透過工業級 AI 平台產品與 AI 解決方案，即使將人為介入降至最低， 也能實現一座自我進化的 Learning Factory
串連 AIVision、AIVData、AIVOps、AIVot 四大核心產品， 將碎片化的 AX（AI Transformation）流程驅動為單一的營運管線。
製造業 AI 不僅止於模型效能，更取決於能持續精進效能、 並穩定落地於現場的「營運」能力。
現場環境的變化、資料不足、判定模糊、來自各式設備的限制等， 導入 AI Solution 之後的實質難題往往難以化解。
現場環境一變，效能就下降了。
既要守住 0.1% 以下的不良率，又得快速更新模型，當時真覺得這幾乎不可能。畢竟速度與品質難以兼得。
B 客戶（半導體後段製程）
模型的檢測良率怎麼越來越低？
導入之後，模型似乎也漸漸老化了。良率越來越低，而我們又需要能在 300M 高解析影像中揪出 7 像素等級微小不良的模型。這真是個難關。
F 客戶（電池模組）
累積下來的資料其實沒多少。
我們原以為只能生成能充分反映工廠背景環境 與製程特性的影像，但又不禁懷疑， 以那些資料訓練出的模型真能展現優異成績嗎。
E 客戶（電池芯製程）
超越世界頂尖水準的效能（準確度、精密度）， 打造由製造商主導、能自給自足的 AI 營運體系。
整合橫跨 Sensing、Model、Mechatronics、Control、Ops 的技術堆疊， 提供即使在嚴苛現場環境中也能運作的 AI 解決方案。
以最少的資料， 成就最佳的效能。
在驗證條件下，確認訓練資料量縮減達 36 倍、Safety 不良檢出率達 100%，並以單一模型營運架構管理超過 7,000 項生產品項。
1/36
頂尖的資料效率
將原本 155,282 張的訓練資料壓縮至 4,284 張 縮短初期驗證期程與不良資料蒐集的負擔
97.1%
壓倒性的偵測效能
相較競品模型，偵測率提升 +27.2%p 降低誤檢與漏檢風險的檢出架構
100%
絕不放過的致命缺陷
以 OOD 技術偵測未學習的稀有缺陷 降低致命缺陷外流的風險
7,000+
單一模型的廣泛因應
以單一模型架構管理超過 7,000 項生產品項 減輕因產品變更而需額外建構模型的負擔
經現場驗證的 AI 營運系統
從全球大型企業到專業製造商，我們在無數條件與環境下，成功推動客戶的 AX。
以客戶心聲驗證的 AIVEX 解決方案
從嚴苛的檢測環境到複雜的生產製程，即使在他家難以實現的現場，我們也贏得了客戶深厚的信賴。
FAQ
從全球大型企業到專業製造商，我們在無數條件與環境下，成功推動客戶的 AX。
Q.在幾乎沒有不良資料的新建產線上也能導入AI外觀檢測嗎？
可以。導入外觀檢測時，利用僅憑正常產品資料學習模式的非監督式學習（Anomaly Detection，異常偵測）來建構初期AI模型。藉此，即使在不良資料不足的新建產線上，也能主動檢出未學習的稀有缺陷（OOD），快速啟動品質檢測。
Q.如何驗證AI模型的效能與導入效果？
外觀檢測模型與機器人視覺均會嚴格區分外部基準評測和實際量產應用條件來進行驗證。導入前經過PoC（概念驗證）階段，基於現場資料，與客戶共同交叉驗證檢出率、過檢率以及機器人節拍時間（Tact Time）的影響，隨後再部署到正式產線。
Q.沒有AI或程式設計知識的現場操作人員也能直接營運檢測系統嗎？
可以。提供基於無程式碼（No-Code）的直覺UI，即使沒有資料科學家，現場品質負責人也能自行完成流水線配置、標註、過檢複核等必要的維運實務，並實現完全掌控與營運。
Q.在多品種少量生產線上也能用一個檢測模型應對嗎？
可以，採用單一模型（Single Model）架構靈活應對。透過提取多種產品間共通不良特徵的統一結構，即使新增生產品項，也無需建構單獨模型，而是以向現有檢測模型追加資料的方式防止碎片化。
Q.從方案導入到實際量產應用的流程是如何推進的？
機器人與AI外觀檢測均通常按照「現場診斷及PoC → 現場產線驗證 → 量產導入」的三階段流程推進。尤其是檢測方案（AIVEX），透過運用非監督式學習及自動化工具，大幅縮短初期資料採集及模型建構所需的整體週期。
Q.方案導入的價格結構是如何構成的？
機器人控制與AI檢測方案均採用模組化授權策略，以便隨著產線增設及工序擴展實現系統擴充。其合理構成包括：確認導入可行性的診斷及PoC費用、各現場產線的建置對接費用，以及契合基礎設施環境（雲端／地端部署）的系統營運授權。
Q.在複雜工序中能一次性整合控制多台機器人和設備嗎？
可以。機器人自動化方案AIVot具備可在單一平台上有機管理多台設備的多設備控制（Multi-Device Control）架構，即使在複雜環境中也能實現最佳的整合控制。
Q.有應用於工業現場的類似案例參考嗎？
有。在機器人與外觀檢測兩個領域均擁有豐富的實施案例。從搬運、組裝、機床上下料等基於機器人的工序，到超精密品質檢測，我們基於應用於各類現場的實際建置案例，為客戶量身提供最佳方案。
Q.可以用客戶的實物進行PoC及示範嗎？
可以，機器人控制與AI檢測方案均支援。我們以客戶的實際產品為對象，開展前期PoC（概念驗證）及示範。由此在應用到量產線之前，對視覺辨識率和機器人節拍時間（Tact Time）等核心效能進行交叉驗證，將風險降至最低。（但根據專案規模，可能產生一定的執行費用，該費用將在本專案啟動時予以抵扣。）
Q.即使自動化對象物體的位置不固定，也能運用機器人實現物流自動化嗎？
是的，可以實現。透過應用3D視覺及AI辨識技術，即使對象物的位置或姿態每次都不一致，也能即時精確地掌握其座標。藉此，即便是隨機擺放的物品或多變的環境，也能穩定可靠且靈活地實現物流自動化，不受干擾。
Q.由人工精細手工操作完成的精密組裝等工序，也能用機器人實現自動化嗎？
是的，可以實現。在透過高解析度視覺系統進行精密位置校正的基礎上，融合機器人的力控制（Force Control）技術，實現微妙的力道調節。藉此，即便是過去離不開人工精巧手感的微小零件插入與緊固等高難度精密組裝工序，也能成功實現自動化。
Q.當同一條生產線投入多個品種的待檢產品時，光學模組或檢測軟體能否自動切換？
是的，可以完美支援。在多品種混流生產環境中，透過與現有生產管理系統（MES/PLC）的即時聯動，即時辨識所投入產品的品號。系統隨之自動切換預先註冊的照明、光學模組控制值與AI檢測配方（SW），從而實現無需停線的連續一體化檢測。