優智能(GoEdge.ai)的最佳化引擎如何將場域知識轉化為決策邏輯？

優智能（GoEdge.ai）最佳化引擎如何轉化場域知識為決策邏輯

優智能（GoEdge.ai）成立於 2021 年，前身為陽明交通大學人工智慧系統檢測中心，專注於透過自研的最佳化引擎，協助製造業將仰賴經驗的場域知識轉化為可計算的決策邏輯，進而提升製程效率和實現智慧自動化。該引擎透過結合客戶場域端的經驗與技術，將經驗轉化為標準化的知識，再整合進自動化工具中，形成「最佳化的外掛工具」，解決場域中常見的痛點。

如何將場域知識轉化為決策邏輯

優智能的最佳化引擎首先深入了解客戶的實際問題與背後的數學邏輯，並透過現有資料驗證模型是否能準確反映真實情境。這不僅是導入資料，而是協助企業重新定義問題、建立對應模型。以半導體產業為例，許多半導體廠的研發工程師雖熟練操作 EDA 等複雜工具，卻不擅長撰寫程式或運用高階 AI 演算法，使得參數調校與製程優化仍高度依賴資深工程師的經驗與手感。優智能的解決方案是透過 AI 模型學習資深工程師的隱性經驗和歷史操作邏輯，從成功案例中萃取參數調整規律，轉化為可重現的決策流程，並結合最佳化引擎進行模擬與推薦，讓工程師能在數小時內完成原需數月的人工作業，並確保結果穩定。

最佳化引擎的應用與價值

優智能的最佳化系統可靈活應用於製程參數調整、產品選型、布料排料等領域。以成衣廠的布料裁切流程為例，過去師傅需依經驗手動裁切，耗時且難以確保材料使用最小化。導入優智能的系統後，團隊一方面學習並承接資深師傅的排版邏輯，另一方面結合演算法進行高精度模擬，成功大幅降低布料浪費，同時建立可量化的排版依據與精準的庫存預測機制。此外，優智能的工具也可用於協助業務單位回應客戶需求，將產品選型流程整合為一套自動化工具，讓業務單位從需求輸入、模型推論、參數調整到報告輸出，都可以由系統依定義好的格式完成，大幅縮短了產品選型與設計時程，提升了內部溝通效率。

優智能最佳化引擎的核心價值在於對接現場師傅的思維與習慣，將技術與產業知識精準連結，協助企業將長期仰賴經驗的場域知識轉化為可計算、可擴散的決策邏輯，最終落實製程效率提升與智慧自動化。