有害氣體排放的影響

一氧化碳 (CO) 和氮氧化物 (NOx) 是污染大氣的主要溫室氣體 (GHG) 之一，會導致全球平均氣溫上升、天氣模式改變、海平面上升和其他與氣候相關的影響。暴露在高濃度的 NOx 和 CO 環境中會導致頭暈、頭痛、噁心等症狀，甚至在極端情況下可能致命。因此，精準預測和控制這些氣體的排放至關重要。

構建預測型排放監測系統 (PEMS)

預測型排放監測系統 (PEMS, Predictive Emission Monitoring System) 是利用現有的製程數據和機器學習方法來預測製造過程中的排放量。透過分析環境變數（如環境溫度、濕度、壓力）與燃燒設備的運行參數（如渦輪機入口溫度、空氣過濾器壓差、汽輪機後溫度），建立了能夠精確預測 NOx、CO、CO2 和 SO2 等氣體排放的模型。

Chimes AI 的創新實踐

Chimes AI 所開發的 Tukey 軟體在重工業領域擁有品質預測和設備異常預警的具體實績。因此，我們的 PEMS 不僅能夠識別可能的設備故障，還能在分析儀維護期間提供 CEMS 的替代量測。PEMS 作為 AI 軟體系統，不需要特定的消耗品和備件，可以快速、輕鬆地整合到標準的 AI PC 上，讓排放數據的可用性提高至 99.5%。

Chimes AI 執行長謝宗震博士表示：「我們的預測型排放監測系統結合了最先進的機器學習算法和深厚的行業經驗，能夠有效幫助企業實現排放控制目標，並符合日益嚴格的環境法規。」

展望未來

在當前環境保護和管理日益重要的背景下，Chimes AI 的預測排放監測系統為企業提供了一個強有力的工具，協助其實現永續發展目標。透過不斷創新，Chimes AI 將繼續引領行業發展，為更多企業提供高效、可靠的環保解決方案。

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在此次展覽會上，詠鋐智能不僅展示了其技術的實際應用成效，還強調了AI技術如何幫助企業達成永續環境目標。詠鋐智能的AI解決方案能在提升生產效率的同時，減少資源浪費和碳足跡，這在當前全球日益重視環保的背景下尤其重要。

詠鋐智能執行長謝宗震博士在展覽會中分享了數個實際案例，展示了AI技術在不同行業中實現ESG目標的方式，包括穩定生產製程、提升能源效率和改善供應鏈管理。這些創新的AI應用不僅提升了詠鋐智能在市場中的競爭力，也為客戶帶來了顯著的經濟和環境效益。

隨著企業越來越重視可持續發展戰略，詠鋐智能的「AI for ESG技術」已被證明是幫助企業達成環保目標的關鍵工具。展望未來，詠鋐智能將繼續推動技術創新，致力於開發更多能在追求利潤的同時兼顧社會責任和環境保護的解決方案。

Chimes AI 詠鋐智能執行長謝宗震博士在展覽會中展示了AI技術在不同行業中實現ESG目標的方式，包括穩定生產製程、提升能源效率和改善供應鏈管理。

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作者：經濟日報 吳哲宜

在製造業的生產過程中，無預警的停機事件總是讓人措手不及，不僅對生產進度造成重大影響，更有可能帶來環境污染與人員安全的風險。根據《Forbes》2022年的研究報告顯示，過去三年中，高達82%的製造業者至少經歷了一次這樣的無預警停機事件。面對這一挑戰，我們在Chimes AI 詠鋐智能深知創新技術的應用是解決問題的關鍵。

為此，我們推出了創新的Tukey AI建模與管理平台，致力於幫助企業提升生產效率的同時，也積極減少對環境的負面影響。透過人工智慧與機器學習的演算法，我們在「設備預知保養」領域進行了長期的深耕，成功地在石化廠、鋼鐵廠、水泥廠及風電廠等多個行業導入Tukey平台。該平台能夠對無標記的IoT（物聯網）數據進行深入分析，預警設備異常，進而提高設備性能的可靠度，有效降低停機所帶來的損失。

在當前全球企業日益重視可持續發展的背景下，我們的AI解決方案在防止無預警停機事件方面的重要性愈發凸顯。Tukey平台不僅展現了技術創新，更彰顯了我們對促進更安全、環保及負責任商業實踐的堅定承諾。

ESG（環境、社會與治理）是近年來企業關注的熱點。在此背景下，我們運用AI技術軟體實現了企業在ESG領域的多種可落地場景。我們創辦人謝宗震博士亦因此獲得經濟日報頒發的2022卓越菁英獎，這是對我們團隊努力與成就的肯定。

透過Tukey平台的無標記演算法功能，Chimes AI希望解決產業無法有效利用資料產生價值的痛點，為企業帶來真正的轉型機會。我們堅信，透過不斷的創新與努力，我們可以引領製造業走向一個更智慧、更可持續的未來。

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活動中，我們的執行長謝宗震博士有榮幸分享「一站式 AI 建模管理平台，全面啟動企業 ESG 轉型」的主題演講。他強調AI for ESG將成為全球關注的焦點，並分享了Chimes AI在實現此願景方面的實際成果與成功案例，如颱風停電預警、馬達設備維護及石化廠無預期停機預防等。透過這些案例，我們看到AI技術如何在實踐ESG目標中扮演關鍵角色，提供企業以創新方式解決挑戰的新途徑。

PBL工作坊及AI for ESG Hackathon合影 (前排右一) 和典系統科技執行長林書磊、台北科大分子系張淑美教授、詠鋐智能執行長謝宗震博士、台灣人工智慧協會理事長林建憲博士、台中科大設計學院副院長李孟杰教授及台灣西門子智慧基礎建設副協理陳晉德（攝影：Marx王學治）

此次活動不僅是一場技術分享，更是一個促進產學合作的平台。通過PBL工作坊，學生有機會深入了解AI技術並將其應用於實際問題解決中，從而培養未來所需的跨領域技能。這樣的實踐機會對於學生而言無疑是寶貴的學習經歷，為他們日後的職業生涯打下堅實基礎。

Chimes AI詠鋐智能對於能夠參與此次活動感到無比榮幸，並期待未來能有更多機會與台灣人工智慧協會及北科大等合作夥伴一同推動AI在ESG領域的應用與發展。我們堅信，通過持續的創新與合作，我們能夠攜手創造一個更加智慧、可持續的未來。

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AI Day暨PBL熱絡舉辦 百人共襄盛舉 探討GAI對ESG的促進

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作者：未來城市、CSR@天下編輯部

AI應用如何更普及？詠鋐智能（Chimes AI）創辦人暨執行長謝宗震在三月28日「2023天下SDGs雙日國際論壇」分享了AI預測風險、節約能源及產業創新三類案例；他持續在城市及企業導入AI，希望讓人們使用科技，就如同用水一樣簡單。

詠鋐智能（Chimes AI）是一家新創公司，我們才創立兩年，如何為社會實踐ESG？我們希望做到AI普及化、降低AI門檻 — — 讓大家使用AI，就像用水一樣簡單。

為何可以透過AI實現ESG目標呢？因為AI能透過數據分析，提早預判風險、為社會節能降耗、幫助企業創新。接下來，我想分享幾個台灣的真實案例。

颱風、火災的風險預警

近年，我們受到氣候變遷、颱風災害影響，「韌性」成為我們的因應關鍵。因此，我們分析水文、氣象、雨量，找到城市裡的抽水站水位、閘門數據；接著，我們的系統至少能提早30分鐘告訴使用者，在哪些地方、水位將升至多高。同時，預警數據能連結災害應變系統，更順暢地應變、調度災害相關資源。

我們也與電力公司合作，導入颱風、氣象、電網的歷史數據；例如，納入木造或水泥電線桿的位置、電纜地下化區域、將淹水地區、已發生土石流地區、人口密集處等，交叉比對後，就能提前告知電力公司目前的停電風險。

不只水，我們也幫高雄做了台灣第一張火災風險地圖 — — 藉著消防局蒐集的火警歷史數據、建築物屋齡、建築型態、住戶人數、七歲以下兒童人數、獨居老人人數，讓消防局能「對症下藥」，提前預防高風險區的火災。導入數據後，我們真的大幅下降了高雄鳳山區的火災發生數。

智慧染整的節約實例

在節約能耗方面，我們在製造業投入較多；其中包含了能源、原料、生產過程、產品等資料。

這裡面有一件重要的事情 — — 生產過程中，工廠常使用冰水系統嚴格控溫、維持製程穩定；所以，我們可以透過數據分析，事先找出異常、超載的壓縮機，也從中減少耗能、延長壓縮機壽命。

除了設備保養，我們也能透過物聯網的演算法、感測數據，實現機台參數的最佳化。例如，同一機台在不同季節、天氣下都可微調，讓產品品質一致。這過程中，工廠不僅穩定了良率，也達到節約效果。

例如，紡織業常要面臨少量、多樣化的良率，且需使用大量水資源。我們可透過AI及歷史數據，找出最適合的染料對應濃度、染布材質數據、溫度控制、攪拌速度等。一但透過智慧染整，讓良率最大化，工廠就不必再因色差、染色不均而洗掉重來，可減少大量水資源浪費。

AI為老師傅傳遞經驗、做碳盤查

談到永續，有效的經驗傳承也很重要。

我們與金屬製造業合作時，發現IT部門無法快速調整、上線，造成工廠內的生產管理及營運必須高度仰賴人力。因此，我們找出工廠的製造工藝、原料、人員、設備、品質與費用資料；交叉比對後，可計算一項新產品產製時，運用多少參數，就能做出多少顆水龍頭、螺絲 — — AI從中幫助工廠營運，也傳遞老師傅的經驗。

此外，在節碳淨零時代，我們能透過碳盤查找出各環節的排碳量。

以工廠為例，一天生產多少產品、使用多少能源、花多少人力，對應的碳排是多少？能不能更仔細找出「碳排細分」 — — 透過AI演算法，掌握不同產品分別使用多少碳排，反推出耗能的製程，更進一步地實踐工廠的淨零。

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Chimes AI詠鋐智能作為此次活動的重要參與者之一，我們執行長謝宗震博士，再次確認了AI技術在推動環境、社會與治理（ESG）方面的可落地場景的關鍵作用。透過我們的創新AI解決方案，企業不僅能夠有效提升營運效率，還能夠實現真正的永續發展目標。

台電在此次論壇中，提出了「增氣、減煤、展綠、非核」的發展策略，並重點強調了平台建置、資料治理、創新應用及人才培育四大數位發展目標，其中，培育數位專才成為首要的行動方針。Chimes AI詠鋐智能亦堅信，透過持續的創新與人才培養，智慧綠電的未來將不再遙不可及。

在勤業眾信風險諮詢服務的李介文副總經理及數位發展部數位產業署的呂正華署長的分享中，我們進一步了解到數位化轉型對於電業創造價值的重大意義。他們的見解不僅為我們提供了寶貴的行業洞察，更為我們描繪了一幅由大數據驅動的能源轉型藍圖。

展望未來，Chimes AI將繼續與台電及行業各界緊密合作，利用我們的AI專長，為智慧綠電的時代貢獻我們的力量。我們堅信，通過共同努力，我們能夠實現更加環保、高效且可持續的能源解決方案，共同迎接更加美好的未來。

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積極探索綠電趨勢並培育數位專才！台電數據與電業之旅系列論壇盛大舉辦

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作者：郭又華

透過ChatGPT背後的龐大資料庫及自然語言處理能力，企業能從全世界的案例中學習AI應用場景等新知，而且連非技術人員都能參與。

企業數位轉型開始擴大導入新興科技時，對非技術人員往往會面臨很大的適應考驗，他們不知道如何應用新科技、分析數據或解讀BI報表來決策。AI新創Chimes AI執行長謝宗震從去年底開始，開始用ChatGPT協助自家企業顧客面對這些挑戰。

企業可以輸入簡單的資料，透過ChatGPT來探索新興科技應用發展可能。圖為Chimes AI利用提示工程所打造的AI專案開發計畫產生器，只要輸入專案議題，就能生成一整份企畫。（圖片來源／Chimes AI）

可用ChatGPT產生AI提案計畫書

有一家使用了Chimes AI建模與管理平臺產品的企業，老闆想要將AI擴大應用到其他部門，要求各部門提案。不過，非技術部門不熟悉AI技術，無法想像如何將AI應用於工作流程優化。

謝宗震參考自家過往AI導入案例，利用提示工程做法，讓ChatGPT自動生成AI應用發展企畫書。謝宗震說，這份企畫書已經足以提供企業思考的大方向，之後只要稍做修改，就能成為具可行性的計畫。目前可以利用ChatGPT生成AI應用場景的計畫書、產生專案開發計畫、建議專案資料盤點、模擬專案資料、補齊專案資料、提供解讀等等不同專案階段的參考資料或知識。

能學習ChatGPT如何解讀BI報表

如何運用ChatGPT來輔助非技術人員，例如企業業務團隊常需要參考BI報表來決策，不過，就算有BI報表，業務人員不一定能將報表內容直接轉化為具體洞見或執行計畫。謝宗震觀察，對不諳資料科學的中階主管而言，從BI報表上冰冷的數據找到延伸方向，並整理為合理易懂的解釋，不是一件易事。這是一個ChatGPT能應用的場景。企業可以輸入報表或各式圖表給ChatGPT，讓它生成出易懂的分析來作為報告參考。

謝宗震說明，AI可以幫忙從資料之間的關聯性找出可能解釋。舉例來說，ChatGPT能快速觀察出太陽能光電廠的發電量跟天氣、氣溫、能見度等變數間的關聯性，並輸出易懂的文字結論，例如發電量與哪個變數關聯性最強。

儘管ChatGPT是處理自然語言的AI，不過也有辦法讓它讀取視覺化圖表。使用者可以對ChatGPT描述圖表資料結構，例如折線圖XY軸，再將數據以CSV的格式提供給ChatGPT，它就能讀懂非純文字的圖表。謝宗震也觀察到，為了避免資料外洩等原因，企業實務上通常不會直接將所有數據輸入ChatGPT，而是將部分數據或模擬數據提供給ChatGPT解釋後，再參考它生成的解釋方向，來解讀實際數據。

ChatGPT參數及提示輸入是成果精準度關鍵

如何善用提示工程來引導ChatGPT的生成時，謝宗震提到，對ChaGPT定義使用者角色的重要性。舉例來說，在請ChatGPT發想技術應用企畫時，可以指示ChatGPT扮演生產技術部門裡面的一個品管人員，生成的企畫細節就會更加貼近實務需求。甚至，若指示ChatGPT扮演經驗豐富的數據科學家角色來解釋BI報表，解讀能力也會提升。

企業導入ChatGPT的另一個隱憂是生成結果的精確度。作為一個生成式AI，ChatGPT會不會輸出與實務情況脫節的內容，例如在生成報告時，添加了現實中不存在的數據或細節等？謝宗震坦言，這種情況確實有可能發生，因此在ChatGPT API的參數設定及指令輸入上，必須依照需求做出相對應的調整，才能獲得足夠精確的輸出成果。

舉例來說，在ChatGPT API中，提供了一個Temperature參數，決定生成結果的多樣性，數字越高，多樣性越大，也就越可能與現實脫節。因此在需要高精度和可重現性的應用場景中，可以將此參數降為0。不過，也有些應用場景反而需要ChatGPT生出更多元的結果，例如探索新興技術應用可能時就需要調高。

雖然ChatGPT只能根據2021年9月之前的數據來生成內容，不過，謝宗震認為，參考2年前的網路資料雖無法讓企業一躍成為業界最前線，但已經足以讓企業不落於人後。他甚至表示，這種用ChatGPT生成新興技術應用企畫的做法，「是一般企業追趕頂尖企業最好的方法。」

資料模糊化技術將成降低資料外洩風險關鍵

對不少企業來說，使用ChatGPT這類工具的一大疑慮，是擔心敏感資料外洩。謝宗震認為，首要做法是，企業內部要規範好數據控管機制，以避免員工不慎上傳涉及個資隱私或營業機密的數據。接下來，則是妥善利用資料模糊化技術。

由於企業使用ChatGPT來進行企畫書或報表解讀時，通常只需要大方向的趨勢解讀，因此企業可以先模糊化數據，再輸入數據給ChatGPT。這些方法包括將具體數字轉化為百分比、在數據中加入一定程度的雜訊，或者以實際數據為基礎，做出一份模擬數據。

不過，謝宗震認為，隨著越來越多企業認同ChatGPT等AI工具的價值，未來資料模糊化技術也會更加重要。就算財力雄厚的大型企業能直接購買一套AI模型，部署到自家環境中，要做到這種程度的投資前，企業內部仍須先進行小型概念驗證，建立企業對這類工具的信心，因此資料模糊化這種較簡單的做法，對於大小企業來說都有其必要性。

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作者：何晨瑋

疫後產業界出現廣泛的缺工現象。企業該如何從履歷大海中找到對的人才，並且提前留才？

針對企業招募、留才的人才議題，除了改善企業文化、調整薪酬結構等作為，有許多企業開始採用更科學化的AI技術。

詠鋐智能（ChimesAI）創辦人謝宗震表示，透過定義不同的參數，像是通勤距離、自評職務契合度等，建立AI模型、預測離職率，即可對潛在離職員工進行離職動機分析，提早做關懷措施。

身為清華大學統計博士的謝宗震，過去以資料分析的專業背景，為不同產業的客戶，提供AI技術的解決方案。詠鋐智能是他二度創業的題目，主要透過自家研發的AI建模與應用管理平台Tukey，來解決傳統AI應用導入門檻高的問題。

延伸閱讀：不會程式也能上手！詠鋐智能用AI解決ESG難題

人才流失、缺工，成為製造業的痛點

成立2年的詠鋐智能服務的客戶，有國內石化、鋼鐵、半導體大廠等業者。備受青睞的關鍵有二：第一，Tukey可應用的場景相當多元。像是，從生產參數最佳化、設備性能異常預警，再到原料產品供需評估等，都相較傳統解決方案避免檢修人力的浪費、縮短維修時間等成本。

第二，不需要懂程式也能讓一線人員直接建立、管理AI。企業內部的資訊團隊產能往往十分吃緊，倒不如由具備know how的人資團隊直接建立AI模型，更能夠給出合理的推論與解釋。使用Tukey的第一線現場人員分享，「過去自己都聽不懂AI在講什麼、以為距離AI很遙遠，」在沒有AI相關背景下，他們實際操作Tukey都很上手，也都讓他們感受到AI所帶來的價值。

但為什麼詠鋐智能會從傳統製造業跨界到人力資源領域？謝宗震分享，「我們服務的客戶主要是傳統製造業者，但近年來發現產業界的人才流動、缺工問題蠻嚴重的。」

循著「實現AI庶民化，讓產業使用AI技術像用水用電一樣自然」的初衷，也讓他們開始思考，可以如何讓AI扮演要角，解決缺工等人力資源問題，為企業做到科學化的選、育、用、留才。

用AI把對的人找進來、留下來

「年輕工作者轉換工作的意願高！」除了產業界面臨迫切的缺工問題外，謝宗震觀察，現在比較少聽到有年輕員工會願意待在一家公司超過5年、10年以上。這也成為企業在招募、留住人才上的一大痛點。

他舉國內半導體大廠為例，每年的招募成本好幾億，如果將員工流失率約10%，光是人才流失所造成的損失就相當於好幾千萬。這還不包含需要重新招募、人才空缺等成本。

因此，他們同樣使用Tukey，只是場景換到人力資源中。不一樣的是，他們針對通勤距離、職務契合度、距離上次升遷多久、加班時數、加薪幅度等可能導致離職的因素設定參數，並建立分類器，來預測員工的離職率，進一步針對員工的離職動機進行分析。

一間企業人資長，也分享了Tukey平台實際應用的回饋。人資長對於Tukey印象深刻的地方是，可以根據不同員工所屬的部門、職級等條件，提供員工去留的拉力、推力分數。像是，研發工程師對於工作內容契合度、職等升遷特別敏感；廠務工程師則對於是否長期加班特別在意。

人資長進一步解釋，這樣的觀察，過去在離職訪談中有隱約觀察到這樣的現象，但這現象直到透過AI可以更加明確量化。

除了預測員工的離職率外，同樣也能運用在人才招募上，譬如分析哪些管道可以為公司找到頂尖人才、如何從組織內部徵選合適人才、如何協助新人有效入職。

謝宗震解釋，一家企業每次招募可能從各種管道收到上萬封的履歷，但人資不可能每封都看，所以要透過AI能在短時間找出適合公司職位、最有可能會來面試的人選。

透過科學化的AI演算法、數據分析的方式，能幫助人資在人才的選、育、用、留的資源投入上更有效率，讓企業更具備競爭力。

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作者：林佳楠

詠鋐智能(Chimes AI)表示，以AI技術協助推動企業ESG，可分為六大進程，Chimes AI希望透過無程式碼(No-Code)平台使AI技術「庶民化」，並讓ESG解決方案遍地開花。

AI for ESG 六大進程

日前在Meet Taipei論壇中，Chimes AI創辦人暨執行長謝宗震於表示，Chimes AI透過AI技術協助企業的ESG治理，推展階段可分為6階段：

1. ESG出題AI解題
2. ESG大數據收集與整理
3. AI for ESG典範場域建立
4. 成功案例複製
5. ESG數據思維融入企業DNA
6. 永續AI支撐企業永續經營。

AI 演算法長處及 ESG 應用場景

著眼於企業對於ESG管理的迫切需求，謝宗震表示，Chimes AI團隊希望讓企業用AI「像用水用電一樣自然」，已推出無程式碼的AI建模與管理的平台Tukey，可提升企業的能源、製程、環境安全衛生管理效率。 AI演算法擅長的事主要是預測估計、根因分析以及參數推薦，也就是從What、Why到How的過程。

• 以預測估計而言，涵蓋碳排估計、能耗預測、廢水廢料估計、設備異常預測、人員離職率預測等。
• 根因分析，則包括配方研發實驗設計、品質異常、設備故障、員工離職、供應鏈異常分析等；
• 參數推薦可用於提升良率操作、節能配方推薦、節能生產操作、降低工安風險等。

AI for ESG 具體案例與效益

謝宗震指出，所有的製造業都會用到冰水主機冷卻系統，不同產品生產過程的能源控制也不同，控溫過程中可能耗費過多能源成本。透過不同空調系統的串並聯，並使用AI演算法監控相關系統運作，可找到降低能耗的最佳操作控制。其解決方案也用於汽電共生廠，協助廠區進行能源需求尖峰預測，減少不必要的能源浪費。

謝宗震認為，把AI拿來做ESG應用，透過可以更精準確認、盤點問題，找出對應ESG議題對應的數據，協助客戶建立典範及場域後，可以有效、快速地複製成功案例，讓ESG議題遍地開花。

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Chimes AI 一直以來都堅持透過我們的 AI 建模與管理平台 – Tukey，實現 AI 技術的普及與應用，使之更貼近企業的實際需求，並有效協助製造業、鋼鐵業等高耗能產業實現數位轉型與永續發展目標。我們相信，通過這種方式，AI 技術不僅能夠為企業帶來經濟效益，也能夠促進社會整體的進步與繁榮。

面對當前的經濟下行與時局動盪，我們更加堅信早期創新的重要性。如同《數位時代》執行長陳素蘭所言，時局的挑戰同時也孕育著新的機遇。我們期待透過與各界的合作與交流，一同發掘並培育更多新創企業，共同為台灣乃至全球的創新生態系注入更多活力。

再次感謝「Meet Neo Star」與各位評審的認可與支持，Chimes AI 將持續不懈地努力，以開放與創新的心態，迎接更多合作夥伴加入我們的 AI 應用生態圈，一起推動產業升級與社會進步。

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