門不同場景能夠快速部屬,協助企業打造全民AI文化,提升企業競爭力


圖4-Profet AI Ready To Go Applications


不只是工具,而是超越軟體價值的服務


過去面對高科技廠、傳統行業等多種客戶,我們發現,許多客戶並沒有聘請資料科學家,但他們仍舊可使用我們的產品,因為Profet AI 杰倫智能提供的不只是一個產品,而是專業的AI顧問服務。


我們對客戶實施不同層次的技術與觀念的轉移,能夠賦能企業,建立題目解析的能力,讓客戶不受限於廠商,就具備AI議題探索與建模運用的能力。


我們提供三個階段的教育訓練,由觀念、操作、實際解題,來啟發客戶邁向AI的旅程,啟發客戶領域專家開始運用我們的產品「虛擬資料科學家」,隨時隨地都可開始運用,企業更能全局了解業務現狀,思考更多可能的發展空間,優化流程或調整策略,以達到成效。



圖5-Profet AI AutoML implementation cycle


透過AI應用,結合產業執行經驗,攜手與企業打造全民AI,讓世界運轉的更好


我們目前服務包括世界500強的企業與各產業中小企業,分布在落在12全球領頭產業,超過120種應用場景經過幾年運用淬鍊發展,杰倫智能 AutoML產品快速因應需求與對客戶的承諾發展至今已經進入AutoML 4.0版本,由 IT 架構維運面,資料科學家應用面以及領域專家等三面向更加優化,其核心思維就是 IT 易維運、領域專家易使用、快速部署運用。

本月發佈的AutoML V4.0版的重點功能之一在於時間序列建模的大幅優化,能夠支援更多實務場景、簡化操作流程提高便利性,並特別採用Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具套件,經實測比起原本純用深度學習框架去進行預測工作(inference),能提升約2倍的速度(基於在11th Gen Intel® Core™處理器上的測試),另外還能夠便利將這類模型跨平台,減低部署模型在不同OS間轉換的困擾。



我們認為客戶應該關注於發現與解決問題,而非程式開發。客戶不應該受限於公司內 AI 程式開發的能力與資源,而無法應用 AI 強大的能力。AI 技術也應不斷優化並且簡單化,才能真正達到普及的效果,全面提升企業競爭力。

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