Section 1 - Hero

AI 企業大腦

專屬於您工廠的Chat GPT

專為製造業打造的智能數據助手，結合AI檢索與生成技術，從海量數據中快速提取關鍵資訊，提供精準分析與智能決策支援。

毫秒級檢索、95%以上準確率、無縫整合既有系統

深入了解

您

幫我找義美的會議記錄，關於產品交期的，我記得是七月中旬

剛剛

企業智能助手

Section 2 - Features

深度解析：RAG如何革新製造業數據處理

傳統關鍵字搜索只能找到表面資訊，RAG技術結合語義理解與生成式AI，真正理解您的問題並提供有洞察力的答案

🔍 增強檢索能力：超越關鍵字的智能理解

問題：傳統搜索系統只能進行字面匹配，無法理解語義和上下文，導致大量相關資訊被遺漏，搜索結果不精準。

解決方案：RAG採用向量語義搜索技術，將文檔轉換為高維向量空間，理解詞彙間的語義關係，即使用不同詞彙描述相同概念也能精準匹配。

95%+

檢索準確率

100+

支援檔案格式

50ms

平均回應時間

使用者查詢

"我們的產品缺陷率為什麼這麼高？"

語義理解

系統理解關鍵概念：產品品質、缺陷分析、原因追蹤

智能檢索

匹配相關文檔：品檢報告、不良品分析、製程改善記錄

生成答案

基於檢索內容生成結構化分析報告和改善建議

⚡ 極速比對分析：毫秒級決策支援

挑戰：製造業每分每秒都在產生大量數據，生產參數、品質指標、設備狀態等資訊需要即時分析才能發揮價值。

技術優勢：採用分散式計算架構和記憶體快取技術，平行處理多個數據源，實現毫秒級回應。智能演算法自動識別異常模式，提供即時預警和優化建議。

實際應用：當生產線出現品質異常時，系統立即分析歷史數據、設備參數、材料批次等資訊，快速定位問題根源並提供解決方案。

分析範例：生產異常即時診斷

輸入：第3產線品質異常警報
├── 檢索歷史相似案例 (12ms)
├── 分析當前生產參數 (8ms)
├── 比對設備狀態數據 (15ms)
└── 生成診斷報告 (23ms)

總處理時間：58ms
結果：識別出模具磨損導致尺寸偏差，建議立即更換模具

技術特點：
• 平行處理多個數據源
• 智能快取常用查詢結果
• 增量更新避免重複計算
• 異常模式自動識別
• 預測性分析能力

🔗 既有資料整合：打破資訊孤島

現狀問題：企業通常使用多套系統：ERP、MES、PLM、CRM等，資料分散在不同系統中，形成資訊孤島，難以進行整體分析。

整合方案：支援200+種數據源連接，包括資料庫、API、檔案系統等。統一數據模型處理不同格式資料，建立企業知識圖譜，實現真正的數據融合。

價值體現：將原本需要在多個系統間切換查找的工作，簡化為一次查詢就能獲得完整資訊，大幅提升工作效率。

RAG 統一檢索平台

↕️ 數據連接器

ERP系統
財務、採購、庫存

MES系統
生產排程、設備狀態

PLM系統
產品設計、工藝文檔

整合能力：
✓ 200+ 預建連接器
✓ REST API / GraphQL 支援
✓ 即時數據同步
✓ 權限繼承保護
✓ 自定義資料映射
✓ 增量更新機制

Section 3 - Demo

互動式產品演示

體驗RAG系統在不同製造業場景下的實際應用效果

生產管理

品質控制

設備維護

供應鏈

🏭 生產管理場景演示

典型問題查詢：

"第二季度產能為什麼下降了？"

RAG智能分析流程：

理解查詢意圖

識別關鍵要素：時間範圍(Q2)、指標(產能)、分析類型(原因分析)

多源數據檢索

• ERP：生產計劃與實際產出數據
• MES：設備運行時間、停機記錄
• HR：人員出勤、加班情況
• 品管：不良品率變化

智能分析與洞察

交叉分析發現：設備故障頻率增加25%，導致產能下降

系統輸出報告：

📊 產能下降原因分析

主要發現：
• Q2產能較Q1下降12.3%
• 設備故障時間增加47小時
• 平均修復時間延長至3.2小時

根本原因：
• CNC-003機台軸承老化
• 預防性維護計劃未執行
• 備品庫存不足導致修復延遲

改善建議：
• 立即更換CNC-003軸承
• 建立預防性維護提醒系統
• 優化關鍵備品安全庫存
預期改善效果：產能提升15%

🔍 品質控制場景演示

🚨 實時品質警報
"產線A批次#240115 不良品率異常升高至8.5%"

即時分析過程：

🔍 歷史案例檢索 (23ms)
找到6個相似案例，不良品率均在7-9%範圍

📊 參數關聯分析 (31ms)
溫度、濕度、原料批次、操作員等因子分析

🎯 原因定位 (19ms)
新進原料批次含水率超標，影響成型品質

處理建議：

⚠️ 立即行動
• 停止使用批次#R240115原料
• 隔離已生產的半成品
• 通知品管部門加強檢驗

🔧 短期措施
• 調整烘乾參數補償含水率
• 增加製程檢驗頻率
• 聯繫供應商退貨處理

📋 長期改善
• 建立供應商品質協議
• 完善進料檢驗標準
• 設置自動預警系統

🔧 設備維護場景演示

預測性維護查詢：

"CNC-005什麼時候需要保養？"

📈 設備健康度分析

振動指標 78%

溫度穩定性 92%

精度表現 65%

⚠️ 預測結果
建議在未來7-10天內安排保養
主軸精度下降，可能需要校正

維護計劃建議：

📅 建議保養時間
2024年8月25日 (週日) 08:00-16:00
基於生產排程最佳化分析

🔧 保養項目清單
• 主軸校正與潤滑
• 導軌清潔與調整
• 刀庫系統檢查
• 冷卻系統維護
• 電氣系統檢測

📦 所需備品材料
• 主軸潤滑油 2L (庫存充足)
• 導軌油 1L (庫存充足)
• 密封圈組 1套 (需採購)
• 濾芯 2個 (庫存充足)

💰 成本效益分析
保養成本：NT$ 12,000
避免停機損失：NT$ 85,000
淨效益：NT$ 73,000

📦 供應鏈管理場景演示

複雜查詢範例：

"哪個供應商的鋼材品質最穩定且交期最準時？"

多維度分析：

📊 品質穩定性分析
檢驗合格率、批次變異係數、客訴記錄

⏰ 交期準時性分析
準時交貨率、平均延遲天數、交期變異

💰 成本競爭力分析
單價趨勢、付款條件、運輸成本

🤝 合作穩定性分析
合作年限、產能彈性、技術支援

供應商評比結果：

🥇 永豐鋼鐵 綜合評分 92

品質合格率: 98.5% | 準時交貨率: 95.2%
平均交期: 5.2天 | 價格競爭力: ★★★★☆

🥈 宏昌金屬 評分 87

品質合格率: 96.8% | 準時交貨率: 91.5%

🥉 東興實業 評分 83

品質合格率: 94.2% | 準時交貨率: 88.7%

💡 智能建議
建議與永豐鋼鐵簽署長期合約，可享5%價格優惠
同時保持宏昌金屬作為備用供應商

Section 4 - ROI

投資回報率分析

RAG系統為製造業帶來的具體效益與成本節約

💰 成本節約

人工資料查找時間減少 75%

每位工程師每天節省2.5小時

決策錯誤率降低 60%

基於完整資訊的智能決策

重複工作減少 45%

避免重複分析和研究

文檔管理成本降低 50%

自動分類和智能索引

培訓成本節約 40%

新人快速獲取企業知識

📈 效益提升

問題解決速度提升 3.2x

從數小時縮短至數分鐘

新人培訓效率 50%

快速獲取企業知識

跨部門協作效率 85%

統一資訊來源與標準

數據洞察準確度 95%

AI輔助的深度分析

創新項目成功率 2.5x

基於歷史經驗的智能建議

📊 投資回報周期

平均 6-8 個月回收投資成本

基於現有客戶實際使用數據統計，包含系統建置、訓練、維護等全部成本

120%

平均年度ROI

NT$100萬

年度成本節約

24/7

全天候服務

Section 5 - CTA

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