FAQKNIMEneswletter 從分析建置與串流開發到企業營運落地: KNIME Business Hub 的快速部署與分析治理監控 by skypai 21 1 月, 2026 written by skypai 從分析建置與串流開發到企業營運落地: KNIME Business Hub 的快速部署與分析治理監控 企業在把資料流程與 AI 模型推向正式營運時,最常卡在兩個關鍵:一是「串流邏輯一調整,重新部署總是耗時費工?」;二是「跑得起來、卻看不見狀態與風險」。當流程無法被快速服務化、也缺乏可追溯的監控機制,往往導致:上線延遲、責任歸屬不清、問題只能靠人工追查。 【1. 流程部署:把分析成果轉成可被使用的交付物】 交付形態要清楚 同一套 workflow 可以被包裝成互動式操作介面、定時任務、自助服務 API,或是事件驅動的自動化流程,讓使用者以最符合情境的方式取得結果。 上線前先確保可重現 以版本化管理把「當時的流程、參數與依賴」固定下來,才能在發生爭議或回溯時,說清楚「是哪一版、在什麼條件下產生的結果」。 把執行環境當成可治理的資源 明確指定在哪個執行資源/環境跑、需要多少 CPU/RAM,讓部署後的穩定性與成本可預期。 把分享當成「責任邊界」 清楚定義誰可以執行、誰可以檢視、誰可以修改,讓流程被跨部門使用時仍保有一致性,也降低誤操作與資料外洩風險。 把通知當成營運節奏 成功/失敗、超時或異常時主動回報,讓流程變成「有狀況是立即可見」。 【2. 流程監控:讓每次執行都可追溯、可診斷、可改善】 以「每次執行」為管理單位 把觸發後的執行視為可追溯事件(Job),用同一套方式看狀態、比對版本、回溯輸入與輸出,讓稽核與責任歸屬更清楚。 用狀態視覺化縮短判斷時間 當流程失敗、卡住或耗時過久,優先用狀態檢視找到瓶頸段落,避免在不確定方向下反覆試錯。 用日誌建立「證據鏈」 工作日誌與執行環境日誌能把錯誤訊息、資源異常與執行細節留存下來,讓除錯從口頭描述變成可驗證的事實。 用保存策略與超時規則控制營運成本 定義 Job 的保存/淘汰、記憶體保留與 timeout,避免長期累積拖垮資源,同時保留必要的追溯窗口。 把「監控 - 告警 - 修復 - 再上線」制度化 結合通知與權限治理,把流程運維從個人經驗轉成團隊標準作業,讓流程可長期維持品質。 【建議導入情境】 定期批次(ETL/指標更新) 以定時執行落地,失敗即告警,並保留執行紀錄供追溯與稽核。 即時輸出(模型評分/查詢服務) 以 API 形式提供結果,方便前端或其他系統整合,降低重複開發。 跨部門自助使用 以互動式操作介面提供參數輸入與結果呈現,減少手動檔案流轉與版本混亂。 事件驅動自動化 以事件觸發串接後續處理(例如檔案到達、資料更新),縮短從資料進來到結果產出的時間。 KNIME Business Hub「部署 × 監控」架構圖示 KNIME Business Hub「部署 × 監控」落地要點一覽 面向 做法 帶來的效益 流程部署 • 明確交付形態:互動式介面、定時批次、API 服務、事件驅動 • 可重現上線:版本化、參數與依賴固定 • 執行資源可預期:環境與資源需求先定義 • 權責清楚:分享範圍、可視範圍與通知規則 把流程從『開發完成』推進到『可用服務』,縮短上線時間並降低交付成本。 流程監控 • 每次執行可追溯:狀態、版本、輸入輸出可回溯 • 問題可診斷:狀態檢視 + 日誌留存(含環境日誌) • 成本可控:保存/淘汰策略與超時規則 流程上線後仍可觀測、可追查、可除錯,並建立可控的營運與稽核節奏。 治理與可擴散 • 協作與權限制度化:以團隊/空間建立共同作業邊界 • 可擴散使用:讓不同角色以同一套方式取用與回饋 讓流程與權限可制度化管理,支援跨部門規模化使用。 若您希望把現有 KNIME workflow 以最快速度推向正式營運,同時建立可追溯、可告警、可除錯的監控機制。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 21 1 月, 2026 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQAPSneswletter 從成本中心到利潤中心:APS 如何降低庫存提高資金利用率? by advantanalytics 9 1 月, 2026 written by advantanalytics 從成本中心到利潤中心: APS 如何降低庫存提高資金利用率? 您是否常陷入「為保交期而堆積庫存」與「頻繁插單導致停工待料」的管理兩難?APS 系統不僅是一套排程工具,更是優化營運決策的中樞大腦。本次將探討如何利用 APS 實現精準補料、同步 ERP/MES 資訊,並透過電線電纜大廠成功降低 25% 成品庫存的實戰案例,帶您看見數位轉型如何將供應鏈從成本負擔轉化為獲利動能。 一、 前言:APS 的核心價值與實施策略 在現今變動劇烈的市場環境下,傳統仰賴 Excel 或僅以 MRP 為核心的「無限產能」排程模式,已難以回應現今少量多樣、高度複雜的生產型態。 第一線管理者的兩難: 為避免缺料而提前備料,結果造成庫存長期堆積、資金被鎖住。 為確保交期而頻繁插單,現場卻陷入停工待料與反覆調整的惡性循環。 在製造業管理中,我們常說:「庫存是為了掩蓋無效率而存在的。」庫存管理不再只是物料問題,排程的準確性與資源配置的穩定性,嚴然已成為企業提升營運韌性的改善重點。這也是為什麼 APS(Advanced Planning & Scheduling,先進規劃排程)系統,逐漸成為製造與供應鏈管理中的關鍵決策工具。 APS 不僅是一套排程工具,而是企業優化庫存與營運決策的「中樞大腦」。 透過有限產能與多重約束的精準計算,協助企業: 壓縮庫存:在不犧牲交期的前提下,壓縮原物料與在製品庫存。 同步節奏:將生產節奏與實際產能、物料可用性同步。 精準補料:從「被動備料」轉向「依需求驅動的精準補料」。 當排程邏輯正確,庫存自然下降,而非靠行政指令強制削減。 二、 如何利用 APS 做好庫存管理 為確保 APS 在庫存管理上發揮實質效益,建議導入策略聚焦於以下三個面向: 1. 系統整合 (System Integration) 確保訂單、庫存、物料與現場執行資訊即時同步,讓排程決策建立在真實庫存與產能狀態之上,避免過度備料。為了讓 APS 發揮最大價值,各系統間的協同至關重要: ERP 企業資源規劃 提供訂單、物料主檔與庫存基礎數據。 👉 確保排程與財務、採購計畫的一致性,防止過早採購。 MES 製造執行系統 回傳現場實際產出、報工與設備狀態。 👉 讓 APS 根據「實況」調整計畫,實現真正的滾動排程。 供應鏈協同 同步供應商交期與多廠區產能狀態。 👉 建立供應鏈韌性,避免因外在物流延遲導致停線。 2. 產業導向的客製化建模 依不同產業特性(如半導體製程速率控制、電子組裝換線與批量規則、電線電纜餘尺規則),建立可反映實際庫存消耗速率的排程與補料邏輯。 3. 持續優化與滾動排程 透過滾動式排程與現場回饋調整參數,讓庫存水位隨需求變化動態收斂,而非一次性設定後失效。 三、 製造業應用實例:效率與靈活度的極致追求 APS 的核心機制在於透過「有限產能」並以符合產線生產邏輯邏輯為規則,將生產壓力轉化為流暢的動能。 排程優化與 WIP 降低:同時考量產能、設備、人力、物料四大約束,計算出「合理開工」時間,避免在製品(WIP)在現場過度堆積。 突發事件處理:當面對急單或設備故障,系統能快速重新排程,確保計畫與現場同步。 生產可視化:讓生管與廠長能直觀掌握每一道工序的進度,消除灰色地帶。 對於擁有跨廠區供應鏈的企業,APS 的視野不僅限於單一工廠: 支援設定動態安全水位與預警機制,避免缺料生產中斷;並在多廠協同環境下,平衡各廠產能利用率,降低整體的半成品庫存。 🏆 案例分享:電線電纜大廠導入實績 析數智匯協助客戶透過 APS 動態同步排程計畫與現場狀況,成功釋放營運資金,達成以下顯著效益: 10% 排程與物料同步率提高 20% 原材料周轉率提升 25% 成品庫存降低 四、 結論:數位轉型的必經之路 製造業的數位轉型,最終目標是實現「資源配置最佳化」。APS 並非只是取代 Excel 的排程軟體,而是將您的供應鏈從被動應付轉為主動佈局的關鍵技術。 將 APS 融入營運流程,意味著您的工廠將具備更強的抗風險能力與獲利能力,並優化庫存管理能力幫助企業有效管理庫存、降低倉儲成本,並避免供應鏈中斷風險提高利潤,從成本中心正式轉型為高效能的利潤中心。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 9 1 月, 2026 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQneswletterSPC 良率不穩、製程漂移? SPC系統讓您即時揪出變異來源,穩定品質就靠它! by advantanalytics 5 1 月, 2026 written by advantanalytics 良率不穩、製程漂移? SPC系統讓您即時揪出變異來源,穩定品質就靠它! 各位品管夥伴、生產經理人,在追求極致效率的產線上,您是否也正遭遇以下挑戰?數據滯後: 發現良率下滑時,問題往往已發生在數小時甚至數天前。找不出真因: 數據散落在紙本或不同 Excel 表格,難以比對製程參數與品質的關聯。報警疲勞: 缺乏有效的統計工具,無法區分「正常的波動」與「異常的徵兆」。當製程發生漂移 (Process Drift),若不能第一時間攔截,隨之而來的就是報廢成本與客戶投訴。 從「救火」到「預防」:這是品質管理的思維革命 「數據會說話,但前提是您能即時聽見它的聲音。」 SPC 不只是畫畫圖表,它是工廠的「早期預警系統」。透過科學的統計方法,SPC 協助您在生產過程中識別機遇原因(正常變異)與異常原因(非預期變異)。 我們的 SPC 系統能為您做什麼? 1. 即時監控與自動報警 結合 IoT 數據採集,當點位違反西屋法 (Western Electric Rules)、ISO-7870 管制規則或自定義管制法則時,系統立即透過發出報警訊息,實現「事中控制」而非「事後檢驗」。 2. 製程能力深度分析 (Ca/Cp/Cpk) 一鍵生成製程能力報告,協助研發與製造部門判斷現有設備是否足以支撐設計規格,從源頭優化良率。日常性的報表,也可以設定排程發送。 3. 提升品質,強化競爭力 穩定的製程代表產品品質的一致性更高,這不僅能減少客訴,更能建立客戶對品牌的信任。在競爭激烈的市場中,穩定的高品質將成為您最強大的武器。 圖一:SPC 即時監控儀表板,即時掌握全廠品質狀況 SPC 系統四大核心功能:從數據到決策的直達車 自動化管制圖 (Control Charts) 不再需要手工繪製!系統自動產出 X-bar R、X-bar S 或單點管制圖 (IX-MR)。透過即時數據串接,您可以在戰情室螢幕上直接觀測製程健康度。 智慧判讀法則 (Pattern Recognition) 系統內建標準的 WECO (Western Electric Rules) 或 Nelson Rules。當出現以下徵兆,系統將自動標記異常: 點子超出管制界限:立即性的突發異常。 連續 8 點在中心線同一側:典型的「製程漂移」,暗示參數已發生偏移。 連續 7 點持續上升或下降:設備耗材(如刀具、模具)可能正在磨損。 製程能力指數 (Cpk/Ppk) 診斷 Cp/Cpk 分析:評估製程的穩定度與精準度,確保生產能力符合設計規格。 根因追溯 (Root Cause Analysis) 當異常發生時,系統可自動帶出相關的 5M1E(人、機、料、法、環、測)紀錄,協助您快速定位是哪一批原料、哪一台機台、或是哪一個班別出了問題。 圖二:智慧判讀與異常根因追溯介面 iPASP SPC 智慧工廠 SPC 解決方案 析數智匯的 SPC 系統,不僅具備上述所有核心功能,除了擁有大型製造業的豐富導入經驗外,還更針對國內中小工廠的特性進行了優化,提供 高彈性、易整合、快導入 的服務。 我們深信,好的工具不該是遙不可及的昂貴投資,而是能迅速創造價值的得力夥伴。具備經驗豐富的顧問,不只能夠傾聽需求,更要提出把錢花在刀口上的建議。 別再讓您的產線「數位化」只做對了一半! 改變,就從了解您的產線真實體質開始。 我們提供免費的「產線體質健檢」顧問諮詢服務,由資深產業顧問為您分析現況,並提供初步的改善藍圖。 期待能為您的企業帶來飛躍性的成長。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 5 1 月, 2026 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQKNIMEneswletter 什麼是 KNIME Business Hub? by advantanalytics 22 12 月, 2025 written by advantanalytics 企業 AI 的統一作戰平台,從「單兵作戰」到「正規軍團」 什麼是 KNIME Business Hub? 企業在導入 AI 的過程中,往往會面臨兩種典型困境:「技術做得出來、卻推不動」;或是「方向明確、但缺乏起步的資源與方法」。這些挑戰的核心其實不是工具本身,而是「如何讓 AI 成為組織真正能用、能管、能擴散的能力」。為了讓 AI 從概念走向落地,我們可以從三個關鍵觀念切入——協作、治理、擴散。如果您正在思考:「我要怎麼讓 AI 真正落地,而且管得住、推得開?」那 KNIME Business Hub 正好是值得您花時間了解的答案。 什麼是 KNIME Business Hub? 如果您正在思考如何讓 AI 從想法進入日常營運、讓團隊更快速上手、或讓既有成果得以被全公司共享,以上三個觀念提供了一條清晰的起步路徑。 【1. 協作:讓 AI 不再只是個人英雄的產物】 無論是資料流程、模型、程式碼或生成式 AI 的應用,如果只存放在個人的電腦或 Notebook 裡,就難以複製成功經驗。企業需要的是一個能共享方法、範例與最佳實務的環境,讓不同角色(業務、分析師、工程師)都能參與並貢獻。 【2. 治理:當 AI 成為企業資產時,需要一套能被信任的規則】 從版本控管、權限設定,到生成式 AI 的使用規範,都是企業在 AI 時代必須具備的治理能力。尤其面對快速演進的 LLM 技術,更需要明確的存取界線與審計紀錄,才能兼顧創新與安全。 【3. 擴散:AI 的價值在於被更多人使用,而不是藏在模型裡】 讓模型或資料流程以互動式應用或 API 的方式被團隊使用,是讓 AI 真正帶來效益的關鍵。當專業能力被「服務化」、流程被「標準化」,AI 才能由專案變成組織能力。 若企業希望以低門檻、高效率的方式落實協作、治理與擴散,仍可搭配像 KNIME Business Hub 這類提供範例、協作空間、流程部署與基本治理功能的工具,以減少自行整建環境的成本與時間。 資產盤點與可追溯 以資料目錄與 Metadata 管理建立共同語彙,並透過血緣追蹤掌握資料從來源到報表/模型的流向。 品質與安全控管 以資料品質檢核、權限/存取控管與審計紀錄,確保在推動 GenAI/LLM 創新的同時,仍能符合資安與合規要求。 制度化落地與擴散 以工作流自動化管理、API 管理、政策與系統管理,以及 Log/效能追蹤,讓流程部署後仍能被監控與治理,支援跨部門規模化使用。 換言之,KNIME Business Hub 的治理不是單點功能,而是一套從「資產化」到「監控稽核」的治理閉環,讓 AI 從專案成果轉化為可被組織信任與長期累積的能力。 KNIME Business Hub 核心功能與優勢一覽 功能面向 關鍵能力 帶來的效益 協作 團隊與空間 (Teams & Spaces)、版本控管、權限設定 打破部門與個人孤島,建立可重用的分析與 AI 模組庫。 自動化 排程、雲端執行、事件觸發 將重複的 ETL/報表/模型評分流程自動化,減少人工操作與錯誤。 部署 Data Apps、REST API 發佈、雲端 SaaS 讓 AI 與分析結果以「服務」形式被全公司使用,而不只是報告檔案。 AI 治理 AI Gateway、存取控管、監控與稽核 安全、可控地使用外部與內部的 LLM/GenAI,符合 AI 法規與資安要求。 支援 公開範例流程、GenAI 用例空間 透過 Hub 上的 workflow 示例快速複製成功模式,加速學習與導入。 與其強調工具本身,更重要的是它能協助企業跨越哪些 AI 導入的障礙、縮短哪些流程、讓哪些角色能更快加入 AI 的應用行列。透過清晰的架構、共享的流程與易於重複利用的 AI 能力,企業能逐步形成「可擴散的 AI 作業方式」,不僅能推動第一個成功案例,更能建立長期的 AI 能力累積與再利用。 🛒 另可在政府採購網選購「KNIME HUB (包含標準版、資料治理模組、資料品質管理模組)」 成功案例:他們如何成功? 多家被 Forrester 評估的企業成功案例 Forrester 的《Total Economic Impact™ of KNIME》訪談了多家使用 KNIME 產品(包含 Hub)的組織,估算出 3 年內平均 ROI 約 400% 以上,主要效益來自自動化節省人力、加速決策與避免再招募大量專職數據人員。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 22 12 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQMESneswletter 從電子業到食品業,MES 系統的跨界應用:成功案例深度解析 by advantanalytics 8 12 月, 2025 written by advantanalytics 從電子業到食品業MES 系統的跨界應用:成功案例深度解析 打破「隔行如隔山」的迷思 許多人印象中,MES 系統通常應用在流程複雜、管控要求嚴格的電子組裝或精密加工領域,因此似乎與食品業關係不大。然而,隨著消費者對食品安全的意識提升,以及法規對生產履歷透明度的要求愈發嚴謹,食品產業正面臨前所未有的數據管理挑戰。在這樣的背景下,傳統作業模式已難以滿足對資料一致性與追溯性的需求,而 MES 則是能有效解決這些關鍵痛點的核心工具。 硬體與美味的距離:製造業跨界的底層邏輯 要談跨界,首先得懂「差異」。當我們試圖將電子業(Discrete)的 MES 經驗移植到食品業(Continuous )時,這不僅是系統的轉換,更是管理語言的翻譯。 兩種平行宇宙的關注點 讓我們先拆解電子業與食品業最根本的三個差異: 核心管理:電子業嚴守 BOM 表,講究零組件的精確組裝;食品業則專注配方 (Recipe),追求原料的完美比例與物理化學變化。 追溯邏輯:電子業鎖定單一產品序號 (S/N);食品業使用批號追溯 (Batch No.),因為液體與粉末無法標記序號,必須整批溯源。 品質定義:電子業看重尺寸公差與電性測試;食品業決勝於效期管理、口感風味與微生物檢測。 雖然生產型態迥異,但數位化的底層邏輯——「人、機、料、法、環」是完全通用的。跨界的精髓,在於將電子業引以為傲的「精細化管理思維」,轉譯為食品業最需要的「全流程食安追溯」。 當食品業遇上電子業的精細化 DNA 美味的關鍵在於經驗傳承,但面對嚴格的食安法規與量產需求,僅靠「記憶與手感」已經不夠。我們把電子產業的高標準邏輯,注入傳統食品產線,解決最常見的三大痛點: 「老師傅」依賴症醬料投料全憑資深師傅的手感。只要師傅休假或心情不同,口感就會漂移,且無法傳承。 「紙本迷宮」追蹤困難生產數據散落各種手寫紀錄,客訴發生時要花好幾天才能找到問題原料來源。 「憑記憶」先進先出倉庫明明規定 FIFO,卻常常新料先用、舊料過期,造成隱藏成本。 iPASP MES 跨界解方 把電子業的「精細化 DNA」注入食品製程,三個痛點一次解決: 配方數位化 → 老師傅經驗變成系統參數,電子秤自動防呆,投料誤差超出範圍就鎖機,口感 100% 復刻。 批次履歷 → 條碼槍掃描即綁定原料、機台、人員、時間,客訴溯源從「三天」縮短為「三分鐘」。 效期防呆 → 系統強制先到期先出 (FEFO),拿錯原料直接警示,杜絕人為疏失。 無論是精密的電路板,還是令人垂涎的美味,真正的差別從來不在硬體,而在「管理精細度」。 準備好為您的食品產線升級「電子腦」的精準管理了嗎? 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 8 12 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
硬體與美味的距離:製造業跨界的底層邏輯 要談跨界,首先得懂「差異」。當我們試圖將電子業(Discrete)的 MES 經驗移植到食品業(Continuous )時,這不僅是系統的轉換,更是管理語言的翻譯。 兩種平行宇宙的關注點 讓我們先拆解電子業與食品業最根本的三個差異: 核心管理:電子業嚴守 BOM 表,講究零組件的精確組裝;食品業則專注配方 (Recipe),追求原料的完美比例與物理化學變化。 追溯邏輯:電子業鎖定單一產品序號 (S/N);食品業使用批號追溯 (Batch No.),因為液體與粉末無法標記序號,必須整批溯源。 品質定義:電子業看重尺寸公差與電性測試;食品業決勝於效期管理、口感風味與微生物檢測。 雖然生產型態迥異,但數位化的底層邏輯——「人、機、料、法、環」是完全通用的。跨界的精髓,在於將電子業引以為傲的「精細化管理思維」,轉譯為食品業最需要的「全流程食安追溯」。 當食品業遇上電子業的精細化 DNA 美味的關鍵在於經驗傳承,但面對嚴格的食安法規與量產需求,僅靠「記憶與手感」已經不夠。我們把電子產業的高標準邏輯,注入傳統食品產線,解決最常見的三大痛點: 「老師傅」依賴症醬料投料全憑資深師傅的手感。只要師傅休假或心情不同,口感就會漂移,且無法傳承。 「紙本迷宮」追蹤困難生產數據散落各種手寫紀錄,客訴發生時要花好幾天才能找到問題原料來源。 「憑記憶」先進先出倉庫明明規定 FIFO,卻常常新料先用、舊料過期,造成隱藏成本。 iPASP MES 跨界解方 把電子業的「精細化 DNA」注入食品製程,三個痛點一次解決: 配方數位化 → 老師傅經驗變成系統參數,電子秤自動防呆,投料誤差超出範圍就鎖機,口感 100% 復刻。 批次履歷 → 條碼槍掃描即綁定原料、機台、人員、時間,客訴溯源從「三天」縮短為「三分鐘」。 效期防呆 → 系統強制先到期先出 (FEFO),拿錯原料直接警示,杜絕人為疏失。 無論是精密的電路板,還是令人垂涎的美味,真正的差別從來不在硬體,而在「管理精細度」。 準備好為您的食品產線升級「電子腦」的精準管理了嗎?
FAQKNIMEneswletter 打造可重複的自動化資料流程(Automation Pipeline) by advantanalytics 19 11 月, 2025 written by advantanalytics 打造可重複的自動化資料流程 Automation Pipeline 「從手動 Excel 到智慧自動化——讓資料管理邁向下一個層次!還在逐欄整理、逐步整合、靠 Excel 拼拼湊湊資料嗎?是時候讓自動化替你省下時間,創造更大可能!自動化資料流程不只節省時間,更能降低錯誤、提升效率,讓團隊把心力投入更有價值的分析與決策上。從資料擷取、清洗、整併到報表產出,全部一次到位。告別繁瑣的拼湊手動作業,現在就讓自動化帶你看見更大的可能! 打造可重複的自動化資料流程(Automation Pipeline) 一 為什麼需要自動化資料流程? 隨著AI技術的發展,自動化已經是一個不可或缺的功能,根據市場研究公司OnePoll針對2000名美國工作者的調查發現,將近7成的上班族每天都在做重複的事情,每個禮拜都要花5小時在可以自動化的工作上,其實很多工作內容都可以透過自動化來提升效率。 現在的資料流程還充滿著人為操作的問題——像是資料分散、重工、報表延遲、品質不一。這些不僅浪費時間,也讓資料的準確性和可追溯性下降,部門之間的溝通更容易出現落差。 二 自動化資料流程能帶來什麼改變? 根據勤業眾信的資料,工作流程自動化後可望減少30%至70%的人工作業,同時降低15%至90%人工成本。 效率加倍 資料整合即時更新 錯誤減少 自動比對減少誤差 決策更快 自動報表秒產生 成本降低 節省人力與時間成本 此外還能: 提升合規性與透明度 擴充性高、靈活整合多種資料源 提高員工與客戶滿意度 加速決策與創新 使用KNIME可以輕鬆打造自動化資料流程,KNIME 是一款開源的資料分析與自動化平台,透過「節點式 (Node-based)」的可視化介面,使用者可以不必撰寫大量程式碼,就能完成從資料擷取、清理、轉換到分析與報表輸出的完整流程。 對於希望建立可重複、可視覺化、易於維護的自動化資料流程的團隊而言,KNIME 是一個穩定且靈活的選擇。 三 從資料到決策:自動化的關鍵步驟——以 SPC 為例 以製造業的 SPC(統計製程管制)流程為例,過去品質工程師必須手動彙整各產線的量測資料,再繪製折線圖檢查異常。 透過 KNIME 建立自動化資料流程後,系統可每日自動擷取量測紀錄、清洗資料並計算 UCL/LCL(上、下限值),同時自動生成 SPC 管制折線圖,不再需要人工繪製。 這樣的流程不僅減少人工作業時間,也讓品質團隊能即時掌握製程穩定度,迅速採取行動,真正做到「從資料到決策」。 四 打造屬於你的可重複流程 建立自動化資料流程並不一定要複雜。 案例一: 自動生成SPC統計製成管制圖 以常見的製造現場為例,機台每日產生的大量量測資料,只要導入 KNIME 進行基本整理與格式轉換,系統就能自動生成 SPC 管制折線圖,並持續更新最新結果。 在這樣的設計下,當新資料進入時,KNIME 會自動完成以下動作: 擷取資料:從資料庫或 CSV 讀取最新機台量測紀錄。 資料整理:自動清理欄位、統一日期與批號格式,確保數據一致性。 自動繪圖:根據更新後的資料自動生成折線圖(例如 UCL/LCL 管制圖),即時反映製程變化。 整個流程只需設定一次,之後 KNIME 會自動偵測新資料、更新圖表,品質團隊不再需要手動彙整與繪圖,就能即時掌握製程穩定度。 這樣的自動化設計,讓「資料流不斷線、決策不中斷」,真正實現從資料到行動的智慧轉化。 除此之外,舉凡製造業現場各類IoT、MES、與ERP 資料的整合串接,也都可以用KNIME 達成自動化整合,以便各類AI 及BI 的應用。 案例二: 零售業自動化建模 除了製造業的製程監控外,這樣的自動化資料流程也能完美應用在預測型任務上。 例如導入 AutoML(自動化建模)節點後,系統可根據每日更新的銷售資料,自動重新訓練模型,用以預測產品良率、設備異常或銷售趨勢。 只要導入歷史銷售資料(地區、產品、價格、促銷、天氣、銷售金額等欄位),系統就會自動完成資料清理、特徵工程、模型比較(XGBoost、Random Forest、線性迴歸等),並挑選出預測誤差最低的最佳模型。 新資料一進來即可直接套用,預測下一期銷售額,並自動產出趨勢報表,協助管理者精準掌握未來走勢與庫存規劃。 這樣的流程不僅擴展了自動化的應用範圍,更讓「模型」與「決策」同步自動化,真正實現從資料到洞察的一站式智慧流程。 橫軸為 RMSE(均方根誤差),越小越準確 | 灰色散點=實際銷售值,紫色散點=模型預測值 五 從資料到洞察,一次到位 自動化資料流程不只是工具,而是一種新工作模式。 讓資料自動流動 | 報表自動更新 | 模型自動學習 讓你專注於「為什麼發生」與「下一步怎麼做」 現在就讓自動化,替你加速決策與創新! 立即預約 免費 KNIME 自動化流程健診 30 分鐘幫您找出最值得先自動化的 3 個環節 Source: StudyFinds. “Office workers say artificial intelligence and automation will make their jobs easier.”Published on May 27, 2021.Retrieved fromhttps://studyfinds.org/office-workers-artificial-intelligence-automation/ 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 19 11 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQneswletterSPC 別再只靠「全檢」! 導入SPC,看見數據如何幫您預防不良品,而非挑出不良品 by advantanalytics 4 11 月, 2025 written by advantanalytics 別再只靠「全檢」! 導入SPC,看見數據如何幫您預防不良品,而非挑出不良品 各位品管夥伴、生產經理人,您是否還在為了找出每一個不良品,而投入大量的人力與時間進行 100% 全檢 嗎?您或許以為全檢是品質的最後一道防線,但仔細想想,當您在挑出不良品時,代表著「不良」其實已經發生了。全檢不僅成本高昂,更無法從根本解決問題。 從「挑出」到「預防」:品質管理的思維革命想像一下,一個水龍頭不斷漏水,全檢就像是您拿著一個水桶,不停地接住漏出來的水。您花費了大量的精力,最終卻只是處理了結果,問題的根源——那個漏水的水龍頭——卻沒有被修好。統計製程管制(SPC) 就是來幫您修水龍頭的工具。SPC 是一種利用統計方法監控生產過程的技術。它不等到最終產品出來才檢驗,而是在生產過程中,透過蒐集關鍵數據(例如:尺寸、重量、溫度等),並將這些數據繪製成管制圖,來即時掌握製程的穩定性。導入 SPC,您將獲得三大好處。首先,它能提早發現異常,防範未然——透過管制圖上的趨勢與異常點,能夠在不良品大量產生之前,就發出警訊。當數據點超出管制界線,或呈現異常趨勢時,您就能立即採取行動,調整製程參數,從源頭杜絕不良品的發生。其次,SPC 能減少浪費,降低成本——導入後,您不再需要投入巨大人力進行全檢,這將大幅降低檢驗成本。同時,由於製程更加穩定,不良品率降低,也能減少返工和報廢的材料與時間浪費,直接提升企業的獲利能力。最後,SPC 能提升品質,強化競爭力——穩定的製程代表產品品質的一致性更高,這不僅能減少客訴,更能建立客戶對品牌的信任。在競爭激烈的市場中,穩定的高品質將成為您最強大的武器。 SPC 如何運作?即時計算與違規警報 現代的 SPC 系統,早已不是傳統的手動繪圖。透過軟體或自動化設備,數據會被即時蒐集與計算。 每當新的數據點輸入,系統會立即進行判斷——是否超出管制界線(例如:超過上限 UCL 或低於下限 LCL),抑或數據趨勢呈現異常(例如:連續 7 個點都上升或下降)。 一旦系統偵測到任何 【SPC違規】,它會立即發出通知給相關人員(例如:透過郵件或看板顯示),讓團隊在第一時間知道問題發生,並採取修正行動,避免不良品的持續生產。這種「數據驅動」的預警機制,徹底改變了品管的被動模式。您不再是事後諸葛,而是在問題萌芽時就能及時處理。 立即行動,開啟您的數據化品管之旅。 全檢或許讓您感到安心,但它無法帶領您走向卓越。 是時候放下手上的放大鏡,拿起 SPC 這個強大的工具了。 iPASP SPC 智慧工廠 SPC 解決方案 高彈性 │ 易整合 │ 快導入 析數智匯的 iPASP SPC 不僅完整涵蓋統計製程管制的所有核心功能,更匯聚大型製造業 15 年以上的實戰經驗,同時針對中小企業痛點進行深度優化——從巨型產線到單一機台,都能 7 天內上線。 我們深信,好的工具不該是遙不可及的昂貴投資,而是能迅速創造價值的得力夥伴。因此,每一套 iPASP SPC 都搭配一位「產線專屬顧問」——他們不只傾聽需求,更能把預算花在刀口上,30 分鐘內畫出您的第一張管制圖。 別再讓您的產線「數位化」只做對了一半! 改變,就從了解您的產線真實體質開始。 免費「產線體質健檢」顧問諮詢 資深顧問 1 對 1 ‧ 現場/線上皆可 ‧ 60 分鐘內給您初步改善藍圖 期待能為您的生產製造帶來飛躍性的成長。 iPASP SPC,與您一起把「數據」變成「競爭力」。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 4 11 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
FAQAPSneswletter 以智慧排程為引擎,驅動營運效率與精準交期 by advantanalytics 30 10 月, 2025 written by advantanalytics APS 系統 智慧製造的核心動力 以智慧排程為引擎,驅動營運效率與精準交期 在面對全球供應鏈挑戰與製造複雜度提升的時代,Advanced Planning and Scheduling (APS) 已成為企業邁向智慧製造與工業 4.0 的核心引擎。它透過精準排程與資源優化,協助企業在動態環境中同步提升生產效率、準時交貨率與獲利能力。如果把工廠比喻為一間餐廳,APS 就像中央廚房的主廚:決定「要做什麼菜」、「何時做」、「由誰來做」。即使面對突發狀況,也能迅速調整,確保交期準時、品質一致。 APS 進階排程系統:企業智慧製造核心決策引擎 APS(進階排程系統)是企業導入工業 4.0 與智慧製造的關鍵技術,串聯 ERP 與 MES,實現生產計畫精準落地與即時優化。 APS 在企業資訊架構中的定位與閉環管理 在企業資訊架構(Enterprise Information Architecture, EIA)中,APS 進階排程系統定位於 ERP 企業資源規劃系統與 MES 製造執行系統之間,構成獨立的智慧決策層。該系統負責將 ERP 所制定的高階生產計畫,轉譯為現場可執行的精細化排程,並將最佳化結果回饋至 MES,進而形成「策略規劃 → 執行控制 → 績效優化」的完整閉環管理機制,提升整體製造效率。 根據 ISA-95 製造企業模型標準,APS 對應 Level 3 層級,與其他系統功能明確區分:Level 5 為商業決策層,負責制定企業策略與供應鏈方針;Level 4 為 ERP,涵蓋訂單管理、生產計劃、財務與採購;Level 3 為 APS,專注於生產規劃、資源排程與模擬分析;Level 2 為 MES,執行生產派工、品質追蹤與設備狀態監控;Level 1 為 SCADA/PLC/IoT,負責現場自動化控制與即時數據採集。APS 作為承上啟下的關鍵節點,顯著縮短決策延遲、提升資源調度精準度,並強化系統反應即時性。 APS 是企業實現智慧製造與工業 4.0 轉型的策略核心。 APS 系統架構:四層模組化設計 APS 進階排程系統採用模組化四層架構,確保功能完整與擴展彈性。應用層(Application Layer)提供直覺化使用者介面,支援生產排程甘特圖、物料計畫編制、模擬分析與即時監控功能;資料層(Data Layer)建構集中式資料儲存庫,統一管理訂單資訊、機台負載、物料庫存及生產限制條件,有效消除跨系統資料孤島;介面層(Interface Layer)透過標準化 API 實現與 ERP、MES、IoT 系統之雙向整合,確保資料一致性與即時同步;演算法層(Algorithm Layer)搭載人工智慧與數學最佳化技術,執行多目標權衡(交期、成本、稼動率)與預測性分析,支援複雜製造場景之動態決策。 APS 智慧決策功能:生產排程、物料計畫、模擬分析 APS 提供四大適應性智慧決策功能,協助企業應對動態生產挑戰。首先,生產排程與模擬功能能夠識別瓶頸資源、分析產能限制並優化工序順序,支援批次排程與滾動式調整,實證可縮短交貨周期並提升設備稼動率;其次,物料需求計畫(MRP+)整合採購、庫存與替代料邏輯,考量供應商交期波動,顯著降低缺料風險與過量備料成本;第三,模擬與預測分析允許管理者於虛擬環境中測試訂單變動或產能擴充情境,提供量化決策依據;最後,監控與回饋機制與 MES 及 IoT 系統深度整合,實現排程動態重算與異常即時應對,降低停工與延誤風險。 析數智匯(AAT)APS 平台已內建上述完整功能模組,支援企業快速導入與客製化擴展。 APS 人機協作:自動化與人工微調並行 APS 並非取代人力,而是提升決策效率的協作工具。系統根據預設目標與限制條件自動生成最佳排程方案,規劃人員可針對突發狀況進行即時微調,所有調整過程均搭配影響分析與可視化回饋,確保決策透明且可追蹤。此人機並行模式讓排程人員從重複性計算中解放,專注於策略性判斷,實現更高層次的製造智慧。 APS 導入成效:實證數據與企業價值 根據析數智匯(AAT)多個客戶實際導入案例,APS 系統展現顯著績效提升: 訂單達交率提升 38% 總產量增加 14%–40% 平均生產時間縮短 13% 機台閒置時間降至 3.8% 庫存週轉期縮短至 0.8–1.5 個月 APS:企業邁向智慧製造與工業 4.0 的關鍵一步 透過 APS 進階排程系統,企業可實現決策更迅速、資源調度更精準、生產反應更即時,在供應鏈波動中保持競爭優勢,邁向高效率、數據驅動、永續發展的製造新時代。 關鍵字:APS 進階排程、智慧製造、工業 4.0、ERP MES 整合、生產排程優化、物料需求計畫 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 30 10 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
neswletterFAQMES 看MES如何引爆產線效能,效率提升30%的秘密 by advantanalytics 3 10 月, 2025 written by advantanalytics 看MES如何引爆產線效能 效率提升30%的秘密 許多企業將紙本報表轉為Excel、導入了ERP系統,便認為完成了「數位化」。然而,生產現場的真實情況 — 機台狀態、在製品數量、良率變化—卻依然是個「黑盒子」。資訊的延遲與不透明,正悄悄地侵蝕著您的利潤。這不僅是您的困擾,也是許多製造業管理者共同的痛點。 您的產線效能是否正被這些「隱形殺手」拖累? 如果您的團隊每天還在處理以下問題,那麼您離真正的「智慧製造」還有一大步: 🧩 資訊孤島 生管、品管、現場各自使用不同報表,數據無法整合,決策耗時費力。 🌫️ 生產不透明 無法即時得知訂單進度、機台稼動率,只能等問題發生後才能補救。 🔍 追溯困難 客訴發生時,像大海撈針一樣翻找紙本紀錄,難以快速定位問題根源。 ✍️ 依賴人工 生產數據靠人工抄寫、回報,不僅效率低落,更容易出錯。 ⏳ 報表延遲 管理層看到的永遠是「昨天」的報表,無法根據當下情況做出最精準的判斷。 如果您對以上任何一點感到熟悉,請繼續讀下去。 因為,真正的解答不只是「數位化」。 iPASP MES:引爆產線效能的「中樞神經系統」 數據從「紙本」搬到「電腦」只是第一步。 真正的關鍵,是讓數據「流動」起來,並賦予它「智慧」。 這就是製造執行系統 (MES, Manufacturing Execution System) 的核心價值。 MES 如同工廠的「大腦」與「中樞神經系統」 它串連起 ERP 的計畫層與現場的設備操作層,將生產活動中的 人、機、料、法、環 等資訊完美整合。 效率提升30%的秘密,我們是這樣做到的 當我們說 MES 能「引爆」產線效能,絕非空談。這是透過以下幾個關鍵環節實現的: 1. 實時數據,決策零時差 過去 等待一天或一週才能看到產量與良率報表。 現在 透過電子看板、手機 App,隨時掌握生產脈動,即時發現與處理異常,決策速度提升超過 50%。 2. 製程標準化,杜絕錯誤 過去 依賴老師傅的記憶與口頭交接,新人上手慢、品質不穩定。 現在 SOP 電子化,系統引導作業員操作,大幅降低人為疏失造成的重工與浪費。 3. 完整追溯,品質管理 過去 找出瑕疵品的生產履歷需要耗費數小時甚至數天。 現在 掃描產品序號,數秒內掌握人機料法所有資訊,快速鎖定問題,提升客戶信任度。 4. 稼動率分析,改善金礦 過去 機台為何停機?停了多久?原因不明,難以改善。 現在 自動記錄狀態,精準計算 OEE,清楚效能損耗點,提供持續改善的真實數據依據。 iPASP MES 智慧工廠MES解決方案 析數智匯的 MES 系統,不僅具備上述所有核心功能,除了擁有大型製造業的豐富導入經驗外,還更針對國內中小工廠的特性進行了優化,提供:高彈性、易整合、快導入我們深信,好的工具不該是遙不可及的昂貴投資,而是能迅速創造價值的得力夥伴。具備經驗豐富的顧問,不只能夠傾聽需求,更要提出把錢花在刀口上的建議。別再讓您的產線「數位化」只做對了一半!改變,就從了解您的產線真實體質開始。我們提供 免費的「產線體質健檢」 顧問諮詢服務由資深產業顧問為您分析現況,並提供初步的改善藍圖。期待能為您的企業帶來飛躍性的成長。 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 3 10 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail
neswletterFAQKNIME 生成式 AI 評比:哪款最適合你 by advantanalytics 3 10 月, 2025 written by advantanalytics 2025生成式 AI 大評比 哪一款更適合你? 在生成式AI 崛起的時代,每個人都想透過生成式AI 來提升自己的決策效率與生產力。然而,市面上的生成式AI 平台這麼多,又要如何知道哪個生成式AI 比較適合自己?這時我們可透過一些指標,來挑選較貼近自己作業的生成式AI 。請注意,指標分數會因為不同的測試工具、是否允許CoT模式而有所跳動。 市面主流LLM 大PK Model MMLU (%) GPQA (%) MATH / AIME (%) HumanEval / SWE-bench (%) GSM8K / MGSM (%) DROP (%) 來源 GPT-5 — 88.4 94.6 (AIME 2025) 74.9 (SWE-bench Verified) — — OpenAI 2025 GPT-4o 88.7 53.6 76.6 90.2 90.5 83.4 OpenAI 2024 Claude Opus 4 86.1 — 41.3 72.5 93.8 — Anthropic / vals.ai Claude Sonnet 4 79.4 69.4 38.5 65 93 — Anthropic / vals.ai Gemini 2.5 Pro — — — 63.8 (SWE-bench Verified) — — Google 2025 LLaMA-3-70B 79.5 — 50.4 81.7 85.0 (GSM8K) — Meta/HF 2024 LLaMA-3-8B 66.6 — 36.1 62.2 79.6 (GSM8K) — Meta/HF 2024 DeepSeek-Coder V2 78.9 — — 85.6 (HumanEval) — — DeepSeek 報告 DeepSeek-R1 90.8 71.5 79.8 49.2 (SWE-bench) — 92.2 arXiv Grok-4 85.3 88.1 — 58.6 — — vals.ai AI 模型評比指標說明與應用 1. MMLU (Massive Multitask) 涵義 測試模型在 多領域知識與推理 的理解能力。 意義 MMLU 越高,代表模型在 專業知識 + 一般推理 的掌握度越好。 應用場景 考慮模型能否「像專家一樣」回答各行業的問題。 2. GPQA (Graduate-level Q&A) 涵義 測試模型在 研究生級別 的表現,題目難以用「直接搜尋」找到答案。 意義 代表模型具備 更深層的推理與理解能力,而不只是背答案。 應用場景 高等教育、科研、專業研究。 3. MATH / AIME (數學解題) MATH 涵蓋初高中至大學水平的數學問題庫(代數、幾何、數論等)。 AIME 美國數學邀請賽題庫,偏向 高難度數學競賽題。 意義 分數越高,代表模型在 數學推理與解題能力 越強。 應用場景 數學教育、工程計算、自動解題。 4. HumanEval / SWE-bench HumanEval 測試程式碼生成與正確性,生成 Python 程式並通過單元測試。 SWE-bench 測試能否理解開源專案 issue 並進行 修改 / 修復 bug。 意義 代表模型的 程式設計與軟體工程實際能力。 應用場景 AI 助手寫程式、自動補全、debug、軟體開發。 5. GSM8K / MGSM (基礎推理) GSM8K 8,000 道小學數學題,測試 基本數學推理能力。 MGSM GSM8K 的多語言版本,測試在非英文環境下的數學能力。 意義 代表模型在 基礎邏輯推理 + 多語言適應 上表現好。 應用場景 教育、跨語言應用、數學推理教學。 6. DROP (閱讀+數值推理) 涵義 閱讀理解 + 數值推理,要求在閱讀段落後進行邏輯、計算、比較。 內容 題目不只需要抽取文字,還要做 數學計算 / 推理。 意義 DROP 分數高,代表模型在 結合閱讀與邏輯運算 上更強。 應用場景 智慧問答、文件分析、金融報告理解。 透過這些評比指標,我們能判斷各 LLM 模型的優勢與特性。 但在真實應用中,還需要一個能快速整合並靈活試用不同 LLM 的平台,才能發揮其最大價值。 運用LLM之平台 KNIME:輕量且靈活的生成式 AI 解決方案 面對快速發展的 AI 浪潮,KNIME 提供一個輕量、靈活且功能強大的平台,助您快速落地 GenAI 應用,實現真正的資料驅動。 核心優勢與能力: 🖱️ 無程式碼門檻,快速落地 採用零程式碼的拖拉式操作介面,大幅降低技術門檻。無論您是否具備程式背景,都能快速構建、測試並部署生成式 AI 應用。 🔗 直接整合主流 AI 服務 原生支援 OpenAI、Azure OpenAI 等主流生成式 AI 工具。只需簡單配置,即可將最新的 LLM 能力無縫整合到您的工作流程中。 💎 超越 API 串接的資料驅動 AI KNIME 不僅限於串接 API。它能將您的企業資料深度整合,讓資料驅動 AI 的輸出,產出更具洞察力與業務價值的結果。 🚀 更強大的分析與擴充性 (相較於 n8n) 相較於 n8n 等工作流工具,KNIME 提供更完整的資料分析與機器學習能力,具備卓越的可擴充性,是從數據整理到 AI 應用的理想選擇。 ⚙️ 一站式智慧自動化 實現真正的智慧工作流。單一平台即可完成資料分析、內容生成,甚至打造 AI Agent,自由、高效地實現您的業務自動化目標。 KNIME 核心價值主張 KNIME 只需**拖拉元件**,即可實現 資料分析 內容生成 輕鬆打造 **智慧自動化工作流**,在降低試錯成本的同時,快速釋放企業創造力。 承諾:市面上主流的 LLM 不論雲端或地端, KNIME 皆可介接,實現無限可能。 析數於產線的LLM應用範例 在生成式 AI 蓬勃發展的時代,析數透過 KNIME 平台打造多元 LLM 應用案例,協助客戶在產線中提升決策效率、優化流程,並大幅強化生產力。 透過 KNIME,企業不僅能減少重複性作業、提升效率,更能快速串接多款 生成式 AI 工具,打造專屬智慧工作流。KNIME,全球數萬名資料科學家與企業信賴的免費開源平台。現在就行動,讓生成式 AI 為你的企業創造全新價值! 我們的聯絡方式 產品諮詢電話:(02)7728-7958 #102 認證及認證課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102 技術服務電話:(02)7728-7958 #606-610 教育訓練及課程洽詢電話:(02)7728-7958 #102、106 服務信箱:service@aatactics.com 如有任何需求歡迎來信或來電洽詢。 如需進一步的服務請留下您的聯絡資訊與問題,我們會盡速與您聯繫,謝謝。 傳送 3 10 月, 2025 0 comments 0 FacebookTwitterPinterestEmail