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24 9 月, 2021
企業導入 AI 案例 : 帶你了解 AI 企業應用的實際效益！
隨著 AI 技術的普及與工具門檻的降低，越來越多企業也開始導入 AI 應用，從研發、製造、品保到銷售與客服，在各環節都獲得了實際效益。不論是為了解決人力短缺、提升良率、加快開發速度，或是應對瞬息萬變的市場，運用 AI 已經是企業邁向智慧化與永續轉型的關鍵。本篇文章將透過 5 個具體產業案例，並輔以 AI 在不同營運階段的實際應用，帶你全面認識「AI 企業應用」的潛力，繼續往下閱讀吧！
1. 金屬加工業：金豐機械導入 AISVision 提升品質檢測效率
金豐機械與華碩 IoT 團隊合作，導入先進的 AISVision 影像辨識系統，以提升品質管理的效率與精準度。過往品質管理依賴人工目視檢測，品管人員可能會受到視覺疲勞的影響，且金屬製品通常需要透過光線反射，並翻轉多個角度才能完成檢測，相當耗費時間與精力。AISVision 結合深度學習模型與 4K 高解析度視覺系統，只需要數分鐘的時間完成建模，讓 AI 透過良品樣本進行訓練，並且學習瑕疵資訊，之後就可以交給 AI 即時識別如表面刮傷、髒污、尺寸偏差等細微瑕疵，減少人工檢查的負擔與誤判可能性。
2. 傳統紡織業：和明紡織透過 TensorFlow 簡化工作流程
傳統紡織業的布料挑選是一個高度仰賴人力、時間與設計師經驗的作業流程，同時也需要足夠的倉儲空間來存放大量的實體樣品。因此，和明紡織導入 Google TensorFlow 機器學習技術，將布料樣本進行數位化建檔，透過 AI 快速且精確地辨識布料樣式，幫助設計師輕鬆地從數位資料庫中搜尋特定樣式。透過 AI 技術的導入，原本從靈感發想、設計、看樣到提供實體樣布，需耗費 45 至 90 天的繁瑣作業，縮短至僅需 2 至 3 天即可完成。新設計的上市時程也因此縮短約 25%，讓企業得以更快速地回應市場需求，是一個極為成功的企業 AI 應用案例。
3. 塑膠射出業：君牧塑膠利用「智慧成型優化系統」提升良率並減少碳排
塑膠產業往往受到良率的考驗，尤其在射出成型的過程中，容易受到環境因素、設備及模具耗損或原料的影響，導致試作時間延長且容易產生不良品，需要以人工方式不斷調整參數。為解決這些問題，君牧塑膠與工研院合作導入 AI 應用「智慧成型優化系統」，在生產過程中即時感測設備與模具的壓力及溫度變化，並透過 AI 輔助運算數據進行調機，大幅提升產品良率與品質穩定性。此外，由於減少了試模次數與原料浪費，也進一步達到降低能源使用及碳排放的效果，成功實踐了綠色製造的目標。
4. 食品製造業：麒麟啤酒透過 Brewing Takumi AI 提升研發效率
食品製造業在產品研發時，需仰賴相關的知識與經驗，並持續透過實驗、配方、試錯等環節來決定最佳的成分比例和製作方式。為改善這樣繁雜且費時的流程，麒麟啤酒與三菱綜合研究所合作開發 Brewing Takumi AI 系統，利用歷史釀造數據與感官評估結果建立資料庫，透過 AI 技術快速分析與預測不同配方與釀造條件的品質成果，讓釀酒師可以在實際進行釀造前就預先掌握成果。此外，企業導入 AI 還降低了他們對員工工作經驗的要求，Brewing Takumi AI 可以進行反向計算生成配方，讓 AI 根據目標口味來提供配方建議，幫助新手釀酒師達到和資深釀酒師同樣的成果與效率。
5. 化學原料製造業：中鋼碳素合作中華電信以 AI 技術進行設備維護預測
設備無預警故障停機是傳統製造業最不想遇到的狀況之一，因為這將導致生產延宕、資源浪費等問題，更可能產生額外的維修成本，而企業導入 AI 應用則可以大大改善此問題。中鋼碳素與中華電信合作導入 AI 預測性維護系統，可根據歷史維修紀錄與設備運行特徵監控，進行異常識別與劣化預測，並可自動提出維護建議以優化維修時機與資源配置，提升了設備的可用性與稼動率，同時強化整體製程的穩定性。
AI 企業應用全解析！從設計到銷售的智慧升級
1. 研發階段：加速創新與降低試錯成本
企業導入 AI 在研發階段扮演著知識萃取與創意輔助的角色，就像和明紡織與麒麟啤酒的案例，大大提升了研發的效率。此外，透過機器學習模型處理歷史資料與市場回饋，企業可更容易地掌握新產品的研發方向。同時，利用生成式技術能在設定目標與限制條件後，短時間產出多種方案，縮短開發時間與提高設計效率。原材料開發方面，AI 可模擬與預測其特性和變化，加快篩選與實驗流程，提升研發成功率。
2. 生產階段：最佳化製程與提升產能彈性
在生產環節中，企業導入 AI 有助於製程參數的即時調整與設備控制，透過感測器蒐集數據後，機器學習演算法可即時分析機台運行狀況，進行自動調整與預警。此外，企業也可應用 AI 智慧排程系統根據產能、訂單、物料與人力狀況進行彈性排產，提高整體產能利用率。結合電腦視覺的 AI 系統也可導入生產現場監控，協助分析問題、改善效率並降低風險。
3. 品質管控階段：建立標準化與高精準度的品保系統
AI 技術可整合於自動光學檢測（AOI）與影像辨識系統，進行即時瑕疵偵測，大幅提高檢測速度與準確率。不同於傳統目視檢查易受疲勞與經驗差異影響，AI 可穩定執行長時間監控任務，確保品質穩定性。此外，透過 AI 分析歷史品質資料與製程參數，可預測潛在品質風險，並事前介入進行製程微調，降低成品的不良率。
4. 物流與供應鏈管理階段：強化預測與彈性調度能力
企業導入 AI 可優化庫存策略與供應鏈管理流程，透過時間序列分析與需求預測模型，精準掌握銷售趨勢與市場波動，提升庫存周轉率並減少存貨積壓。此外，AI 企業應用也包括智慧倉儲物流，結合感測設備與自動化機器人，讓採購、揀料、入庫、盤點、出貨等作業流程更有效率，同時減少人力與時間成本。
5. 銷售與售後服務階段：強化體驗與提升客戶關係
AI 在銷售與客服應用中，能透過數據分析進行客戶需求預測與個人化推薦，提升轉換率與顧客滿意度。智慧客服系統可透過自然語言處理技術，快速回應常見問題，並引導客戶進行後續操作。企業亦可透過 AI 分析顧客反饋與產品使用行為，優化產品設計與服務流程，深化顧客關係與品牌忠誠度。
善用 AI 企業應用，讓數位轉型成為企業競爭力的關鍵
數位轉型早已成為各產業提升競爭力的必要策略，運用 AI 機器學習及自動化技術更是不可或缺的部分。透過以上企業導入 AI 案例，我們看見 AI 如何成功融入傳統製造業，改善效率並優化營運流程，為企業提升整體的競爭力。然而，只是提升生產效能並不能為企業真正帶來業績，開發客戶才是最重要的第一步。馬太網路提供的 EagleTrade 客戶開發系統能協助企業精準鎖定潛在客戶，進行市場分析及主動行銷，協助企業快速且有效地開拓市場與商機。讓馬太網路成為你數位轉型路上的最佳夥伴，現在就立即諮詢吧！
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