現場主導型 AI Inspection 與機器人 MLOps 平台
將製造視覺 AI 從訓練到再訓練的全流程整合為單一運維流程， 降低對專責 AI 人力的依賴，讓現場團隊能持續管理模型效能。
現場運維瓶頸
檢測 AI 導入後在運維過程中產生的三大斷層
為因應現場環境變化與資料不足，必須解決核心瓶頸。
資料集
訓練參數
模型版本
以人工為主的資料蒐集與 標註導致模型改善延遲
訓練結果解讀與參數調整 仰賴專責人員的經驗
各產線的模型部署狀態與 變更歷程零碎分散
資料集、判定基準與檢測歷程整合管理， 並自動擷取再訓練候選樣本
以 LLM 為基礎的調校指引分析效能瓶頸， 並推薦下一輪的訓練參數
提供模型各版本歷程與 部署歷程追蹤架構
資料前處理流程規格化， 降低重複作業負擔
減少反覆訓練， 讓非專業人員也能改善模型
故障發生時可縮短回滾與 原因釐清的時間
以人工為主的資料蒐集與 標註導致模型改善延遲
資料集、判定基準與檢測歷程整合管理， 並自動擷取再訓練候選樣本
資料前處理流程規格化， 降低重複作業負擔
超越一次性導入，建構 AI Inspection 運維循環
將資料蒐集（AIVData）到模型再訓練（AIVOps）的全程， 以可擴充的架構串連，減少重複投資。
1資料準備
串接現場檢測影像與判定基準， 將再訓練用資料集 加以規格化。
2模型訓練
即使是非專業人員，也能透過 AI 推薦的 自動模型探索，以符合現場目標的 參數組合進行訓練。
3效能驗證
依客戶驗證集為基準， 量測檢出率、漏檢率與過檢率， 判定是否適合部署。
4部署
部署模型、 確認部署與回滾流程， 並管理已部署的模型紀錄。
5回饋蒐集
蒐集運維過程中產生的誤判、漏判與資料 漂移訊號， 回流至持續改善的循環。
1資料準備
串接現場檢測影像與判定基準， 將再訓練用資料集 加以規格化。
2模型訓練
即使是非專業人員，也能透過 AI 推薦的 自動模型探索，以符合現場目標的 參數組合進行訓練。
3效能驗證
依客戶驗證集為基準， 量測檢出率、漏檢率與過檢率， 判定是否適合部署。
4部署
部署模型、 確認部署與回滾流程， 並管理已部署的模型紀錄。
5回饋蒐集
蒐集運維過程中產生的誤判、漏判與資料 漂移訊號， 回流至持續改善的循環。
以事前協議的驗證集為基礎， 進行量化的效能量測
我們不做一概而論的數字承諾，而是依現場資料與驗證條件， 明確量測指標並評估是否達成目標。
*實際驗證數值會因客戶資料與量測條件而異， 並透過 PoC 結果報告書提供。
檢出率（Recall）
在實際不良品中，模型判定為不良的比例。
以客戶驗證集為基準量測，並交叉驗證漏檢案例。
漏檢率（Miss rate）
將實際不良品判為良品而放行的比例，直接攸關品質風險。
於 PoC 啟動前協議可接受範圍，並以該條件為基準判定合格與否。
過檢率（False call rate）
將良品判為不良的比例，直接攸關複判負擔。
會考量產線速度與作業人力投入資源，找出與漏檢率之間的適當平衡點。
支援現場主導運維的核心功能
緩解外部 AI 人力招募所帶來的成本負擔， 並以實務人員為核心，設計可掌控整條管線的機制。
- 標註
AI 自動標註
由 AI 自動偵測影像中的缺陷區域 並完成標註，減輕作業負擔， 提升資料品質。
- 不良生成
缺陷資料生成
以 AI 生成不足的缺陷樣本， 確保稀有不良資料並補足資料的侷限。
- 分析
資料分析
將標籤分布、位置、大小與檢測結果 視覺化，快速掌握資料偏差與 改善優先順序。
- 模型推薦
模型與參數推薦
分析資料集與訓練結果， 提出下一個模型與參數， 並支援反覆改善直至達成目標效能。
專為製造檢測領域打造的導入效益與運維效率
降低通用工具或一次性 SI 所引發的重複投資風險，並提供可擴充的檢測專屬功能。
AI 專業人力
由現場實務人員主導的運維架構
需投入直接招募與維護資源
僅提供工具，另需專責運維人力
僅於建置階段仰賴外部人力
導入與整合相關的事前確認事項
請查看常見問題
Q.沒有AI專業知識也能營運嗎？
透過提供自動模型搜尋及標準化的營運流程，減輕專職AI人員的負擔，使品質與生產第一線人員能夠親自進行訓練與部署。初始設定及異常處理由AIVEX工程師提供支援，從而降低導入門檻。
Q.能與現有的訓練流水線和系統對接嗎？
採用可擴充的架構，降低現有系統的沉沒成本。具體對接範圍在PoC階段進行診斷。
Q.在地端部署或封閉網路環境下也能運行嗎？
遵守現場的資安合規要求，支援地端部署、私有雲、混合環境。根據生產網路隔離的要求，設計契合現場條件的部署架構。
Q.資料收集之後，能將標註、AI訓練、測試、部署等運營全流程自動化嗎？
是的，可以。AIV Ops建構持續學習及整合/部署（CT/CI/CD）流水線，可按特定週期或條件全自動執行AI運營的全流程。在將管理員的介入降至最低的同時，提供一目了然地展示模型訓練結果與透明度的自動報告（模型卡片）。