永豐程可配合客戶需求，規劃設計後，再進行 AI 系統建置:
1. 設備製程數據收集大數據分析
2. 建立與訓練 AI 模型
3. 部署 AI 模型於本地端
4. AI 模型即時監控與預測
5. 製程異常預警與品質檢控應變
AI 系統（人工智慧系統）是一種能模擬人類智慧的軟體或硬體解決方案，透過演算法和大量數據進行學習、推理和決策。這些系統可以自動處理複雜任務，像是影像辨識、自然語言處理、預測分析，甚至自動控制。
AI 系統核心組成
- 資料收集：感測器、攝影機、IoT 設備蒐集環境數據。
- 資料處理：清理、標註資料，準備餵給模型訓練。
- 模型訓練：用深度學習、機器學習演算法建立決策模型。
- 推論與決策：即時分析新數據，執行最佳決策或動作。
- 系統整合：與現場設備、PLC、ERP、SCADA 等系統連線，形成閉環控制。
AI 技術類型
- 機器學習 (ML)：用數據訓練模型，學習隱藏模式和規律。
- 深度學習 (DL)：使用多層神經網路，處理複雜數據（如影像、語音）。
- 電腦視覺 (CV)：辨識圖像、影像中的物件、文字、瑕疵等。
- 自然語言處理 (NLP)：理解和生成人類語言，例如客服聊天機器人。
- 強化學習 (RL)：透過不斷試錯，自我優化策略，適合自動化控制。
應用範例
1. 品質檢測（電腦視覺）
🔍目標：即時檢測生產線產品是否有瑕疵。
🔧 解決方案：
- 用攝影機拍攝產品影像
- 辨識裂痕、刮痕、異物
- 檢測到瑕疵時，控制 PLC 啟動剔除機制
2. 預測性維護（機器學習 + 感測器）
🔍 目標：提前預測設備故障，避免停機損失。
🔧 解決方案：
- 收集溫度、震動、電流等感測器數據
- 用隨機森林或 LSTM 模型學習正常/異常狀態
- 偵測異常時，提前通知維修人員
3. 能源優化控制（強化學習 + SCADA）
🔍 目標：根據時間電價和用電需求，自動調整設備運行策略。
🔧 解決方案：
- 即時監控電力數據
- 用強化學習模型找出最低成本的運行組合
- 自動調整變頻器、空調、儲能系統運行參數
未來發展趨勢
- 邊緣 AI：在端點設備（如 IPC、智慧相機）直接運行 AI 模型，降低延遲。
- 生成式 AI：快速產生生產計劃、維護建議，幫助決策更聰明。
- 數位孿生：用 AI 模擬工廠生產環境，預測各種情境下的最佳策略。
