突破人工目視極限
落實無塵室絕對合規與零缺陷產出
面對高良率要求與嚴格的無塵室規範，傳統人工目視容易產生主觀誤判與污染風險。PnPCV 導入 CNN 深度學習與 5G 邊緣運算，將高階製造的品管與廠務防護推向極致化。
ACT 01 • 深層挑戰
追求良率下，傳統人工作業的極限
導入系統前，產線面臨的不僅是微小瑕疵的漏檢問題，人員頻繁進出無塵室也會帶來隱形成本
RISK 01
人工目視檢測極限
面對高良率要求，傳統人工目視檢測容易因視覺疲勞產生主觀誤判，難以穩定攔截次毫米級的微小瑕疵。
RISK 02
無塵防護具稽核困難
嚴格的無塵室防護具 (PPE) 規範，難以透過有限的人力進行全天候嚴密監控，存在違規行為與污染隱患。
RISK 03
人力巡防增加污染風險
傳統人工巡檢不僅耗費大量工時，人員頻繁進出管制區更會直接增加無塵室的微粒污染風險與營運成本。
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ACT 02 • 一站式 AIOT 導入方案
科技執法與深度學習的完美結合
整合 CNN 神經網絡、邊緣運算與 5G AGV，為高階製造打造零死角的品質與廠務防護網。
優化01
次毫米級自動化 NDT
運用先進的卷積神經網路 (CNNs) 深度學習技術，以極高精準度瞬間辨識微小刮痕、微裂紋與尺寸偏差。
深度學習
精密檢測
優化02
產線聯動異常剔除
視覺系統直接與生產線自動化設備聯動，發現瑕疵即刻發出警報並物理剔除不良品，確保零缺陷的絕對產出。
設備連動
自動攔截
優化03
AGV 機動科技執法
整合自主移動機器人 (AGV) 搭配 5G 傳輸與邊緣運算，於無塵室內進行 360 度零死角機動巡邏，取代傳統人力巡防。
AGV巡邏
5G傳輸
優化04
全自動防護具稽核
針對無塵服、手套、口罩等 (PPE) 穿戴規範進行即時動態分析，並嚴格控管未授權入侵，大幅降低污染風險。
PPE合規
污染管控
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ACT 03 • 核心亮點數據
儀表板式的數據呈現，印證系統實績
高階製造容不下任何妥協，以下指標皆展示了 AI 技術如何帶來決定性的品質優勢。
自動化合規稽核
0%
瞬間捕捉違規行為，即時發出警報並自動輸出結構化數位紀錄，徹底免除人工審視影片的龐大成本。
瑕疵檢測信心度
0%
AI 模型透過歷史數據持續自我優化，微裂紋等次毫米級瑕疵檢測信心度高達 99.8%。
防護具 (PPE) 辨識準確率
0%
無塵室裝備精準辨識，口罩偵測準確率達 99%、手套偵測達 98%，嚴格把關每一道防護規範。
穿戴式 AI 賦能
實現 100% 巡檢標準化與絕對資安防護
面對資安要求極高的國家級機房與數據中心，傳統紙本抄表高度依賴個人經驗且容易漏檢。PnPCV 打造專為「完全斷網封閉環境」設計的穿戴式 AI 巡檢系統，將基層人員視角升級為精準數位感測器，徹底消除人為疏漏。
ACT 01 • 深層挑戰
極端資安限制下，看不見的巡檢盲區
導入系統前，國家級機房面臨的不僅是抄表效率低落，更是無法使用雲端工具所帶來的數位轉型困境。
RISK 01
人工巡察易生誤判與漏檢
高度依賴巡檢員的個人經驗，容易因為人員的狀態造成不可預期的誤判，關鍵查核項目容易被遺漏或忘記的風險。
RISK 02
紙本抄表效率低落
龐大的機房儀表數量，使用傳統紙本抄寫不僅耗時，後續的人工登打更容易產生二次錯誤，無法即時反應異常。
RISK 03
極端資安連網限制
國家級數據中心具備極高機密性，完全斷網的封閉環境使市面上多數依賴雲端運算的智慧化工具無法順利導入。
任何儀表數值的誤判或漏登，都可能引發嚴重的機房當機危機
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ACT 02 • 一站式 AIOT 導入方案
專為封閉系統設計的極致防護網
運用穿戴式裝置與邊緣運算，將影像收集、資料保護、智能辨識與防竄改報告無縫整合。
優化01
第一人稱穿戴 AI
配戴台灣製造、具 4 軸防手震與 >1080P 高畫質的專屬攝影機。巡視無需刻意對焦，直接自動捕捉查核點影像。
防手震
自動擷取
優化02
斷網封閉保護傳輸
完全符合國家級機密資安規範，採實體連線將影像傳輸至地端的「資料保護封閉系統」，確保機密資料絕對不出廠。
實體傳輸
資料防護
優化03
邊緣 AI 智能辨識
於封閉伺服器內透過邊緣 AI 精準辨識設備的類比儀表讀數（如電壓、kVA），以及各伺服器機櫃的微小異常警示燈號。
儀表辨識
邊緣運算
優化04
自動化數位報告
自動驗證巡檢路線，一鍵生成帶有影像時間戳記（Timestamp）、辨識數值與設備狀態的防竄改數位紀錄報表。
防竄改
流程標準化
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ACT 03 • 核心亮點數據
戰情儀表板，突顯極致的安防與效率
以下指標展現了在極端嚴苛的資安環境下，AI 視覺依然能發揮強大效能，實現 100% 的巡檢合規。
巡檢流程標準化
0%
全自動驗證必檢路線與查核點，產出防竄改數位報告，徹底解決傳統巡檢的經驗斷層與抄表漏記。
異常燈號與數值捕捉
>0%
結合防手震設備與專屬 AI 模型，移動中依然能精準判讀機台面板數值與極細微的警示燈號狀態。
自動化管理排程
0小時
白天常規巡邏，夜間系統自動執行影像識別，並於早晨準時發送結果報表，大幅釋放管理量能。
打造數位孿生工廠
打破人機料極限，創造千萬級精準變現
從冷鏈危機、ERP 資訊斷層到食安盲區，一站式 AIoT 串接 ERP、預知維護與影像辨識，把營運風險轉化為可量化的成長動能。
ACT 01 • 深層挑戰
複雜場域裡，常有看不見的風險
導入系統前，第一線面臨的不只是效率問題，以及危險的營運盲區。
RISK 01
環境安全與食安盲區
員工頻繁進出冷凍庫有失溫致命風險；洗手、消毒、烹調溫度等食安 SOP 仰賴人工監控，派工缺乏彈性。
RISK 02
倉儲資訊斷層
人工記錄原物料領料不精準，庫存無法即時追蹤，導致實際庫存與ERP系統資料斷層，造成過期報廢損失。
RISK 03
食材報廢風險
冷凍冷藏設備全年24小時運轉，馬達無預警當機，人員未及時發現，導致原物料整批報廢的風險。
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ACT 02 • 一站式 AIOT 導入方案
把場域知識變成會學習的智慧網
串接 ERP / IoT / 邊緣 AI / LLM，從資訊斷層、預知維護到工安防護，三大模組同時運轉。
優化01
邊緣運算+IOT感測器
冷藏設備部署 IoT 感測器，透過 AI 演算篩選，將異常即時通報並啟動二次追蹤。
IoT感測
即時通報
優化02
深度串接 ERP
生成標準化領料清單與 2D 倉儲配置圖，並結合視覺 AI 雙重核對領料重量，實現 100% 帳料同步。
系統串接
帳料同步
優化03
多模態分析中樞
將影像與數值交給內建的「GP領域專家」進行綜合分析，進行資訊整合，預知維護演算法。
領域專家
動態派工
優化04
精準決策與行動
透過戰情儀表板、LINE/警報自動推播機制，在短時間內自動發送警報推播，讓管理層能立刻掌握全局。
儀表板
自動推播
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ACT 03 • 核心亮點數據
從風險到優化，每一項都帶來可量化的成長
以下指標皆來自實際導入後的量測結果，呈現產值、效率、工時與工安的全方位提升。
新增產值 (NTD)
+0萬
系統化能力有效支撐了新品牌與通路擴張。
降低營運成本 (NTD)
-0萬
產品不良率由 5% 壓低至 2%
前 5%
→
後 2%
整體設備效率 OEE
0%
由 85.0% 提升至 95.6%
前 85.0%
→
後 95.6%
消滅無效工時
-0小時/月
透過精準派工與自動化，總計減少 3,732 人時投入。
冷鏈預知故障準確率
0%
延遲交貨風險由 5.7% 徹底降至 0%
前 5.7%
→
後 0%
絕對防護
0%
食安 SOP 流程監測與極端低溫作業危險偵測準確率躍升至 100%，打造零死角安全場域。
打造極端環境的安全防護網
終結高危風險與經驗斷層，建立警示驅動的智慧場域
從極端氣候衝擊、嚴重缺工到高風險的巡檢盲區，一站式多模態 AIoT 結合邊緣視覺與 GPT 領域專家，將高危險的污水廠全面升級為零事故的數據化安全場域。
ACT 01 • 深層挑戰
廣闊場域裡，潛藏著致命的工安與傳承危機
導入系統前，污水處理廠面臨的不僅是極端氣候的考驗，更是人力短缺與高危險作業的營運盲區。
RISK 01
氣候變異與設備異常
極端氣候常導致進水量突變，人工調配反應不及；同時，濾布位移跑偏、打氣設備故障等異常，需耗費大量人力日夜巡視，缺乏提前預警機制。
RISK 02
缺工與經驗傳承斷層
產業面臨嚴重的人才流失與缺工，且設備操作手冊厚重複雜。新人培訓耗時，經驗難以傳承，導致日常維運與異常排除的操作失誤率極高。
RISK 03
高危險孤島作業盲區
污水廠佔地廣大，包含深池、高壓電區等高危險單人作業區域。傳統人工巡檢風險極高，若人員意外跌倒或未穿戴防護具闖入，難以即時救援。
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ACT 02 • 一站式 AIOT 導入方案
把高危環境轉化為主動預防的智慧大腦
串接 邊緣 AI / 影像辨識 / IoT 感測 / GPT 模型，從工安防護到知識傳承，三大模組同時運轉。
優化01
極限環境電子圍籬
針對撈污區、高壓區建構 24 小時邊緣視覺防護網。具備防護具 (PPE) 檢測與單人作業跌倒偵測，一旦發生倒地瞬間推播求救。
工安防護
即時求救
優化02
視覺化設備異常預警
以視覺 AI 取代人工盲巡，精準辨識濾布位移跑偏、曝氣池打氣氣泡狀態，以及儲油區異常升溫，將「事後處理」轉為「事前攔截」。
視覺辨識
預知維護
優化03
GPT 領域專家決策
導入大語言模型 (LLM) 與 RAG 技術，將厚重維護程序書轉化為智能助理。基層員工遭遇異常時，可瞬間獲取專屬排解 SOP 指引。
生成式AI
解決缺工
優化04
氣候數據與智能調度
串接上游雨量數據監控模組，結合 AI 預測進水量突變。系統自動通報或連動廠區進行產能調節，有效因應暴雨等極端氣候衝擊。
IoT感測
氣候預測
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ACT 03 • 核心亮點數據
從風險到優化，每一項都帶來可量化的成長
以下指標皆來自實際導入後的量測結果，呈現巡檢效率、工安防護與經驗傳承的全方位提升。
巡檢工時巨幅下降
>0%
設備異常視覺預警系統大幅取代傳統人力盲巡，成功落實「警示驅動 (Alert-Driven)」管理。
SOP 知識生成效率
0%
GPT 領域專家系統將異常排解指引的生成時間，從過去的 60 分鐘驟降至 0.5 分鐘。
操作失誤率降至零
0%
藉由 AI 決策輔助與智能排解指引，徹底終結經驗斷層，將每月 1-2 次的操作失誤率降至 0%。
全天候絕對防護
>0%
跌倒偵測、電子圍籬與防護具辨識準確率皆大於 99%，達成 0% 勞安事件的核心目標。
年度評鑑指標躍升
優等標竿
一年二次評鑑順利通過，使上水成為水資源處理產業的標竿企業，完美符合 ESG 雙軸轉型標準。
