AI 成為中小企業升級的實際入場券

115 年 SBIR 計畫在規模上有明顯擴大，核定金額較前一年同期翻倍，核定件數提高 44%，其中 AI 技術導入案件增加 33%。計畫同步設定創新科技主軸，涵蓋 AI 智慧應用、無人載具與淨零應用，預期帶動企業拓展國內外營收達 2.1 億元。

這些數字說明一件事：AI 導入的門檻正在降低，但要從補助走到真正落地，中間仍有一段距離。對多數中小企業來說，資金、人力與技術能力的缺口並不會因為拿到補助就自動消失，SBIR 的價值更多是在這個缺口上搭了一座橋。

先知科技在本次記者會的成果說明

本次記者會中，先知科技分享了以 AI 技術協助農工產業優化製程與品質管理的執行成果。目前已協助多家國內中小微企業完成 AI 導入，並成功進入日本食品產業市場，取得具體訂單成績。

回顧這幾年的案子，我們花最多時間的其實不是建模本身，而是在釐清客戶現場的資料狀況：哪些資料有在記錄、哪些只存在師傅腦袋裡、哪些系統根本沒辦法對接。這個前期工作做不好，後面的 AI 模型再準確也派不上用場。

NexusAI 平台的模組化思路

先知科技的 AI 應用能力整合於 Foresight NexusAI 平台，涵蓋數據分析預測（數據通）、AI 視覺偵測辨識（天眼通）、多模態圖文解析（圖文通）、生成式知識管理（知識通）、數據戰情分析（戰情通）與 AI+RPA 流程自動化（RPAi+）等模組。

平台設計上採模組化架構，讓企業不必一次導入所有功能，而是從最有感的痛點切入，驗證效益後再逐步擴展。製造業常見的起點是品質異常預警與視覺檢測，走到後期才會延伸到知識管理或跨系統數據整合。這樣的路徑對中小企業來說，風險比較可控。

持續推進 AI 落地的下一步

參與這次記者會，對我們來說也是一個整理與確認的機會：AI 落地的難度從來不在技術本身，而在於如何讓技術真正融入企業的日常作業流程，讓現場人員願意使用且用得順暢、並讓組織能看得到效益。

這件事沒有捷徑，但有可以複製的方法論。這也是先知科技接下來會持續投入的方向。

在 COMPUTEX 2026 展會現場，我們更明顯感受到，越來越多企業開始追問的是實際操作面的問題：AI 要如何和既有系統整合？製造現場資料不足或分散時，AI 要怎麼落地？導入之後，如何真正改善品質、效率、人力與決策問題？AI 能不能進入企業的日常營運，而不是一次性展示後就束之高閣？

這些問題，都是先知科技長期推動智慧製造與 AI 應用時，最常在現場面對的核心課題。

本次 COMPUTEX，先知科技以 NexusAI 為主軸，展示企業從單點 AI 應用，走向整合型 AI 戰略平台的可能路徑，涵蓋數據分析、視覺檢測、圖文解析、知識管理、流程自動化與決策支援等多元模組。

企業關心的，是 AI 能不能真的納入流程中

COMPUTEX 匯聚了來自科技、製造、系統整合、通路與國際市場的參展者與來訪者。從展會交流中可以觀察到，AI 已是企業轉型討論中無法迴避的主題，但企業對 AI 的期待也在悄悄轉變。

過去，許多企業關注的是模型能力、生成式 AI 工具、或單一功能的雲端服務。現在更多企業開始回到實際營運情境，思考 AI 是否真能解決現場問題。製造業者關心品質檢測是否能更即時、設備異常是否能提前預警、歷史圖紙與報價資料是否能被有效利用、內部知識與經驗是否能系統化保存、重複性流程是否能自動化處理。

這些需求背後，反映的是 AI 導入正在進入下一個階段。AI 必須能夠串接資料、整合系統、貼近流程，並回應企業真正的營運目標，才算真的有用。

落地的第一關，常常卡在資料

許多企業不是沒有 AI 應用想法，也不是不願意投資，而是卡在更前面的問題。

資料分散在不同系統中，現場設備尚未完整聯網，生產紀錄仍仰賴人工整理，品質數據與製程資料無法即時對應，報表產出耗時，跨部門資訊也難以快速整合。資料基礎尚未完整，AI 就很難穩定發揮價值。

這也是為什麼先知科技在推動 AI 應用時，從智慧製造的整體架構出發，協助企業完成資料收集、系統整合、流程分析、模型建置到實際落地，而不是只提供單一 AI 工具。NexusAI 的核心，是協助企業將分散的資料、系統與 AI 能力串接起來，讓 AI 能夠進入日常營運與決策流程，成為真正可用的應用平台。

NexusAI：模組化導入，從一個場景開始擴展

本次展會中，先知科技以 NexusAI 展示企業導入 AI 的整合型路徑。NexusAI 面向企業 AI 落地需求設計，採模組化架構，企業可依自身需求從品質檢測、數據分析、圖文解析、知識管理、流程自動化或決策支援等不同場景切入，再逐步擴展至跨部門、跨系統的 AI 應用。

AI 導入最怕的，往往不是從小場景開始，而是永遠停留在小場景。AI 應用若無法與既有系統、資料流程與組織決策連結，就容易成為一次性的專案展示。因此，NexusAI 強調的是協助企業建立可持續擴充的 AI 應用基礎，從單點解決方案開始，逐步走向企業級的 AI 決策與營運平台。

從展會交流歸納：企業最高頻的四個導入場景

一、製程品質管理

在多樣少量、高規格、高交期壓力的製造環境下，人工目視或事後抽檢已難以滿足即時品質管理需求。透過 NexusAI 的數據分析預測與 AI 視覺檢測，企業可以掌握影響品質的關鍵因子，進行瑕疵辨識、分類判讀與即時預警，協助製造現場更快發現異常、追溯原因，朝零缺陷製造推進。AI 在這個場景中的價值，在於讓品質管理從事後檢查，走向事前預測與即時反應。

二、圖文解析與報價輔助

在扣件、五金零件、精密加工與設備製造等產業，報價與工序規劃高度仰賴資深人員的經驗。當歷史圖紙、設計資料與報價紀錄散落在不同檔案或系統中，業務與工程人員往往需要花費大量時間查找比對。NexusAI 的圖文解析能力，協助企業建立圖文資料庫，透過 AI 比對新圖與歷史圖面，快速找出相似設計、相關工序與報價參考，讓過去累積的工程知識與報價經驗重新被活化利用。

三、企業知識管理

知識斷層是許多企業長期存在、卻不容易被量化的風險。SOP、維修紀錄、客訴資料、研發文件、製程經驗等，可能分散在不同資料夾、不同系統，甚至只存在於資深人員的個人記憶中。透過 NexusAI 的知識管理與智慧問答能力，企業可以將內部文件轉化為可搜尋、可問答的知識系統，讓使用者以自然語言查詢所需資訊。這對企業來說，是建立一套讓知識能被保存、流動與應用的組織能力。

四、流程自動化與決策支援

企業日常營運中存在大量重複性流程，報表整理、資料查詢、跨系統輸入、例行通知、內部審核等，單次看似簡單，長期累積卻消耗大量人力與時間。透過 RPAi+ 與數據戰情通，企業可以將部分重複性流程自動化，並透過 AI 協助資料彙整、查詢、分析與報告生成。當 AI 能進入日常流程，員工才有空間投入更需要判斷、溝通與創造力的工作。

AI 導入，需要一條可以走完的路徑

從本次 COMPUTEX 的交流中，有非常多的廠商來到先知科技的攤位，不管是合作夥伴、有 AI 導入需求的企業、學研單位等，我們也盡情的展示了 NexusAI 的特色，詳盡的為每個到訪者進行介紹，我們看到了大家對於 AI 導入應用的想像與期望，也促成了很多的商業合作契機。

我們同時觀察到，許多企業已不再滿足於單一 AI 工具的試用。他們更想知道的是：導入前，如何判斷自己的資料與流程是否準備好？導入過程中，如何降低技術門檻與組織學習成本？導入之後，如何持續維運模型、擴充應用並衡量效益？

這些問題都指向同一件事：AI 導入需要的是一條能被企業實際執行的落地路徑。

先知科技長期深耕智慧製造、AIoT 與系統整合，理解製造現場的資料限制、系統環境與實際營運壓力。推動 NexusAI 時，我們更重視的是 AI 如何與現場設備、既有系統、資料中台、操作流程與決策需求整合，而不只是 AI 模型本身的精度表現。AI 從概念到應用、從展示到落地、從單點效率提升到企業整體競爭力升級，需要的是系統性的整合能力。

展會是起點，落地才是重點

感謝每一位於 COMPUTEX 期間蒞臨先知科技展位、與我們交流討論的來賓與合作夥伴。無論是製造業者、設備商、系統整合商、通路夥伴，或正在評估 AI 導入的企業團隊，您的提問與回饋都是我們持續優化產品與服務的重要參考。

對先知科技而言，展會不是終點，而是更多合作與對話的開始。

如果你的企業正在思考 AI 如何導入製造現場，或希望進一步了解 NexusAI 在品質檢測、圖文解析、知識管理、流程自動化與決策支援上的應用，歡迎與先知科技聯繫，預約顧問諮詢與系統展示。

過去，大家關心的是模型夠不夠強。現在，更多企業真正遇到的問題是：AI 要怎麼放進企業流程裡？

模型能力當然重要。但當 AI 進入企業現場，問題往往不只在模型本身。資料能不能安全使用？哪些資料適合上雲、哪些必須留在地端？工廠的設備、能源、製程資料能不能被即時掌握？過去累積多年的圖面、文件、報價紀錄與老師傅經驗，能不能被 AI 理解並重新運用？

2026 年 6 月 3 日，先知科技舉辦第二季線上研討會「企業 AI 落地實戰：從混合雲架構、數位孿生到圖文知識應用」，邀請 iKala 愛卡拉互動媒體、駿盛科技整合與先知科技三位講者，分別從 AI Agent 混合雲部署、AI × 數位孿生 × 能源管理，以及圖文通 BlueprintLegacyAI 的多模態圖文解析應用，分享企業 AI 落地的實務觀點。

三個講題看似各自獨立，但背後都在回應同一件事：企業 AI 落地，要重新設計資料、現場與知識的流動方式。

觀點一：AI Agent 的第一步，不是選模型，而是選對部署架構

第一場由 iKala 愛卡拉互動媒體主講「地端 AI 與混合雲架構：企業導入 AI Agent 的安全與效能實戰思考」。

許多企業開始導入 AI Agent 時，第一個遇到的問題往往是：資料到底能不能上雲？全部上雲，擔心機密外洩；全部留在地端，又可能在模型理解能力、運算效能與維運成本上受限。所以真正需要思考的，是依照不同資料類型與應用情境，設計適合自己的混合架構。

與內部制度、公司文件、產品規格、客戶資料相關的內容，通常更適合留在地端。銷售話術生成、外部資訊整理或需要較高語意理解能力的應用，則可以評估串接雲端模型，取得更好的生成品質與使用彈性。

iKala 在分享中也提到，企業導入 AI 要從「資料最完整、需求最明確、員工最容易使用」的場景開始。HR 規章查詢、內部知識問答、業務拜訪前的資料準備，都是相對容易讓員工感受到 AI 實際價值的起點。

會後 Q&A 有一個很實際的問題：一般企業中，誰負責決定哪些 AI 應用要放在地端、雲端或混合架構？

講者回應，通常由資訊單位與評估專案的負責人共同決定。大型企業或集團型客戶，多由資訊部門或資訊子公司統籌資安與資料控管。AI 導入本來就牽涉跨部門溝通、權限設定與流程協調，架構選擇，某種程度上也是組織治理的一部分。

另一個聽眾關心的問題是：如何防止員工使用雲端 AI 問答時，不小心把公司機密帶出去？

當 AI 工具越來越容易取得，企業光靠員工自律是不夠的，需要在平台設計階段就納入權限控管、防止資料外洩、防止 Prompt 被竄改等機制。資安要在架構設計的起點就納入考量，而不是事後補上。

觀點二：數位孿生不只是 3D 畫面，讓工廠可以預測、推演與優化

第二場由駿盛科技整合主講「工廠的數位靈魂：AI × 數位孿生 × 能源管理驅動的智慧工廠」。

很多人聽到數位孿生，第一個想到的是 3D BIM 或漂亮的工廠可視化畫面。真正有用的數位孿生，要能讓管理者回答更實際的問題：電費為什麼突然變高？是哪一區、哪一條產線造成的？設備是不是正在慢慢劣化？冰水機、水泵、冷卻水塔與空調系統，要怎麼協同運作才最省電？

這些問題靠單一報表很難回答。工廠通常不缺資料，缺的是把資料放回對的脈絡。駿盛科技整合在分享中強調，數位孿生的核心在於把工廠資料對應到正確的空間、時間與管理情境，讓管理者有機會從「看到異常」進一步走向「理解異常」，甚至提前預測。

在能源管理場景中，數位孿生可以協助工廠建立幾種能力：

需量控制

在用電尖峰到來前就先推演風險與可執行策略，而不是等警報發生才提醒。

設備健康管理

設備通常是慢慢偏離正常狀態，透過 AI 模型與歷史資料，企業可以提早看出劣化趨勢。

系統能效最佳化

每台設備各自省電，不代表整體系統就最省，真正的節能往往來自全系統的協同運轉。

合規與知識累積

能源管理、ISO 50001、PDCA 與改善紀錄，如果能在日常營運中被系統化留下，就不需要等到稽核前才大量補資料。

會後聽眾問到：設備模型建置通常需要收集多久的資料？

不同設備與場域差異很大。常見設備如水泵，可能約一週到一個月；冰水機可能需要一到三個月；冷卻水塔受氣候影響較大，可能需要半年到一年。實務上通常先以半年到一年資料作為導入基礎。AI 模型需要足夠的現場資料，才能真正理解設備、氣候、產能與能源消耗之間的關係。

另一個問題問到：系統是否能進行 What-if 推演，整合產出目標、品質、成本與能源管理，提供多種決策方案？

目前系統可以針對工廠產出與成本建立模型，並搭配決策者的選擇行為進行推演。例如當用電面臨超約風險時，系統可以協助判斷當下應該優先啟動太陽能、儲能設備或發電機。數位孿生的進階價值，正是在不同情境下協助決策者做出更好的選擇。

觀點三：企業最有價值的知識，常常藏在圖面與文件裡

第三場由先知科技主講「圖文通 BlueprintLegacyAI：讓 AI 看懂圖面、文件與知識脈絡」。

對許多製造業來說，企業內部最重要的知識，往往不只存在資料庫裡。它可能藏在設計圖、CAD 圖檔、規格書、報價紀錄、供應商文件、工序資料、版本圖面，甚至資深業務與工程人員的記憶之中。

這些資料很有價值，但也最容易被困住。格式不同、分散存放、不易搜尋，傳統系統也難以理解。業務收到一張新圖面，要找過去是否有類似案件，常常得靠資深人員的記憶；工程單位確認圖面版本差異，可能需要人工一張一張比對；採購收到不同供應商的報價文件，又要花大量時間整理格式。這些工作看似日常，卻直接影響報價速度、接單效率與工程準備時間。

圖文通 BlueprintLegacyAI 正是針對這類場景設計的多模態 AI 圖文解析平台。它讓 AI 同時理解圖形、文字、規格與脈絡，協助企業完成相似圖搜尋、歷史報價查找、圖面差異比對、規格文件解析，以及工序與報價輔助。

在報價場景中，使用者上傳客戶圖面後，系統比對歷史圖文資料庫找出相似設計，並串接 ERP 中的過往報價與供應商資訊，協助業務與工程團隊快速收斂報價範圍。在文件解析場景中，圖文通可以透過 OCR 與語言模型，解析不同格式的供應商報價單或規格文件，轉換成企業內部可用的標準格式。在圖面版本管理上，則可以標示兩張圖面的差異，包含文字、顏色、內容增減或版本變更，降低人工目視比對的負擔。

Q&A 中聽眾問到：圖文通導入前，企業需要做什麼準備？

如果主要效益是快速報價，企業需要先確認 ERP 系統是否能串接。圖文通找到相似圖面後，還需要連動過去的報價、供應商與成本資料。此外，企業內部的圖號與單號之間也必須建立標準規範與關聯性，只有當圖、文與 ERP 資料能被串起來，AI 才能真正把圖面、報價與工序轉換成可用的知識。

另一個問題是：圖文通可以用文字搜尋圖片嗎？

實務上有些資深業務不一定有完整原始圖檔，或是已經知道某些關鍵條件，想直接用文字描述搜尋對應圖面。圖文通支援以文字在資料庫中搜尋設計圖，以圖找圖或以文找圖都可以。

從 Q&A 看見企業真正在意什麼

本次研討會的 Q&A 環節，集中反映了幾個企業在 AI 落地時最實際的困惑。

AI 架構由誰決定？

這牽涉資料安全、使用權限、成本、模型能力與後續營運，需要專案負責人、使用部門、資安管理與高階決策共同參與，單一角色很難拍板。

AI 模型需要多少現場資料？

越受氣候、負載、產能影響的場景，越需要足夠長的資料累積與驗證。模型好不好，也要看資料夠不夠、能不能反映現場真實狀況。

AI 應用前資料要怎麼準備？

以圖文通為例，如果希望 AI 協助快速報價，就要先盤點 ERP 串接狀態、圖號與單號關聯、歷史報價與圖面資料品質。AI 能加速判斷，前提是資料能被正確串接。

掌握企業 AI 落地成功的課題關鍵

混合雲架構、數位孿生、圖文通，三個講題從不同角度回應同一件事：企業 AI 落地，要讓 AI 真正進入企業的資料流、現場流與知識流。從資料如何部署，到現場如何被感知，從設備如何被管理，到知識如何被整理，這些才是企業 AI 落地的真正課題。

如果你的企業正在評估 AI 導入、智慧工廠、能源管理或圖文知識應用，歡迎與先知科技聯繫，一起盤點企業現況，找出最適合的落地路徑。

我們在輔導企業的過程中，常常看到這樣的現象：系統已經換過好幾套，但業務助理還是每天在不同介面之間複製貼上；生產報表已經數位化，但主管要看數字還是要等人整理完才能拿到。系統夠好，流程卻從來沒有被重新設計過。

這才是企業數位轉型真正卡住的地方。

先把每天都在重複的事情處理掉

很多企業在談 AI 落地之前，有一個更基本的問題沒有解決：

哪些事情，其實不該再讓人每天手動做？

ERP 資料登打、報表彙整、訂單比對、跨部門資料核對、例行通知發送。這些工作不需要多高的判斷力，卻每天都在消耗有限的人力。更麻煩的是，這類工作一旦出錯，往往影響的不只是一個環節，而是整條流程。

RPA，也就是機器人流程自動化，能夠透過軟體機器人，依照設定好的規則，接手這類重複性的電腦操作。登入系統、讀取資料、填入欄位、產出報表、發送通知，全部可以自動執行。

RPA 結合 AI 之後，還能進一步處理非結構化的資料，例如文件辨識、判斷分類、異常提醒，應對的情境也更複雜。

為什麼很多企業做了系統，人還是很忙

這個問題，我們在各種規模的企業都看過。

原因通常出在系統之間沒有打通。資料在 A 系統產生，要人工搬到 B 系統；財務下載了報表，還要再整理才能給主管看；採購、業務、生產各自有資料，但整合的工作落在某個人身上，每天都在做，每天都沒有人覺得這件事應該要改。

這種狀況不少見，但它有解法。

AI+RPA 可以在現有架構上，先把那些最高頻、最重複、最容易出錯的環節自動化。不需要重新串接所有系統，也不需要大規模的 IT 開發。人從這些瑣事裡脫身之後，時間才能真正回到需要判斷和溝通的地方。

RPAi+ 在 NexusAI 裡的位置

在我們的 NexusAI 平台架構裡，RPAi+ 的角色是幫企業把流程執行端打通。

數據通分析了預測結果，知識通整理了內部知識，戰情通把數據轉成決策洞察，但這些最終要產生價值，還是要回到執行面。執行端若還是靠人工搬資料、手動觸發、等待回報，AI 分析的結果就只停在報表層，沒有真正進入日常運作。

RPAi+ 做的就是這件事：讓 AI 產出的結果，能夠連結到實際流程，驅動後續的動作。

導入之前，有幾件事值得先確認

適合先動的流程，通常有幾個共同特徵：每天都在發生、容易因為人工輸入出錯、需要在不同系統或部門之間搬資料。這類流程改善最快，效果也最容易被看見。

但有一件事很重要：流程規則要先整理清楚。

RPA 執行的基礎是規則。流程本身邏輯還沒釐清、例外狀況太多，自動化只會讓問題更快暴露。所以在挑工具之前，先把流程步驟、判斷條件、異常處理方式整理一遍，往往才是導入成功的關鍵。

6/17 RPAi+ 產品教育訓練

為了讓有興趣的企業能更具體看到 AI+RPA 的實際應用，先知科技將在 6 月 17 日舉辦 RPAi+ 免費產品教育訓練課程。

課程會從企業常見的流程痛點切入，說明 AI+RPA 如何協助自動化日常作業，並介紹 RPAi+ 模組在 NexusAI 架構中的定位與實際應用情境。

適合對象：

• 正在評估導入 AI 或流程自動化的主管
• 負責營運、資訊、製造、財務行政或流程改善的人員
• 每天還有大量資料登打、跨系統核對、例行報表整理的部門窗口

系統已經換了，但人還是很忙—如果這句話說的是你的企業，這堂課正是能幫助你解決這類問題的關鍵。

立即報名，了解 AI+RPA 如何從流程端讓 AI 真正落地。

為什麼企業導入 AI，常常停留在展示階段？

AI 技術看似越來越容易取得，但企業要讓 AI 產生實際效益，仍然會面臨許多實際的應用挑戰。

許多企業在導入初期，可能先嘗試單一 AI 工具，例如文件問答、瑕疵辨識、報表生成或資料分析。這些工具確實能在單一任務上看見效果，但如果沒有與既有資料、系統和流程整合，就很容易停留在「可以展示」卻「難以長期運用」的階段。

常見的問題包括：

• 企業資料散落在 ERP、MES、設備、Excel、文件與人員經驗中，缺乏統一整理與串接。
• 製造現場雖然有大量數據，卻無法即時回到品質預測、異常判斷與製程改善。
• 企業內部累積大量文件、圖面、SOP 與歷史經驗，但查找困難，也難以讓新人快速承接。
• AI 分析結果無法進入管理流程，導致決策者仍然需要等待人工整理報表與分析結論。

因此，企業導入 AI 的核心問題，通常在於 AI 要從哪一個痛點開始？如何與企業現有流程串接？又如何逐步擴展成可持續運作的平台能力？

先知科技在智慧製造與 AI 系統整合領域，長期關注製造業現場的系統性挑戰，包括設備資訊掌握不易、品質與良率控制困難、人力與知識傳承壓力、資料分散、AI 導入門檻高等問題。這些挑戰也正是企業推動智慧轉型時，最需要被優先釐清與回應的關鍵課題。

從單點 AI 到平台化應用：企業需要的是可實踐、可擴充、可整合的 AI 架構

企業導入 AI，不一定要一開始就進行龐大的系統重建。

更務實的做法，是先從明確痛點出發，選擇最具效益的場景進行導入，再逐步擴展到跨部門、跨流程、跨系統的應用。

一般來說，企業 AI 導入可以分成三個層次。

第一層，是單點應用。

例如針對特定任務導入 AI 報表、自動化流程、文件問答、瑕疵辨識或資料分析，先解決單一部門或單一流程的效率問題。

第二層，是應用整合。

當 AI 開始與企業既有系統、資料庫、製造流程或營運流程串接，AI 的分析結果就能被現場使用，進一步改善品質、效率與決策速度。

第三層，是平台化擴展。

當企業將資料整合、AI 建模、視覺辨識、知識管理、決策支援、流程自動化等能力整合成可持續使用的平台，AI 就不再只是單一工具，而會逐步成為企業營運能力的一部分。

這也是先知科技推動 Foresight NexusAI 的核心方向。

透過多元 AI 模組與智慧製造系統整合能力，企業可以從單一痛點切入，例如製程品質預測、AI 視覺檢測、圖文資料比對、企業知識查詢、營運報表分析或流程自動化，再依照實際效益逐步擴展應用範圍。

先知科技現有 AI 產品模組涵蓋數據通 AIUPS、天眼通 SkyEyes、圖文通 BlueprintLegacyAI、知識通 KnowledgeConnect、市研通 Market Insight、預感通 Future Sensing、數據戰情通 TranX、AI+RPA 等應用，可對應不同產業場景與企業導入需求。

先知科技參展 COMPUTEX：展示 AI 如何進入企業真實場景

本次 COMPUTEX 展會，先知科技將展示企業 AI 與智慧製造應用的多元場景，協助企業理解 AI 如何從技術概念走向日常營運。

我們希望與參觀者交流的不只是「AI 可以做什麼」，而是更進一步討論：

• 企業內部資料如何更有效被 AI 應用？
• 製造現場如何從經驗判斷走向數據決策？
• AI 是否能協助品質、報價、知識管理與營運分析？
• 既有 ERP、MES、設備資料與文件系統，如何與 AI 模組整合？
• 企業應該從哪一個應用場景開始導入，才能降低風險並看見效益？

先知科技長期以 AI+SI 一站式解決方案系統整合服務商為定位，協助企業從資料收集、系統整合、AI 建模到實際應用落地，打造符合產業需求的智慧轉型解決方案。

展會亮點一：用數據預測與 AI 建模，讓製程品質從事後檢查走向事前預警

在製造現場，品質與良率往往是企業最重視的核心指標。

傳統品質管理多半仰賴抽檢、經驗判斷或事後分析，當異常發生時，企業才回頭追查原因。然而，若製程資料能夠被即時收集、分析與建模，品質管理就有機會從事後檢查，轉向事前預警。

數據通 AIUPS 是先知科技的數據分析預測平台，協助企業透過 AI 建模快速掌握生產關鍵因素，支援品質預測、關鍵因子分析、異常偵測與製程改善。

對製造業而言，AI 的價值不只是產生一個預測數字，而是幫助現場更早知道風險、更快找到原因，並讓製程管理從被動反應，逐步走向主動預防。

當企業能夠知道哪些參數正在影響品質、哪些批次可能出現風險、哪些設備狀態需要提前關注，就能更有效降低報廢、重工與異常處理成本，朝向零缺陷製造目標前進。

展會亮點二：用 AI 視覺檢測，提升品質判斷的一致性與即時性

隨著製造業逐漸走向多樣少量、高品質要求與快速交付，傳統人工檢測面臨越來越多挑戰。

人工目檢容易受到疲勞、經驗差異與判斷標準不一致影響。若瑕疵資料無法被有效記錄與分類，也會讓後續分析、追溯與改善變得困難。

天眼通 SkyEyes 是先知科技的 AI 視覺偵測辨識平台，可應用於瑕疵檢測、影像分類、異常辨識、OCR 與場域監控等場景。

AI 視覺的價值，不只是「看得更快」，而是讓品質資訊更容易被記錄、分類、分析與回饋到製程改善。

透過 AI 視覺檢測，企業可以降低人工目檢負擔，提升判斷一致性，並讓異常資訊更快被發現與回報。對於需要 100% 檢測、高品質控管或多樣少量生產的產業而言，AI 視覺也能成為提升良率與穩定品質的重要工具。

展會亮點三：讓圖面、文件與知識成為可被 AI 使用的企業資產

企業的資料不只存在於機台與系統中，也大量存在於圖面、文件、SOP、報價紀錄、歷史案例與資深人員經驗裡。

這些資料往往非常有價值，卻因為格式分散、查找困難、缺乏標準化與知識斷層，導致難以被有效使用。

圖文通 BlueprintLegacyAI 是先知科技的多模態 AI 圖文解析平台，可協助企業建立圖文資料庫，進行相似圖比對、圖面解析、歷史報價查詢與工序資訊回溯。

對於扣件、五金零件、精密加工、設備零組件等產業而言，圖面與報價資料往往是累積多年經驗的關鍵資產。若能透過 AI 快速比對歷史圖面與相似案例，就能縮短尋圖、報價與加工前準備時間，讓業務與工程團隊更快回應客戶需求。

另一方面，知識通 KnowledgeConnect 則聚焦於企業知識管理，協助企業將文件、SOP、技術資料、歷史紀錄與內部經驗轉化為可查詢、可問答、可整理的知識庫。

當企業開始把圖面、文件與經驗轉化為可搜尋、可問答、可比對、可再利用的知識資產，AI 才能真正進入日常工作流程，協助新人快速上手、降低知識斷層，並讓企業累積的經驗不再只存在於少數人腦中。

展會亮點四：從市場洞察到營運決策，讓 AI 成為管理者的決策輔助

企業管理者每天面對大量資訊，包括市場變化、原物料價格、銷售狀況、營運報表、庫存資料、產能狀態與客戶需求。

問題不在於沒有資料，而是資料太分散、整理太耗時、報表產出太慢，導致決策速度跟不上變化。

市研通 Market Trade 聚焦於市場預測與決策輔助，協助企業整合內外部資訊，應用於市場趨勢分析、原物料價格判斷、採購決策、銷售策略與營運判斷。

數據戰情通 TranX 則協助企業將分散資料轉化為更容易理解的決策資訊，支援即時查詢、圖表生成、營運分析與管理戰情室應用。

AI 在管理端的價值，不只是自動產出報表，而是讓決策者能更快看見變化、理解原因，並縮短從資訊到行動的距離。

當主管不再只是等待各部門彙整資料，而是能透過 AI 快速提問、查詢、分析與掌握關鍵指標，企業決策就能從「事後彙整」逐步走向「即時掌握」。

AI 落地，不是導入更多工具，而是建立更完整的轉型路徑

AI 的價值，不在於技術本身有多新，而在於它是否能真正改善企業的品質、效率、知識傳承與決策速度。

對企業而言，AI 導入不必從龐大的系統重建開始，而是可以從一個明確痛點、一個可驗證場景、一套可擴展的模組開始，逐步建立屬於企業自己的 AI 應用能力。

本次 COMPUTEX，先知科技將展示多元 AI 應用模組，並與企業共同交流 AI 落地的實務路徑。

我們期待與你一起從資料、流程、製程與決策出發，找到最適合企業現階段的智慧轉型切入點，讓 AI 不只是展示技術，而是真正進入企業現場，成為推動營運升級的關鍵力量。

COMPUTEX 展會資訊

• 2026/06/02 ~ 06/05，09:30~17:30 (最後一日為 15:30)
• 台北南港展覽館 2 館 4F
• 攤位號碼：AI 運算暨系統解決方案區 R0824

歡迎蒞臨先知科技攤位，交流企業 AI 實務應用

如果你的企業正在思考 AI 導入方向，或正在面臨資料、流程、製程與決策上的轉型挑戰，歡迎蒞臨先知科技攤位與我們交流。

無論你目前只是剛開始評估 AI 應用，或已經有明確的製程、品質、知識管理與營運決策需求，先知科技都可以協助你從實際場景出發，釐清最適合的導入切入點。

立即預約展會現場交流，讓我們協助您找到最適合的 AI 落地路徑。

資料分散在各個系統，沒有整理；工廠現場的設備訊號，沒有被有效擷取；過去十幾年累積的工程圖、技術文件、報價紀錄，全部沉睡在各個資料夾與伺服器裡。企業對 AI 的期待是提高效率、降低人工、強化決策—但這三件事的前提，都是資料要先能被蒐集，能被萃取、能被 AI 理解。

這也是為什麼「讓 AI 能接入企業的營運流程」這個概念變得如此重要。能做到概念驗證（PoC）的團隊不少，但真正把 AI 接進核心流程的，其實仍是少數。

先知科技將於 6 月 3 日舉辦今年第二場線上研討會，主題圍繞三個企業最常卡關的環節：部署架構的選擇、工廠現場的感知與控制，以及既有知識資產的 AI 化再利用。

講題一｜地端、雲端、混合—沒有標準答案，只有適合的架構

企業在討論 AI 部署時，常常把「地端 vs. 雲端」當成一個二分法的選擇題。但實際上，這個問題的答案高度依賴企業本身的資料敏感度、運算需求、維運能力，以及各應用場景對回應時間的要求。

地端模型的優勢是資料不出廠，符合資安法規要求，對於涉及商業機密、製程 know-how、客戶資訊的企業來說，這往往是導入的先決條件。但地端模型的語意理解能力、更新頻率與運算成本，也是現實的制約。

本場將以 iKala 在保全業龍頭企業導入 AI Agent 的實際案例出發，分享企業如何從地端模型切入，再逐步評估混合部署的可行性，並在模型能力、回應速度、資安合規與維運成本之間，建立適合自身的架構判斷標準。

講題二｜工廠數位化的下一步：不只是看數據，而是讓數據能說話

很多工廠已經裝了感測器、串好了儀表板，但管理者每天看著一堆數字，卻還是很難做出即時判斷。原因在於數據缺乏脈絡。

一台冰機的耗電數字，如果沒有對應到當天的天氣條件、在線產線數量、設備運轉狀態，就很難判斷它是正常負載還是效率異常。工廠的能源管理問題，本質上是一個多變數的動態優化問題，不是靠報表能解決的。

數位孿生（Digital Twin）的價值，就在於把分散的訊號整合成有空間位置、有時間脈絡、有設備關聯的可運算模型。本場將從 3D BIM 建模、AI 冰機節能預測、產線碳排追蹤到智慧需量控制，分享工廠如何一步步建立可預測、可優化的數位運營能力。

講題三｜企業最大的 AI 盲點：大量既有資料，卻幾乎沒有被用到

製造業企業手上通常不缺資料。缺的是「能讓 AI 處理這些資料」的基礎建設。

以工程圖為例：一個中型零件廠，十幾年下來可能累積了幾萬份圖檔，格式包括 PDF、DWG、掃描影像，分散存放在各個部門資料夾。當業務接到詢價，想知道有沒有相似的舊圖可以參考，通常得靠資深工程師憑印象翻找，效率極低，還高度依賴特定人員。

先知科技的圖文通（BlueprintLegacyAI）針對這個痛點，建立圖像與文字混合的多模態 AI 模型，讓系統能同時理解圖面的幾何特徵與文字標註，支援相似圖快速比對、歷史報價查詢、工序建議等應用場景。對 OEM/ODM 廠商來說，這不只是查找效率的提升，而是把過去累積的工程經驗，轉化為可複用的知識資產。

本場將從實際導入案例出發，說明企業如何評估自身的知識資料狀況，以及多模態 AI 在工程、報價、品保與研發情境中的具體應用路徑。

三個講題，指向同一件事

這次研討會的三個主題，分別對應企業 AI 落地路徑的三個關鍵環節：

• 架構設計—資料放在哪裡、用什麼模型、如何串接，決定 AI 能不能進得來。
• 現場感知—設備訊號如何被擷取、整合與分析，決定 AI 能不能在對的時間做出判斷。
• 知識再利用—過去累積的圖面、文件與技術資料，決定 AI 能不能真正理解企業的業務脈絡。

這三件事不是獨立的技術選擇，而是互相關聯的整體規劃。跳過任何一環，AI 的導入效益就會大幅打折。

2026 Q1 先知論壇 | 免費線上研討會開始報名

主題： 企業 AI 落地實戰：從混合雲架構、數位孿生到圖文知識應用

時間：2026/6/3（三）19:30–21:00

Google Meet 線上參與（報名後寄送連結）

僅限 30 名，額滿為止

AI 落地不是一次性的技術部署，而是一個需要持續設計的流程。如果你的企業正在評估 AI 導入方向，或者已經起步但卡在某個環節，歡迎報名參加本次研討會。

阻擋你報價速度的往往不是技術能力，反而是一個幾乎所有工廠都忽略的結構性問題—圖面知識的斷點。

為什麼「報價晚幾天」早就是競爭劣勢

詢問任何一位製造業的業務，他們都能說出幾個被客戶催促報價的故事。

在現今的市場節奏下，採購端的決策週期越來越短，客戶往往同時向數家廠商詢價，誰先回覆、誰的數字有說服力，誰就能拿到試單的機會。

而多數工廠的報價流程，從詢單進來到報出數字，仍需要數個工作天，甚至還有聽說要好幾周…

這段時間裡，業務在等工程師，工程師在翻圖檔，圖檔可能散落在硬碟中的十幾個資料夾裡，格式混雜著 PDF、DWG、TIFF 與掃描紙本，沒有統一的索引，沒有版本管控，更沒有任何機制能告訴你「這張圖，是不是之前曾經做過類似的貨」。

我們常常聽到業者說「我們花最多時間的不是估算，而是找圖。找到對的圖，報價其實半天就好。」

這不是個別廠商的問題而已，這是整體製造業者在「非結構化圖面資產」上的集體盲點。工廠投入大量資本在設備、模具與人才上，卻對累積了十年、二十年的設計圖資產放任其碎片化，讓它沉睡在儲存空間裡，無法被有效運用。

報價流程的五個斷點

要理解問題的根源，我們必須拆解一張製造業報價單從詢單到出門，究竟經歷了哪些環節，以及每個環節在哪裡容易卡關。

1.詢單接收

客戶傳來設計圖＋規格說明，格式不一。

2.相似圖搜尋

業務／工程師手動翻找歷史案例。

3.工序判斷

資深工程師解讀圖面，規劃製程路線。

4.成本試算

材料、工時、設備折舊逐項估算。

5.報價送出

業務整理後回覆客戶。

從流程中就能看出，第 2 步到第 3 步之間存在最大的時間黑洞。「相似圖搜尋」高度仰賴人力與經驗，找到圖之後，是否能快速對應到歷史工序與報價結構，又取決於權責人員是否有空、是否記得，甚至是否還在職。

這正是圖面知識「人在知識在、人走知識走」的核心危機。當報價的關鍵判斷力集中在少數幾位資深員工身上，企業實際上是在用最脆弱的方式承載最重要的競爭能力。

產業觀察｜少量多樣加劇了這個問題

工業 4.0 趨勢下，製造業的訂單型態正在加速碎片化。每一張新的詢價單都可能是一個全新的變形，即使與歷史圖面九成相似，業務端也難以判斷；即使工程師認出了，也找不到當初的報價依據。每一次重新估算，都是重工，都是成本。

圖面資產的價值，為什麼長期被低估

製造業對「資產」的認知，長期停留在有形資產，像是廠房、設備、庫存等。無形資產的管理意識，雖然在品牌、專利、技術文件上有所提升，但在「設計圖面知識庫」這個議題上，幾乎是空白。

問題一：圖面存著，但很難搜尋

大多數工廠的圖面管理停留在「有儲存」的階段。圖檔確實存在，但沒有結構化的索引，搜尋只能靠檔名關鍵字，而檔名命名規則因人而異、年代而異，搜尋成功率極低。更糟的是，設計圖本身是視覺資訊，即使找到了相近的檔名，仍需人眼去判斷圖面的相似程度。

問題二：歷史報價與圖面脫節

即使找到了歷史圖面，當時的報價資訊往往存在另一套系統——可能是 ERP 的訂單記錄，可能是業務的 Excel 報表，也可能只存在某位同事的信箱裡。圖面與報價的關聯，從來沒有被系統性地建立起來，每次報價都是從零開始。

問題三：知識隨人流失，無法傳承

最核心的問題是：判斷圖面相似度、評估工序難度、決定報價區間，這些能力長期依附在特定的資深員工身上，沒有被系統化留存。一旦人員流動，這些知識便隨之消失，新人需要數年才能建立起同等的判斷力，而在這段期間，報價的準確度與速度都會顯著下降。

當 AI 學會「看圖」，報價流程將如何重構

近年來多模態 AI 技術的成熟，使機器同時理解「圖像」與「文字」成為可能。對製造業而言，這代表一個過去無法想像的能力正在變成可能—讓 AI 系統讀懂設計圖，並將其與歷史圖面、工序、報價資訊自動關聯。

先知科技的 Foresight NexusAI 平台，正是基於這個技術邏輯所建構的產品。其中的圖文通 BlueprintLegacyAI 模組核心架構分為三個層次：

歷史圖面資料庫建立

將現有的 CAD 圖、PDF 設計圖、掃描圖與對應的材料、工序、報價資訊整合入庫，建立可被檢索的圖文知識資產。

圖文混合 AI 模型訓練

結合圖像特徵辨識與文字語義理解，訓練能同時解讀「圖面幾何特徵」與「製程文字描述」的混合 AI 模型。

即時相似度比對與報價回傳

輸入新的詢價單圖面，系統自動回傳前 10 筆最相近歷史案例，附帶報價結構、工序建議與材料資訊，供業務直接參考。

這個流程的關鍵價值，不只是「快速」，還能將企業多年來累積的工藝判斷能力，從依附在少數人身上，轉移為可被全員運用的系統能力。業務不需要等工程師，工程師不需要從頭想，組織的集體知識第一次透過可操作的模式協同運作。

製造業真正的護城河，不只有設備與良率，能不能讓每一次的生產經驗成為下一次競爭的起點也是關鍵。而圖面知識資產化，是這條路上最被低估的一環。

導入前後：流程對比與實際效益

圖文通導入前

• 業務收到詢價單，轉交工程師後等待回覆，平均 2–4 天
• 手動查找圖檔，每次尋圖耗時 15 分鐘至數小時不等
• 無歷史報價對應機制，全憑工程師經驗估算，誤差大
• 資深員工離職即造成知識斷層，新人需重新摸索
• 業務傾向接大量訂單而非高毛利訂單，錯失利潤優化機會

圖文通導入後

• 業務端直接查詢，系統即時回傳相似案例與報價參考，縮短至 1–2 天
• 尋圖時間從 15 分鐘壓縮至 3 分鐘以內，效率提升逾 300%
• 歷史報價結構自動對應，估算有歷程可查，誤差顯著降低
• 知識轉為資產，人員流動不再造成能力斷層
• 辨識高相似度的舊圖，優先接毛利較高訂單，提升獲利品質

以實際導入案例來看（扣件與五金零件產業），廠商在完成圖面資料庫建置後，報價流程效益如下：

報價時間縮短 25–50%

原本要 3–4 天，縮短到 1–2 天。

尋圖速度提升 3 倍

單次從 15 分鐘縮短至 3 分鐘左右。

訂單毛利預估提升 3–8%

歷史圖重用與接單策略優化。

導入評估：哪些企業最適合現在行動

圖文通並非適合所有規模的製造企業，以下幾個特徵，是我們觀察到導入效益最顯著的企業輪廓：

歷史設計圖資產達一定規模（500 張以上）

圖面資料庫越豐富，AI 建模的表現越好，效益越明顯。剛起步的新廠即使導入，初期效益有限。

報價週期長、且以接新客或多樣訂單為主

如果訂單型態高度重複，報價流程已相當熟悉，導入效益有限。反之，每次都在面對新詢價單的業務型態，最能感受到差異。

正在面臨資深工程師人才流失或交接問題

圖文通提供的不只是效率提升，更是知識保存機制。對於擔心「人走知識走」的企業，這是最直接的解方。

希望在不大幅改動現有 ERP／MES 架構的前提下導入 AI

圖文通支援與廠內現有系統整合，採 NexusAI 平台模組化導入，不需要重建既有流程。

5/20 「圖文通」線上產品訓練｜免費報名中

如果你想了解圖文通核心功能、導入流程與 Q&A—

我們將在 5 月 20 日的產品基礎訓練課程中實際展示說明

歡迎帶著你的業務場景與痛點前來參與！

• 2026/5/20（三）13:30 – 16:30
• Google Meet 線上會議 (報名成功後提供連結)
• 免費參加，限額 10 名

AI 技術走向產業落地的關鍵舞台：TAIA × Secutech AI 論壇

本次頒獎典禮所在的「AI 技術與智慧應用論壇」，結合 Secutech 國際展會資源，聚集了產官學研等領域的專家學者和企業代表共同參與。

論壇聚焦於 AI 技術如何從實驗室走向實際應用場景，主題涵蓋：

• AI 從雲端走向邊緣：高效運算與智慧感知的現場化落地
• AI 賦能安全防護：從工業環境到城市場域的主動防禦
• AI 決策透明化：從感知到可追溯、可解釋的智慧決策

而在精采的論壇主軸下，其中 TAIA AI Award 為台灣人工智慧協會年度重要活動，今年已邁入第四屆。

Best Speaker 獎項主要是針對講者過往參與 TAIA AI Talk、AI Day 及相關論壇、研討會的資歷進行評選，涵蓋 AI 實踐推廣的深度、演講內容的專業性，以及對產業的實質影響力等面向。

同時間也進行了 Best Solutions 的獎項活動，讓現場參與者們了解到各種 AI 解決方案對於產業與市場的影響力。

而先知科技創辦人高季安博士榮獲本屆 「Best Speaker 特優賞」，肯定了其在 AI 應用推廣、產業實戰經驗與技術落地觀點上的卓越貢獻。

這項榮譽不僅代表個人在 AI 領域的專業影響力，更象徵先知科技長期深耕智慧製造、推動 AI 實際落地的成果，獲得產業界的高度認可。

以產業為核心的 AI 方法論

AI 導入不能只從技術出發，而必須回到產業本質：我們不只是做 AI，而是做能在產線真正運作的 AI。」

先知科技自 2009 年成立以來，結合半導體與製造業超過二十年的實戰經驗，發展出以產業需求為核心的 AI 方法論—不只著重技術，更關注如何整合流程、系統與決策。

這也是先知科技創辦人高季安博士，一直以來持續透過專題演講活動所輸出的終極理念。

從榮耀到責任：持續推動 AI 真正走進產業現場

高季安博士此次榮獲 Best Speaker 特優賞的肯定，源自評審對高季安博士長期在產業 AI 落地論述上所留下的具體紀錄。對先知科技而言，這份認可所代表的，是一家企業多年來持續將 AI 技術帶入真實產業場景、不斷累積實戰成果的過程，在夥伴之間被看見與認同。

這也象徵了一個必須承擔的責任—持續推動 AI 技術從概念走向實務，從工具轉化為企業的基礎設施與核心能力。

未來，先知科技也將持續以「AI × 產業 × 系統整合」為核心，協助更多企業在數位轉型過程中，真正找到 AI 的價值與落地路徑。

如果你希望進一步了解 AI 在產業的實際應用，或評估適合你的導入策略，歡迎與我們聯繫，一起探索 AI 帶來的下一波成長機會。

這三個問題，有機會在一個下午同時獲得解答。

臺南市政府今年積極推動「臺南市產業數位轉型推廣計畫」，首場說明會訂於 115年4月27日（一）13:00–17:00，在新營贏地創新育成基地舉行。先知科技受邀於本次活動進行供應商發表，將在現場說明 Foresight NexusAI 平台 如何協助製造業在最短時間內完成 AI 落地。

為什麼現在是製造業 AI 導入的關鍵時機？

過去幾年，「AI 智慧製造」從原本的趨勢話題，演變為真實的競爭門檻。在半導體、面板、化工、造紙等產業，率先導入 AI 品質預測、設備診斷與知識管理的廠商，已經在良率、生產效率與人力成本上拉開了差距。

但是對中小型製造業者而言，AI 導入的主要障礙從來都不是「技術不夠成熟」，反而是這些關注點：

• 缺乏 AI 專業人才，不知道如何建模與維運
• 客製化開發成本高，投資回報期不確定
• 不清楚政府補助管道，錯過資源挹注

這正是臺南市政府這次推廣計畫的切入點—透過系統性的輔導資源、補助機制與廠商媒合，降低中小企業踏入 AI 的第一步門檻。

這場說明會，你能帶走什麼？

本次活動議程從 13:00 延伸至 17:00，內容涵蓋政策說明、學術觀點、實戰案例與廠商媒合四大層次。

政策資源與申請機制

專案辦公室將完整說明臺南市數位轉型輔導計畫的服務內容，包括數位轉型量表診斷、諮詢輔導流程、技術導入補助與成果展現機制。這是了解政策紅利、評估如何申請的最直接管道。

專家觀點：數位轉型的診斷邏輯

長榮大學管理學院院長林傑毓將以「數位轉型不『首從』──從精準診斷到數位突圍」為題發表主題演講。核心觀點是：企業在導入數位工具前，必須先做好精準的自我診斷，否則工具導入不但無效，甚至會帶來新的管理混亂。這對正在評估 AI 導入的製造業者是高度實用的思維框架。

獲補助廠商的真實分享

億進寢具企業有限公司副總經理柯智正將分享 114 年獲補助後的導入歷程。從同業的實戰案例中，往往能找到比任何簡報都更接地氣的判斷依據。

AI 解決方案廠商媒合

包括先知科技的多家 AI 解決方案供應商在活動下半場進行發表，結束後會進入交流媒合時段，你可以直接與廠商的技術顧問面對面討論你的廠內需求，比線上詢問效率高出許多。

先知科技將在現場帶來什麼？

先知科技的發表時段為 16:00–16:10，我們將聚焦在一個核心問題上：製造業如何在不依賴大量 AI 人才的前提下，快速讓 AI 在廠內真正運作起來？

這個問題的答案，是我們這麼多年來在製造業現場摸索出來的。

Foresight NexusAI 平台：模組化 AI，依需組合

Foresight NexusAI 是先知科技將多年智慧製造經驗平台化的成果，整合多元 AI 智能模組，涵蓋從數據分析、圖像偵測、知識管理到市場預測的完整應用場景。

製造業最常見的三個導入起點：

• 品質問題：天眼通 SkyEyes（AI 視覺偵測）+ AIUPS 數據通（製程品質預測）
• 設備問題：預感通 Future Sensing（設備異常診斷與預測性維護）
• 知識管理：知識通 KnowledgeConnect （企業內部 LLM 知識助理，資料不外流）

三個模組可以獨立啟動，也可以逐步整合成完整的 AI 製造閉環，降低一次性導入的風險與成本。

還有其他模組，像是能夠提升報價效率與工序管理的圖文解析 AI 「圖文通 BlueprintLegacyAI」、能夠輔助決策的市場趨勢預測 AI 「市研通 Market Insight」等，都是能幫助產業優化營運，降本增效的實用工具。

真實案例，可量化的成效

以下不是簡報示意圖上的數字而已。這都是我們長年來在台灣製造業現場取得的實際結果：

• 產品最終不良率降低 33%
• 品質偵查時間縮短 90%
• AI 預測精度提升 80%（造紙廠塗佈量預測案例）
• 冰機節能系統全年節省電費逾新台幣 320 萬元

這些數字背後，代表的是工廠裡真實的流程改變。我們很高興能在當天現場分享這些實務經驗。

給正在觀望的製造業者：幾個值得思考的問題

在決定是否參加這場說明會之前，或許可以先問自己幾個問題：

• 你的廠內每天有多少品質異常，是靠人工判斷、事後追查？
• 你的設備有沒有在「故障前一步」就有提前預警的能力？
• 當資深人員離職，廠內累積的製程經驗有沒有被系統性保存下來？

如果這三個問題中有任何一個的答案是「沒有」或「不確定」，那麼這場活動值得你花時間來了解。

AI 導入的最大成本不是技術開發上的費用，反而是「太晚開始」所帶來的競爭落差。

115年臺南市產業數位轉型推廣說明會活動資訊

• 時間：115年4月27日（一）13:00–17:00
• 地點：贏地-創新育成基地 1F多功能空間（台南市新營區民治路38號）
• 先知科技發表時段：16:00–16:10

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活動前預約諮詢

想在活動前先了解 Foresight NexusAI 平台是否適合你的產業，或希望當天安排一對一交流時間？歡迎預約諮詢，直接與我們的顧問夥伴聊聊。

工程師忙著撈數據、產報表，好不容易解決了問題，過兩週同樣的情況卻又換個樣貌出現。

大多數企業不缺數據，缺的是「把數據變決策」的效率，那產線就永遠在「救火」， 如果我們永遠在事後檢討，那有沒有可能做到「預防」？

為什麼累積了這麼多數據，改善良率還是這麼累？

在協助眾多產業客戶數位轉型的過程中，我們發現製造現場的共同痛點：

• 憑直覺調參數： 製程參數上百個，資深工程師靠經驗，新手靠運氣，經驗難以傳承。
• 分析趕不上變化： 當人工分析出結果時，不良品可能已經裝箱出貨了。
• AI 門檻太高： 知道 AI 預測很強，但想到要寫程式、找資料科學家，就覺得遙不可及。

先知科技認為：真正的智慧製造，不該是增加員工負擔，應該是要讓工具去適應人的經驗。

從「事後分析」轉向「事前預測」：數據通 AIUPS 的解方

數據通 AIUPS ，先知科技 AIoT 智慧製造平台-Foresight NexusAI 旗下的數據分析預測 AI 產品模組。

4 月 15 日，我們將透過這個產品模組的訓練課程，讓你了解它的功能與操作，還會帶你進行「良率管理邏輯轉型」的實戰。

課程將分享如何透過 No-Code 方式，讓第一線的製程與品保人員，直接將多年累積的「產業經驗」轉化為「預測模型」：

• 自動找出關鍵： 不再大海撈針，讓系統自動識別影響良率的核心參數。
• 建立預測機制： 在問題發生前，系統就先告訴你「這批產品可能有風險」。
• 標準化決策： 將資深專家的判斷邏輯數位化，讓團隊的分析水準保持一致。

我們會帶著你走過一遍從資料匯入、清理到建模的完整路徑。你會發現，導入 AI 預測良率，其實不需要懂甚麼深奧的技術，只需要懂你的製程。

數據分析預測 AI 「數據通 AIUPS」課程資訊

日期：2026年4月15日 13:30-16:30，Google Meet 線上參與 (成功報名後提供連結)

誰適合參加： 每天被良率追著跑的製程/品保工程師、希望提升決策效率的製造主管、負責推動企業 AI 轉型的數位化專案人員等

「最好的改善，是讓問題根本沒有機會發生。」 名額有限，立即預約你的 AI 轉型實戰席位。

立即報名參加 4/15 訓練課程