製造業是台灣最重要的經濟命脈，但很難想像的是，許多工廠仍大量倚賴「老師傅」的經驗，機台要走向AI，代表老師傅也要進化。因此，傳統的人工技藝及經驗在數位轉型之際該如何傳承，成為了製造業的面臨的重大難題。
創業小聚第129場，由杰倫智能（Profect AI）創辦人黃建豪分享如何打造自動化AI模型，協助客戶升級產線效能，並邀請研華科技資深專案經理陳建宏一同對談。
AI自動化機器學習軟體，杰倫智能讓製造業人人掌握AI技術、以最低門檻快速升級智能化應用
杰倫智能的服務目標有3大面向：「快速導入AI學習、透過AI傳承經驗、打造全民AI的公司文化」。
為了讓AI技術立即導入製造業，杰倫智能推出「隨插即用」（Plug and Play）虛擬資料科學家平台，將AI科技化繁為簡，輔以半天的教育訓練讓客戶快速上手AI操作。
「台灣製造業之所以成為世界冠軍，很重要的因素就是國內這些優質的工作者。」黃建豪認為，在AI時代下要結合人才優勢與AI技術，讓員工升級為AI工作者，才能讓台灣製造業繼續穩佔世界第一的寶座。
除了降低AI的使用門檻，杰倫智能更想解決的是製造業歷經技師老化、退休後，相關的產業知識如何傳承及升級的問題。他們的具體作法是運用一週POC計畫，為客戶評估營運生產的痛點是否可用機器學習解決、效益為何、規劃長期運用AI策略等項目，目前已在半導體、石化橡膠、光電面板、傳統產業等領域擁有超過90種應用案例及驗證，能快速為客戶提供落地建議。
疫情下，黃建豪也觀察到，越來越多企業將AI技術應用至製造與研發以外的部門，適用場景包括優化供應鏈的安全庫存、協助人資評估離職率、提供精準行銷建議等，虛擬資料科學家平台為客戶實現公司內部全面AI自動化並減少大量人工成本。
陳建宏：快速導入AI技術為製造業最大痛點，杰倫智能POC計畫解決產業困難
陳建宏經理提問，很多產業普遍認為AI只有博士級的科學家才懂得應用，再加上製造業需要精密的驗證及預測，杰倫智能如何說服工廠的老師傅信賴AI數據足夠準確並能有效應用在生產線上？
黃建豪回應，軟體建立的模型重在重現老師傅的經驗，供師傅確認AI的導入具可行性及效益，以協助工廠的技師們進行決策升級。未來在模型使用上若是遇到瓶頸，杰倫智能也會引進資料科學家及IT資源等協助，讓服務成為各領域專家的溝通平台。
線上觀眾也好奇，AI軟體主要透過資料蒐集建立而成，杰倫智能如何為沒有任何歷史資料的客戶進行POC？
黃建豪認為，比起有沒有過往的資料，更重要的是評估AI技術能否解決客戶的商業痛點，找到AI題目後，再請客戶利用Excel填寫初階測試及供應站裡的數據，累積半個月的基礎資料就能初步進行POC計畫。黃建豪也分享，曾有客戶給予回饋，表示杰倫智能的AI軟體協助公司建立良好的數據蒐集習慣，讓企業內部更快、更準確地找到營運目標。
「快速導入技術本身就是製造業滿大的痛點。」陳建宏經理表示，評估週期、機器學習成本、模型的運用知識都是團隊可能面臨的難題，而杰倫智能的這項創業題目正好協助產業解決困難、成功升級智慧製造；黃建豪也進一步補充，杰倫智能未來將開發線上虛擬顧問，以SaaS軟體的方式回答客戶部分問題，以縮短杰倫智能與客戶對接與討論的時間。
