內容
- 依資料成熟度規劃統計分析、機器學習、預測模型或 AI Agent 應用
- 可分析品質、不良、設備稼動、能源、交期與生產效率資料
- 重視資料前處理、特徵工程、模型驗證與現場流程落地
以下以重點方式呈現，方便快速評估導入方向。
場景
- 品質預測與異常偵測
- 設備稼動與效率分析
- 能源用量預測與營運決策輔助
重點
- 資料品質、模型準確率與驗證機制
- 模型輸出解釋、警示門檻與人工覆核流程
- 持續監控、再訓練與版本管理
Architecture
AI 分析與預測技術流程
從資料採集、清洗、特徵工程、模型訓練到部署推論與回饋優化，建立可持續學習的分析模型。不同應用對應不同模型與運用時機，可分階段導入。
| 應用類型 | 技術說明 | 運用時機 |
|---|---|---|
| 異常偵測 | 以歷史正常樣態建模，偵測偏離與異常徵兆 | 設備故障預警、品質異常即時攔截 |
| 品質預測 | 由製程參數與感測資料預測良率／不良 | 投料前選機、製程參數最佳化 |
| 效率分析 | 分析稼動、工時與產能瓶頸關聯 | 產線改善、排程最佳化 |
| 趨勢預測 | 時序模型預測用量、需量與負載 | 能耗預測、需量管理、備料規劃 |
| 預測性維護 | 由設備健康度推估剩餘壽命與保養時點 | 降低突發停機、規劃保養排程 |