光學檢測聰明10倍！直擊英業達伺服器基地，5G如何讓AI取代人眼審查？|數位時代 BusinessNext

光學檢測聰明10倍！直擊英業達伺服器基地，5G如何讓AI取代人眼審查？

自動導向車在工廠內趴趴走不斷線，十條產線的自動光學檢測「功力」相互加乘...打造5G工廠的英業達，不只要自家產線進化，更要做到不同產業的專網解決方案。

集10倍圖資雲端學習，「終極目標是機器人在判讀！」

差別在於，AOI告別「單站」智慧，改採「集中」智慧。

AI在學習分辨產品瑕疵時，必須累積足夠多的掃描圖檔，才能精準判讀。5G導入前，每條產線AOI各別利用旁邊的電腦運算判斷，搜集的圖庫也只來自該產線；導入5G後，10條產線AOI，都直接把圖檔上傳雲端集中判斷，數據充足精準度自然提升。

英業達企業電腦事業群全球營運中心副總閻承隆解釋，因為Wi-Fi不穩定，過去智慧工廠每條產線自建AI學習，AOI掃描產品後的圖檔送到產線伺服器運算判別良劣，圖片不夠多精準度就低，要經過不斷學習，精準度才拉高到98％。

但5G專網上路後，AOI掃描的圖檔都能集中送到雲端機房，10條產線收集的圖檔比單條產線多10倍，AOI自然更聰明，安排的產線複檢人員可以銳減，甚至「終極目標是聘機器人在監控室判讀！」

「AOI現在還只是小學生」，10條產線，要排60位員工輪班複檢。一旦5G上路，10條產線只需1～2位工程師監控管理，即使輪3班、排6人，人力還是省下9成。

智慧工廠裡另一項即將連上5G的設備，是自主行走搬料搬貨的「無人搬運車」（AGV, Automated Guided Vehicle）。用Wi-Fi連網時，不但容易斷訊或被蓋台，更麻煩的是，在等待訊號復原的5分鐘裡，失去訊號的AGV早已不知去向。

「5G延遲速度是4G的10分之1。」資深副總陳逸萍說，未來AGV不用靠軌道，就知道前進方向。

5G的高速也有助於伺服器成品測試。過去，伺服器機種少量多樣，測試工作要傳輸的數據動輒高達數G，回傳不夠即時；5G連網後，剛產出的新伺服器若有大量不良品能立即通報，「晚通知，前面產線已經又做一大堆，愈早通知可減少不良品產出。」蔡枝安說。

從「自用」變身網通大廠，思考不同情境痛點

身為台灣伺服器出貨量龍頭，英業達更看好企業自建5G專網，帶起的電信機房標準化商機，因而加入由電信業主導成立的O-RAN聯盟（5G開放網路架構組織），希望藉此轉型，能如思科、愛立信等網通大廠一樣提供電信級設備。

英業達雲網方案事業部產品開發處經理江智偉分析，藉由自行建置5G工廠，從硬體生產商，轉型為解決方案開發商，研發工程師最大的挑戰，將是如何轉換到使用者立場思考。

畢竟，若要替客戶建置專網，只會開發硬體還不夠，還必須了解不同應用情境的使用者介面，這是影響產品軟體及韌體設計的關鍵。「不同場域的軟體微調（fine tune）重點不同，工廠跟農場就不一樣，如何架構現場環境是英業達不熟之處。」蔡枝安說。

這也是英業達砸3億元，在桃園廠啟動企業專網的關鍵原因。透過5G串連AOI與AGV等設備，不僅驗證打造5G專網能力，檢視自家硬體的表現，也能學如何微調軟體，協助客戶。

下一步，5G專網會全面導入桃園廠，更計畫將解決方案對外銷售。「5G談多了，現在我們可以看到工廠真正帶來的改善程度。」蔡枝安說。

責任編輯：張庭銉

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。