夆泩數位的AI雙引擎平台，如何解決製造業中數據氾濫與決策困難的問題？

夆泩數位AI雙引擎平台：製造業數據與決策難題的解方

夆泩數位開發的AI雙引擎平台，旨在解決製造業中常見的數據氾濫與決策困難問題。該平台的核心理念是將老師傅的隱性知識轉化為可傳承的數位資產，並透過AI技術協助工程師在多重目標下做出最佳決策。該公司由一群來自交通大學在職專班、平均擁有10多年產業資歷的學生創辦，他們觀察到傳統產業面臨經驗斷層和數據匱乏的挑戰，同時半導體產業則苦於數據過多和決策複雜。

AI雙引擎平台的核心功能與應用

該平台由兩大引擎構成：AI Agent知識庫和AutoML自動化機器學習。AI Agent知識庫扮演數位老師傅的角色，預先搭載了領域知識，協助客戶將隱性知識轉化為標準化的數位資料。AutoML自動化機器學習則內建多目標演算法，讓工程師設定品質、成本、產能的不同權重，從大量參數組合中找出最佳解。這個雙引擎平台旨在從技術和人才兩方面優化製程，解決傳統產業的技術斷層和半導體產業的數據決策難題。

實戰案例：刀具鍍膜開發時程縮短

夆泩數位的一個成功案例是協助一家客戶加速刀具鍍膜的開發。客戶因競爭對手推出效能更好的產品而面臨訂單流失的風險。透過建立知識庫和優化模型，夆泩數位成功將客戶的新產品開發時程從兩年大幅縮短至六個月。這個案例展示了該平台在解決實際問題和提升產業競爭力方面的潛力。