和碩聯合科技與詠鋐智能 （Chimes AI） 宣布攜手策略合作，打造 AI 應用生態圈，將和碩的智慧製造 AI 系統 PEGAAi 和詠鋐的 AutoML 平台 Tukey 進行 AI 平台互補，並藉由和碩強大的 AI 團隊以及詠鋐在多元領域的 AI 銷售經驗，發揮一加一大於二的綜效，以期開拓智慧場域市場新篇章。

原文連結：和碩與詠鋐智能策略合作，打造 AI 應用生態圈

搶攻 AI 時代浪潮，生態系布局加速智慧工廠實踐

和碩使用 NVIDIA H100/L40S GPUs，基於 Metropolis 框架驅動 PEGAAi 智慧製造平台進行數據蒐集、模型訓練、 模型管理、模型佈署和效能追踪，最後透過 NVIDIA 的開放式協作平台 Omniverse，打造出具有革命性的數位孿生解決方案。

和碩表示，詠鋐的加入，可以強化和碩 AI 生態系中在數據資料呈現、AutoML 演算法，以及模型生命週期管理的部分。另外，也期待透過與詠鋐智能顧問團隊在九月的工作坊中的合作，提供 AI 在 ESG 方面之能源管理、設備風險管理、人才治理等議題上的經驗，深化智慧工廠應用。

詠鋐智能執行長謝宗震表示，和碩透過 PEGAAi 以及 Omniverse 平台，利用數據生成工具強化對數值型資料模擬並透過 Tukey 進行分析預測，以及將這些數據與模型透過 3D 模擬工具，可以強化 AI 平台在數位孿生工廠上的應用。和碩致力於使場域人員能更容易且廣泛的使用 AI 工具，與詠鋐一直以來強調的 AI 平民化、為不懂 AI 的人進行賦能的理念不謀而合。透過與具備相同理念的夥伴進行策略整合並拓展和碩 AI 生態圈，可以為數位轉型、產業升級帶來更完整、更親民的解決方案。

AI 生態系成形，智慧服務場域加速擴散

和碩在 AI 的垂直面從 5G 解決方案、NVIDIA 的 GPUs、架構串整到 AI 平台，以及從 AI 平台的水平面將影像平台 PEGAAI、數值型平台 Tukey 進行互補，一套為智慧場域而生的硬體、管理、開發、應用生態系儼然成型。

和碩核心技術研發中心軟體研發一處處長蕭安助表示，智慧場域會急迫面對的 AI 議題不外乎為模型的開發、部署和管理。透過建立 AI 應用生態圈，服務對象可以不僅僅是製造業上下游夥伴，更能將這套開發、部署以及管理的 ML、AOI、LLM 的 Low Code / No Code 自動化架構加速智慧場域服務的擴散。

透過盤點現有工具，並基於平民化、自動化、規模化的概念建立 AI 生態圈，雙方期待將大幅提高生產效率和 AI 應用管理的經驗帶到其他智慧場域。結合和碩製造業以及詠鋐在多元產業的 AI 銷售經驗，將針對金融業、醫療業、智慧城市以及零售物流提供 AI 思維與工具，有望能幫助產業實現提高效率、節省成本和提升產品與服務品質的數位轉型目標。

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詠鋐智能 ( Chimes AI ) 與資策會推出具有開創性的 No-Code AI 解決方案，整合大數據壓縮與去敏技術，助力製造業數據處理效率的提升，實現更高的生產效益。透過這種新式合作模式，台灣製造業的 AI 應用將進入全新的境地，推動產業數位化升級。

原文連結：詠鋐智能與資策會 共創數據解析新里程

自 2021 年以來，詠鋐智能始終專注於提供最新的 AI 技術與解決方案。詠鋐智能的 No Code AI 平台 Tukey，憑藉其簡單操作且全面的功能，從資料處理、模型建立到 AI 應用一站式服務，滿足企業的大數據處理需求。今日，詠鋐智能與資策會於「數位信任治理生態論壇」發表全新的大數據壓縮與去敏技術，從根本上解決製造業數據處理的痛點。

詠鋐智能公司創辦人暨執行長謝宗震博士表示，隨著工廠設備數位化，一台關鍵設備每年會累積數千萬甚至數十億筆巨量數據，故數據處理流程將面臨著運算資源需求高、效率低下、數據安全等挑戰，這次與資策會的合作，是以全新的方式，解決這些問題。謝宗震進一步說明：「我們的解決方案能大幅度提升數據處理效率，有助於製造業更好地利用 AI 技術，提升生產效率，推動 AI 平民化。」

詠鋐智能的 No Code AI 平台與資策會的大數據壓縮與去敏技術的整合，不僅為企業提供一站式的 AI 解決方案，更為製造業的數位化轉型鋪平了道路。這種解決方案能實現製造業的 IoT 數據自動化處理，從而提升數據利用效率，實現產線效率最佳化。

詠鋐智能的產品與解決方案應用於多個領域，包括石化、特化、半導體、鋼鐵、汽車製造等，已經獲得了市場的高度認可。未來，詠鋐智能與資策會將繼續深化合作，不斷優化其 AI 解決方案，讓更多企業能夠更容易、更有效地利用 AI 技術，推動台灣的數位經濟發展。

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隨著新一代的應用興起，全球興起以 Low code / No code 技術加速企業的數位轉型的浪潮。由 APAC CIO Outlook 雜誌評選出的十大最佳 Low code / No code 平台服務商皆為業內表現突出的企業組織。

Chimes AI 聚焦在石化、鋼鐵、水泥、火電等高耗能產業的企業永續發展 (ESG) 解決方案，在高耗能產業關鍵減碳技術商轉前，透過 data-driven AI 技術持續推動節能減碳、循環經濟、工安環保，扮演關鍵角色。在商業化驗證上更已取得知名石化業龍頭全面性導入，超過 20 間工廠採用 Chimes AI 的解決方案，並取得驚人的效益。

Chimes AI 詠鋐智能執行長謝宗震博士表示：「這項評選認可了Chimes AI 詠鋐智能在 No Code AI 平台的專業能力，更為亞太區所有採用 Chimes AI 解決方案的客戶體現卓越價值！」。

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Chimes AI: Self-Building AI Applications Easily

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在訪談中謝執行長提到，傳統產業善用新興科技至關重要，透過人工智慧監診機制，能夠有效地針對異常設備提前預警，避免工廠在發生無預警停機時造成的公安意外或環境汙染。

談到如何實現 AI 落地，謝執行長分享了一個有趣的心法「對齊動機」。當我們想要在某個組織內部推動某件事情，首重對齊利害關係人的動機，以設備智慧監診為例，對設備保養工程師而言，這個方案有效減輕工作負擔；對廠務主管而言，這個方案有效降低管理風險；對於經營者而言，這個方案能有效提升生產效益。當立各個利害關係人的需求被對齊後，AI 應用方案當然會順利落地。

在 ESG 浪潮風靡全球之下，謝執行長也提出 AI 發展的問題點，目前頂尖的 AI 研究，譬如自然語言 (NLP) 模型訓練成本高達數百萬美金，其碳足跡相當於波音客機飛行紐約至北京200趟。

故此，謝執行長認為台灣擅長在有限的資源中做出最精緻的事物，基於這樣的文化基因，發展台灣特色的 AI 應用，不僅能讓台灣站上世界舞台，也同時讓大眾獲得更便利、更加永續美好的生活。

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‎在 Apple Podcasts 上的《IC之音｜聽見這世代》：世代學習關鍵字 ─ 「拉近AI與第一線 導入的關鍵」

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無預警停機造成的影響不僅是生產損失，亦有可能衍生工安環保問題，因此石化製程對於設備完整性要求較其他產業為高，因此傳統預知保養已難在符合現況製程穩定性要求。

傳統上保養策略為定期保養、預防保養、預知檢測等保養策略，隨者科技發展製程設備相對複雜且專業，且每位保養人員負責設備機種與廠牌繁多，傳統保養策略已無法符合保養作業需求，台塑近年來逐步導入設備智慧監診系統，以感應器收取機台運轉資訊，並結合專家知識、修繕履歷建立 AI 模型，已實踐設備極早期預警功能，在設備進入劣化狀態之際，提前發出預警，以降低非預期停機維修的損失。

AI 模型的維運難題

台塑公司的設備智慧監診系統，主要由資訊部門協助開發，設備管理部門使用。在多年運行後發現，發現AI 模型在長期使用之後，預測效果不如預期發生資料飄移（Data drift）現象，也就是在設備狀態改變，可能是因設備逢大週期整修零件大幅汰換後，其設備表徵(震動、溫度、壓力)呈現改變，往往會跟先前的資料分布不一樣。此時正在線上使用的 AI 模型泛用性隨之變差。

每當模型表現衰退時，會需要資訊人員協助重新訓練模型（Model retrain）。面對製程大量設備，每台機器就需要建立一個模型，AI模型適當調校即為一大問題；再者，每台設備的情況各自不同，若有特殊停機或是維修的事件，在建立模型時需要特別額外做資料處理，如果不是對機台的狀況非常熟悉的人，會需要大量的跨部門溝通協作。

Tukey 降低 AI 模型建置門檻，大幅縮短模型開發的時間

2021年6月，台塑導入由 Chimes AI 詠鋐智能所開發的 No-Code 平台 Tukey，讓最熟悉機台狀況，但沒有程式開發能力的設備保養工程師自行建置模型。

在過往，當模型的表現衰退時，需要由保養部門委託資訊部門重新訓練模型，由雙方所建立的工作小組共同協作，建立一個模型需要花費六個月的時間。

在導入 Tukey 之後，模型再訓練的工作由各保養廠的維修專員自行執行，在短短三個月之內，已經建置並上線 400 多個模型，大幅縮短模型開發的時間。

Tukey 提供跨組織的溝通橋樑，提升 AI 模型準確率

台塑主管提到，由於設備工程師是負責設備維運人員，最熟悉自己負責的機台狀況。相較於過往，由資訊人員協助所建立的模型，在資料清洗的步驟上，更能考量設備穩定操作各項因素各項設備特徵呈現，更能建立符合設備診斷AI模型。體現資料科學的名言：資料決定模型 表現上限，演算法逼近上限。

過往在資料清理步驟，多是設備人員跟由資訊人員溝通後，以 Python 撰寫程式碼，做客製化的清理。Tukey 可紀錄下每個資料清理的步驟，協助跨部門溝通時，有共同的對話基礎。在導入 Tukey 的三個月內，提升 AI 模型準確率達 5%，有效提升生產線的穩定度。

台塑集團AI 佈局逐漸成形，台塑導入 No-Code AI 工具，拉近 AI 與第一線設備工程師的距離，提升工作效率。未來，台塑也期望將這一套工作流程拓展到海外工廠，擴展 AI 佈局，降低維護成本並提升工廠工作安全。

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