AI 輔助制訂最適生產與物料規劃，有效因應市場和產線快速變化
即時調度工單，動態反應產線現況與客戶需求，有效提升生產效率與交期準確率
結合自動化與回報系統，掌握工廠即時運作與智慧管理
整合倉庫管理、入出庫與條碼自動化，優化庫存出貨成本與效率
精準監控製程變異，守護良率穩定與製造品質
符合國際法規，確保產品安全性、品質穩定性、紀錄完整性及品質缺失追蹤報表處理等要求
解構資料價值鏈，清晰追溯製造過程與數據來源
掌握製造執行關鍵數據，快速查詢與視覺化分析一次到位
智慧數據平台驅動 AI 與 GenAI 力量，加速轉型與決策創新應用
數據匯流中台，整合企業數據資產，提升營運效率與跨域洞察能力
協助企業從策略規劃到系統部署，全程掌握數位轉型節奏
析數智匯提供生成式AI 服務的五大核心項目及步驟，協助企業發展應用
從資料整合、轉換到視覺化輸出，協助企業擺脫繁雜人工操作，實現數位化報表與智慧決策流程
預測未來一段時間內產品或服務的需求趨勢，幫助企業提早部署、降低風險
協助您提升經營績效，解決「效率」與「回報」的核心命題
析數智匯推出大受好評的熱門訓練課程
析數智匯與中華民國電腦教育發展協會共同推動「商業數據分析師」認證
析數智匯與中華民國電腦教育發展協會共同推動「商業資料探勘科學分析師」認證
整合資料，提供AI分析與視覺化，提升決策效率，確保安全
生成式AI與資料平台，支援多模型，高效數據管理與治理
視覺化資料採礦，無需程式設計，支援預測建模與文字分析，簡化複雜數據處理
強大統計分析工具，支援資料視覺化與建模，簡化複雜數據處理與決策
無需編碼，結合開源與企業工具，提供直覺化數據分析、AI建模與跨團隊協作解決方案
免費開源視覺化工作流程，無需編碼，支援數據整合、機器學習與AI分析
企業級平台，支援協作、自動化與治理，強化數據科學部署與團隊共享
數據分析、挖掘與調查解決方案，結合IBM SPSS技術，支援商業與研究決策
整合IBM SPSS Statistics，提供數據分析與視覺化報表，支援自動化BI與決策
基於IBM SPSS Modeler，支援企業級數據挖掘，整合AI與預測分析
智能化調查平台，支援多技術問卷設計與數據分析，生成動態報表
整合AI與BI，無需編碼，提供即時洞察、自動化工作流程與跨雲部署，助力企業決策
自助式BI，支援大數據分析，視覺化操作，快速洞察，適合全員使用
類Excel設計，快速製作複雜報表，支援視覺化與行動端查閱
ETL與API整合，快速連接異構數據，解決數據孤島問題
隨著生成式 AI 技術的快速發展，資料分析企業需要建立完整的技術服務鏈，以滿足市場日益增長的需求，建立差異化競爭優勢。為此，析數智匯提供生成式 AI 服務的五大核心項目及步驟，協助企業發展生成式 AI 之應用，由於生成式AI應用領域相當廣泛，以下針對一般性之應用其導入方法論說明，而各產業獨特應用場景則會透過析數顧問提供量身訂製之服務。
析數智匯從「技術可行性」與「商業價值」雙軸向建立評估框架。技術層面包括資料狀態評估、自然語言理解準確度測試、生成內容一致性驗證，以及API整合複雜度分析。這些評估通過企業訪談及模擬企業真實場景的Prompt測試集來檢測模型表現。
商業評估則需量化ROI指標，包含人力節省時數、錯誤率降低比例與潛在營收增長模型建構。析數產業顧問將協助匯整「技術」與「商業價值」分析，建議企業適合的應用切入點。
進階診斷將導入「差異化定位分析」，比對競爭對手的技術堆疊與應用場景，找出市場缺口。例如，針對金融業客戶，我們聚焦合規性文件生成與風險評估模型的特化需求。最後，需產出風險評估報告，包含資料隱私合規落差分析及模型偏誤檢測結果。
資料品質直接影響模型效能，因此析數智匯建立「多源異構資料模型及整合管線」。技術核心包括文件解析程式、網頁爬蟲、企業內部資料庫ETL工具客製化，以及非結構化資料（如PDF合約與會議錄音）的向量化處理。關鍵在於設計領域特化的資料模型及清洗規則，例如醫療文本需建置專業術語正規化詞表，金融資料則需數值型態一致性驗證模組。
若專案過程需要進行文件標註，析數智匯採用「混合式標註管理機制」，結合自動化規則引擎（如透過正規表達式進行篩選）與人機協同驗證流程。針對敏感資料，導入差異隱私技術，透過資料脫敏等匿名化處理確保合規性。最後，同時會產出資料版本追蹤紀錄，記錄各批次資料的來源分布與特徵統計值。
資料查詢是大語言模型於企業內部廣泛被使用的應用，類似場景如法規/內規查詢、文件手冊查詢、知識庫查詢、生產線訊息查詢等。這個系統需整合「語義理解與知識搜尋技術」，基本架構有三層：底層可採用分散式索引，中間層自然語言語意分類，上層可結合RAG或相關資料搜尋架構連結企業知識庫。在大語言模型查詢的關鍵在讓系統「看懂」領域特有的字彙或同義詞擴展，例如將「營收」自動關聯「銷售額」、「業績」等業務術語。
另外，查詢系統必須考量權限存取的控制，依據使用者角色即時過濾機密資訊，這部分需透過系統整合、大語言模型、向量資料庫的整體配置進行企業專有的控管系統。
模型遴選過程中，析數智匯協助業者定義應用場景和特定任務需求，如垂直領域知識增強、特定任務優化或語言本地化等。考慮硬體限制，評估可用的計算資源和記憶體容量，選擇適合客戶硬體條件的模型大小。比較基礎模型時，研究並比較不同的開源大型語言模型，考慮它們的架構、參數規模和預訓練數據。最後，評估授權條款，確保所選模型的使用條款符合您的需求，特別是對於商業應用。
微調準備包括數據收集、數據預處理和數據增強。微調過程中，選擇適合的微調方法，設置超參數，並執行微調訓練。監控與評估在訓練過程中持續進行，以避免過擬合。部署與優化涉及在目標環境中部署微調後的模型，進行全面測試，並根據實際使用反饋定期更新模型。
析數智匯的服務以提供產業解決方案為目標，技術選型需進行多維度評估矩陣建構，包含雲地混合部署成本模擬、模型服務API吞吐量壓力測試，以及災難復原方案驗證。硬體配置建議採用分層架構，將LLM推理、向量資料庫與應用伺服器進行物理隔離。在軟體整合層面，析數智匯客製化模型監控套件，包含輸出毒性檢測、事實一致性驗證與版控管理介面。人才培育方案設計階梯式課程，從基礎Prompt Engineering到進階的RLHF實作，搭配企業真實案例演練。最後，建立持續優化機制，定期進行技術堆疊健康度評估與新模型遷移測試。
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