AI 專區

以 AI 深度學習為核心，發展 AI 機器視覺檢測、手勢辨識、姿態估計與行為辨識等應用，支援人機協作與自動化產線。使用技術：CNN、YOLO、MediaPipe/BlazePose、OpenCV。

• ✓ 物件偵測與追蹤（YOLO）
• ✓ 手勢與姿態估計（MediaPipe/BlazePose）
• ✓ 視覺瑕疵檢測（OpenCV + DL）
• ✓ 即時行為辨識與預警

以 AI 機器學習與時間序列模型建立設備健康監測、故障預測與診斷流程，提升稼動率與維護效率。使用技術：LSTM/GRU、Isolation Forest、自編碼器、統計監控。

• ✓ 刀具壽命預測（LSTM/GRU）
• ✓ 設備異常偵測（Isolation Forest/Autoencoder）
• ✓ 預測性維護平台
• ✓ 智慧診斷與告警

建立從訓練、部署到監控的 AI 模型生命週期管理，支援版本控管、A/B 測試、回滾與可觀測性。使用技術：Docker、Kubernetes、CI/CD、Prometheus/Grafana。

• ✓ 容器化與編排（Docker/Kubernetes）
• ✓ 版本管理與 A/B 測試
• ✓ 持續整合與部署（GitHub Actions/Jenkins）
• ✓ 監控、告警與快速回滾

以資料驅動與 AI 最佳化方法進行製程參數最佳化、排程規劃與資源配置，提升產線良率與效率。方法：貝氏最佳化、啟發式/遺傳演算法、時序預測、多目標最佳化。

• ✓ 製程參數最佳化（貝氏最佳化）
• ✓ 生產排程（啟發式/遺傳演算法）
• ✓ 能源與碳排管理（時序預測）
• ✓ 決策支援（多目標最佳化）