人工智慧發展逐漸成熟,AI 已經從一個科技流行名詞成為企業經營實務,你是否好奇什麼是台灣產業導入 AI 的真實面貌?
本專題透過 AIF 實際訪問各企業的經驗,分享一路走來的種種心得,讓身為聰明工作者的您將各企業的成功案例對應到自已的工作場域,複製心法,不要再走冤枉路。
大聯大從內部數位化、上雲端開始佈局,發展出獨特的 Laas(Logistic as a Service)商業模式,並且持續建構商業流、資訊流、資金流等服務,邁向平台化發展。
比起招募新員工、上課學習,應該要從 Mindset 先著手。要建立一個資料團隊,首要任務就是讓團隊成員們,打從心裡相信資料是有道理,且可以從中挖出黃金。
「我們這個行業面對變動已經習以為常,」什麼叫變動?今天二十八度、明天三十度,根據全家的統計,溫度每升高一度就會增加 7.9 個客人,「這些客戶進來了會買什麼東西?我們就要去因應。」
公司目前從電子商務的下單管理到內部的客戶關係管理,結合網站需求所收集到的數據,並為此建了一個混合的數據中台,讓前端跟 ERP 的資料能快速串聯。
導入前後最主要的差異是,以往模型必須由具有程式背景的專人負責,在模型調校難以平行展開;導入後則是由各製程廠設備維護專人負責,由設備第一線的保養工程師,運用專業背景知識建立 AI 模型...
智慧保養對於石化廠來說其實是相當衝擊的概念。傳統觀念認為保養效益不高,設備故障交給外包公司維修即可,但是後來發現這樣的模式並不適合台灣。