「天眼通平台免費訓練課程」從 AOI 到 AI+AOI 了解製造業檢測模式的關鍵轉變
製造業在工業4.0的轉型浪潮與少量多樣的生產模式下，面臨高度競爭且品質要求嚴謹的挑戰。因此檢測效率與品質穩定會是直接影響毛利與交期的關鍵因素。
以往大部分的產線仰賴傳統 AOI（Automated Optical Inspection）技術進行外觀與缺陷檢測，但隨著產品型態走向少量多樣且規格變動頻繁的情況，傳統 AOI 逐漸面臨以下限制：
- 規則式檢測難以因應複雜或變異型缺陷
- 調整與維護成本高，對人力高度依賴
- 檢測速度與準確率難以同時兼顧
因此近年來將 AI整合AOI 的技術 ，已經成為製造業升級檢測流程的重要趨勢。
AI+AOI 不只是「更聰明」，而是讓檢測流程真正產生效益
AI 視覺辨識技術的價值，是要強化 AOI 在「學習、判斷與彈性應用」上的不足。透過 AI 視覺模型的導入，檢測系統不再只是遵循固定規則，還能從影像資料中學習特徵，進行更接近人類判斷邏輯的分析。
以 「天眼通 AI 視覺偵測辨識平台」 為例，核心設計目標正是協助企業在實際產線中能完成以下任務：
- 品質缺陷的自動辨識與分類
- 影像分析與特徵識別
- 檢測目標的位置定位與判斷
在實務應用中能帶來更具體且可量化的效益，像是讓產品檢測／分類速度提升約 3 倍，將檢測人力成本降低約 25%，並且能降低人工判斷差異，提高品質一致性。
同時，天眼通也應用於國內製造業與農產品加工產線，協助現場完成高度一致且穩定的檢測任務。這些效益都已經在實際產線中被驗證。
從台灣到日本：AI 視覺落地的實務驗證
在品質標準極為嚴格，製造業競爭激烈的日本市場，AI 工具是否能穩定運作，一直是企業評估導入的重要指標。目前，天眼通已實際運行於日本廠商的檢測設備中，成功在日本製造產業持續幫客戶產生價值！
這也讓我們了解到一個事實：AI 視覺辨識技術的價值，關鍵不在於技術是否夠先進，反而是能不能適應真實場域的變化。
導入 AI 視覺前的關鍵考量「從資料、模型到驗證的全盤策略」
雖然 AI 視覺辨識技術已逐漸成熟，但在實際的專案中，企業還是會提出這些問題：
- 資料量不大，是否適合導入 AI？
- 少量多樣產品，模型是否能穩定運作？
- 標註成本高，導入是否划算？
- 該從哪一段流程先驗證，而不是一次導入全部產線？
這些問題，如果能透過實際平台操作與案例拆解，就能幫助企業做出判斷。
【天眼通產品基礎課程訓練】你將實際了解的重點
本次訓練課程，會以「協助評估與理解」為核心，幫助企業了解：
- 天眼通平台如何協助完成資料準備、建模與驗證流程
- 如何針對「少量多樣、特殊產品」建立對應的樣本模型
- 在實務場域中，如何有效降低影像標註成本
- AI 視覺在不同產線條件下的應用方式與限制
透過實際操作與案例說明，幫助企業判斷 AI 視覺辨識技術能不能適用於你的產線，以及該從哪個面向切入。
如果你目前正在評估是否導入 AI 視覺檢測，希望先用小規模方式驗證 AI 視覺成效，或是被指派 AI 專案，需要提出評估建議與可行方案，那麼本次【天眼通產品基礎課程訓練】會是一個不可錯過的最佳起點。
【天眼通產品基礎課程訓練】即將開課
- 2026/02/25, 13:30-16:30
- Google Meet 線上參與
- 免費參加，僅限10名，額滿截止
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