Tukey AI BOX 的核心功能包括視覺化資料趨勢探索工具及數據清洗流程，確保高質量數據輸入；自動化機器學習平台則提供模型訓練與交叉驗證，優化模型性能。該設備透過邊緣 AI 實現即時數據分析和故障預測，並可選配生成式 AI 功能，能進行設備異常監診 (PHM) 、異常根因分析以及處置對策建議，有效降低工安風險。

Tukey AI BOX 的實際應用效果也十分顯著。例如，某大型製造企業在導入 AI BOX 後，將設備故障提前預警準確率高達 90%，並提升了關鍵設施的性能與能源使用效率。此外，該系統的軟儀表虛擬量測功能可減少品質變異，參數最佳化則加速配方研發和製程調參。邊緣端數據存儲和處理技術則保障了資料自有不外流，增強企業數據安全。

詠鋐智能的執行長謝宗震博士表示：「Tukey AI BOX 的推出標誌著我們在推動智慧製造和 ESG 實踐的最新成果。我們希望這款產品能幫助企業在數位轉型中提升效能和永續發展，同時促進整個產業的智慧升級。」

詠鋐智能致力於以 AI 技術加速企業實踐 ESG，自主研發的 Tukey AI 應用管理平台，透過數據剖析、行為預測及資料科學流程自動化，協助企業完成智慧製造的數位轉型，達成「AI for ESG」的永續經營目標。

如需參加 Tukey AI BOX 的線上產品演示或了解更多資訊，請造訪公司官網：www.chimes.ai

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詠鋐智能股份有限公司 (Chimes AI, Inc.) 憑藉其創新的AI技術榮獲該獎項，展現了其在能源管理與設備維護解決方案中的卓越實力。該公司獲獎的「AI 能源最佳化系統」與「AI 設備預防保修系統」是專為石化、煉鋼及製造業等高耗能產業設計的解決方案。

AI 能源最佳化系統採用了 Tukey AI 的先進演算法，可在應用場域顯著降低能源消耗。中鋼碳素在導入該系統後，每批次生產的能耗最高節約達32%，年減少二氧化碳排放約200噸。中鋼碳素的代表表示：「詠鋐智能的 AI 解決方案幫助我們達成了超乎預期的節能效果，並顯著提高了生產效率與數據安全性。」

此外，詠鋐智能的「AI 設備預防保修系統」結合 RAG（檢索增強生成）技術與 LLM ChatBot，提供操作員即時的設備狀態與維護指導。該系統可主動預測設備異常，並在故障發生前提供解決方案，顯著縮短維修時間和成本，並提升生產安全性。

詠鋐智能執行長謝宗震博士表示：「我們很榮幸能夠在如此具權威性的活動中獲得數位楷模獎。詠鋐智能的宗旨在協助企業使用AI技術減少浪費，加速實踐ESG。我們相信，透過持續的技術創新，我們將為工業企業創造更多價值，並為全球的可持續發展做出貢獻。」

詠鋐智能自成立以來，一直致力於以先進的AI技術推動工業界的數位轉型。此次獲獎不僅是對該公司多年努力的肯定，也標誌著詠鋐智能在AI能源及設備管理解決方案上的領先地位。

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Chimes AI 的資深資料科學家洪國彭在展會中表示：「透過我們的 AI 模組，中鋼碳素不僅在製程中實現了顯著的節能效果，還大幅降低了整體碳排放量。這項技術將為全台鋼鐵與石化廠提供重要的節能減碳新方向。」此次技術應用中，Chimes AI 的能源AI模組運用了先進的 AutoML 和 PSO 粒子群演算法，成功優化操作參數，使能源消耗降至最低，同時確保產品品質合規。

Chimes AI 致力於降低 AI 應用的建置門檻，透過無程式碼（No-Code）平台，使得非技術背景的工程師也能輕鬆運用 AI 工具，實現製程的智慧化轉型。中鋼碳素此次成功應用 AI 技術，不僅為該公司在能源管理和碳排放控制領域樹立了新標桿，也為全台相關產業的升級轉型提供了可行方案。

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在演講中，謝宗震博士詳細介紹了 Tukey AI 平台的核心功能，並展示了多個成功案例，這些案例顯示該平台在生產良率提升和設備異常預警方面具有高達90%的準確度。他表示：「Tukey AI 旨在解決製造業中，因 AI 專業知識不足、跨越溝通不暢，所導致的專案進展緩慢問題，讓領域專家能夠輕鬆上手建模，從而加速AI技術的落地與應用。」

多家參展企業在展會期間對 Tukey AI 的即時數據處理能力和高度準確的預測結果表示高度讚賞。特別是在實現生產過程中的能效優化和設備異常監測方面，該平台展示了強大的應用潛力。例如，一家知名特用化學工廠案例：「Tukey AI 的應用讓我們在冰水系統節省能源消耗方面實現了前所未有的突破，年均節省超過200萬元。」

Tukey AI 平台的設計不僅支援自動化的 AI 模型建置與管理，還結合了實時監控與預測性維護功能，幫助企業實現 ESG（環境、社會、治理）目標。該平台在減少能源消耗和碳排放方面的卓越表現，不僅符合企業的永續經營需求，還為其創造了實質性的經濟效益。

「我們相信，未來的製造業將越來越依賴智能化技術的支持，而 Tukey AI 正是這一轉型過程中的重要推手。」謝宗震博士補充道。

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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：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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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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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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