Tukey:讓第一線人員俱備資料科學能力用AI解題

基於這個痛點,新創企業Chimes AI 詠鋐智能推出AI建模與管理平台Tukey,可以協助沒有能力聘僱AI團隊的企業,具有AI的能力,讓最清楚場域情況的現場工程師或相關人員可以直接上手建模,即便未來設備或製程更新,也可以快速調整。

1.平台主要功能?

作為AI平台,Tukey主要功能包含預測、最佳化、根因分析,同時可以進行探索性資料分析、Auto ML以及MLOps來執行模型的控管。

Tukey可應用範圍幾乎涵蓋整個AI專案的流程,包含資料採集、分析與建模、模型佈署、應用佈署等。透過探索性分析了解現況後,即進入建模階段,透過選取應變數(即想要預測的變數),以及自變數(對預測結果有關係的資料集),選擇演算法後就能得到模型結果。接著,基於上述模型,可以透過最佳化,在某個值域範圍得到最佳結果。

另外一個是MLOps,當公司內已有大量的AI模型,就能透過此功能進行管理,目標是協助團隊縮短模型開發與佈署的週期,並且做有效的模型版本與檔案管理,讓模型可以維持穩定服務。

2.企業使用前該進行哪些準備?

資料數位化是必要的,Chimes AI舉例,中部某傳統工廠的機台上沒有安裝感測器,也沒有IoT資料,這就沒有辦法做任何事情。因此建議在導入Tukey之前,需要先建置相關搜集資料的基礎設備,才能夠繼續往AI佈署邁進。

當有了資料之後,企業該做什麼準備?可以分成兩種情境。首先,企業可能尚未開始建立AI專案,是從0→1的過程,在這個階段Chimes AI會進到企業教學,包含資料科學方法概論、AI平台建模培訓以及手把手實際案例分享。

第二種是企業已經有執行AI專案的經驗,希望從1→N的過程,這時候就會期待企業組建AI種子團隊,訂定目標,進行水平擴展與專案執行。

3.適用場景及產業?

只要結構型資料都適合使用Tukey,特別是連續型製程產業包含石化、化工、汽車、製造、鋼鐵、紡織等,都是平台的適用範疇。

此外,基於之前在石化業、製造業的經驗,Chimes AI累積不少產業know how,並據此整理歸納,因此怎麼做能量管理,需要什麼數據,關鍵因素是什麼,都可以來協助企業。

4.使用人員是否有能力限制?

Chimes AI的願景為「庶民化 AI 像用水用電一樣自然,永續ESG加速同行」,開發Tukey的目的是希望讓沒有資料科學背景的人,也可以成為資料科學家,讓整個平台的流程簡單化,用最少的學習過程達到最高效益。

若真要說限制,使用人員需要知道預測的目標、最佳化的內容,或是想要知道有因果關係的東西是什麼,定義清楚後才有辦法執行。有些企業會問:「明年市場狀況如何?」這就是個不好的問題,因為太過於虛無飄渺,需要有清楚的X&Y才有辦法解決。

5.成功案例或目前使用客戶?

使用客戶涵蓋多個產業,以下提供兩個案例說明:

設備預防保修,機台有一定的維修週期,但是工廠在人手不足的狀況下,要如何知道哪些機組即將故障,配置人力進行保修?一般的狀況是,現場工程師都是透過聲音察覺異常才有辦法檢修,但是聽到聲音後的反應時間往往已經來不及,可能造成工安事故或是人員傷亡,另外,這也導致立即性停機,完全無法為排程做緩衝,會耽誤後續的生產排程。因此透過Tukey,可以提前預警讓現場人員知道什麼時候要檢修,做好整體調適,讓損失最小化。

紡織業智慧染整,以往紡織業在染布有固定的條件,但是隨著外在條件的變化,會導致布料顏色不對,因應的方法就需要用漂白水重新染一次。但是透過AI,就可以精準計算所有顏色要浸泡的時長、溫度、壓力與濕度,可以有效降低布料重新染白再被使用的過程,提升生產效率,降低廢水排放。