長榮大學RFID追蹤管理疫苗|數位時代 BusinessNext

打針吃藥是極為普遍的醫療行為，但因此導致的醫療過失卻時有所聞，造成對健康甚至是生命的威脅。長榮大學RFID研究中心就在疾病管制局的委託之下，展開了「RFID疫苗追蹤管理計畫」，希望能藉此建立更好的國家級公衛體制。

值得一提的是，長榮大學是國內第一所取得EPC Solution Provider 會員資格的大專院校，成立迄今只有兩年半，但已完成多項RFID醫療應用，包括彰化秀傳醫院的溫度防疫計畫與台中醫院肺結核隔離病房的病患管理控制。

長榮大學無線射頻辨識RFID研究中心主任張晴翔博士表示：「台灣是全球將RFID應用於疫苗的首例，應用範圍也最廣，涵蓋從生產到施打的完整週期，而且兼具疫苗與溫度控管的能力。

**即時且主動的溫度控管機制
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台灣有高達九成的疫苗經由代理商進口，但本次計畫所選定的日本腦炎疫苗正好可由國光生物科技公司在國內自製，因而得以從最源頭的生產作業著手，採用RFID標籤取代現行的紙標籤，以便執行接下來一連串的控管作業。

每年定期於三至五月間施打的日本腦炎疫苗，必須在前一年度製造完畢入庫並通過疾管局驗收，當年二月再以配備有冷藏櫃的物流車，在一週內配送至島內外共計25個縣巿的衛生局進行庫存，然後再以每月一次的頻率向下配送至衛生所或特約診所，以便進行施打。

在運輸配送的過程中，最重要的就是疫苗保存溫度的控管。過去，每箱疫苗裡都有冷藏卡以顏色來顯示保存溫度的變化，並做為驗收的依據，物流車裡也以單點取樣的作法來紀錄車體溫度，不過，這兩種作法都無法即時且主動地反應溫度的變化。事實上，空運至離島的疫苗就曾因保存溫度不符條件而整批被退，但卻查不出哪個環節出了問題，徒然造成不必要的損失。

張晴翔主任說明，以RFID溫度標籤來取代冷藏卡，每箱疫苗裡皆配置有四個溫度標籤，經由物流車安裝的Wi-Fi及3G網路，主動地回饋溫度資訊。一旦溫度出現異常，則會警示司機即時處理，啟動緊急應變機制，避免問題擴大。

**強大而完整的雙向追溯能力
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以RFID標籤來管理疫苗可深及品項層級（item level），也就是說，每支疫苗都有自己的品項標籤，100劑疫苗就有100個序號，不同於商品條碼或生產批號等一體適用的作法。

張晴翔主任強調，RFID標籤的一大功用，就在提供雙向追溯的能力，解決目前只能做到正向追溯而無法逆向追溯的問題。舉例來說，針對一次可施打20人的大容量疫苗，若有其中一人出現過敏反應，即可透過RFID標籤逆向追溯施打同支疫苗的其餘19人，主動追蹤其是否有相同問題。

而且，RFID標籤還可結合讀取器，自動執行盤點庫存的功能，並將醫院及衛生所的庫存資訊即時回傳至各縣巿的衛生局，取代現行每週/月以手寫報表盤點的作法。同樣地，溫度標籤亦會定時地回傳資訊，確保疫苗的保存條件及品質。

更重要的是，藉由RFID標籤來落實標準作業流程（SOP），解決城鄉差距導致的公衛缺口，以及人為疏忽造成的注射問題。目前，必須依賴三讀五對來辨識疫苗與注射者的資訊，未來則可藉由RFID標籤讀取器、健康手冊及疫苗的RFID標籤進行三方比對，任何錯誤皆以聲音或訊息警示，杜絕人為缺失。

**高效能、高可靠度的單一管理平台
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在以RFID品項標籤及溫度標籤來追蹤管理疫苗的過程裡，將會持續地流入大量的資料，包括25個衛生局與390個衛生所的日盤點資訊，資料負荷相當重；同時，還要兼顧多倉、多設備與遠端網路管理，管理思維完全不同於訂量之類的交易資料。

張晴翔主任指出，長榮大學選擇BizTalk Server的RFID解決方案做為收集及過濾資訊的單一管理平台，一方面是因為它可支援異質網域及基礎架構，而且提供強大的遠端設備管理能力；另一方面，正是由於它的高效能及可靠度，足以支應當前及未來的龐大資料量。

而且，除了成熟而完整的產品技術，透過與微軟技術中心（MTC）的互動，交流RFID技術的資訊，協助長榮大學快速確實地評估如何將RFID技術整合於既有的計畫發展成果。

RFID疫苗追蹤管理計畫預訂於今年十月模擬上線，並選擇台中巿與台南縣做為兩個示範點，以兼顧城鄉的應用情境與實務需求。以RFID標籤來提升公衛品質與預防注射的安全，不僅是台灣的第一步，更是領先世界的第一步。

單位：長榮大學RFID研究中心
解決方案：RFID疫苗追蹤管理計畫
使用的軟體及服務：[BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005](http://BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005 )

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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