夆泩數位利用AI解決製造業中哪些常見的困境？

夆泩數位如何運用 AI 解決製造業困境？

夆泩數位是一家由交通大學在職專班學生創立的公司，他們利用 AI 技術來解決製造業中常見的困境，例如工程師不斷優化單一目標導致成本失控，或成本控制住後產能和品質下降的「蹺蹺板效應」。此外，他們也致力於將老師傅的隱性知識轉化為可傳承的數位資產，解決技術斷層和傳承的難題。他們開發了一套獨特的雙引擎 AI 平台，協助客戶縮短開發時程，並即將與半導體大廠合作。

雙引擎 AI 平台：技術斷層的終結者

夆泩數位的核心武器是半導體製程 AI 優化平台，由兩大引擎構成：

• AI Agent 知識庫： 扮演數位老師傅的角色，搭載深厚的領域知識，協助客戶將老師傅的隱性知識轉化為標準化的數位資料。
• AutoML 自動化機器學習： 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，從數百萬組參數組合中找出最佳解，大幅減少新進人員的調適時間。

實戰案例：刀具鍍膜開發時程大幅縮短

一家客戶因為競爭對手推出效能更好的產品而流失訂單，問題出在關鍵的抗磨耗鍍膜上。夆泩數位透過建立知識庫與優化模型，成功將客戶長達兩年的新產品開發時程縮短至六個月，為客戶節省了大量成本。

未來展望

夆泩數位的短期目標是打入指標性大廠的供應鏈，將在傳統產業驗證成功的模式複製到半導體市場。長期目標是將這套成功模式複製到其他關鍵製程，實現十倍以上的成長，並計劃啟動 A 輪募資，為擴大團隊、進軍國際市場儲備充足的銀彈。