台灣防疫固然有成，並且成功的讓產業所受到的衝擊降到最低，但在全球經濟轉變以及工作模式已經帶來全面性的改變：設備智慧化、零接觸經濟、遠距教學等需求逐步提升。因此在這後疫情時代下，從各面向進行數位轉型，並帶動經濟的發展，為產業帶來嶄新的機會！那究竟我們需要怎麼樣來實行呢？我們將會遇到哪些問題？…
不少企業誤以為，要走向智慧製造，就必須重新建立新廠房、添購新機械設備，才能因應這波轉型。其實，善用工業物聯網技術，進行廠區中各機台的數據蒐集、整合及分析等應用，讓生產效益達到最佳化，正是工廠自動化再升級的新選擇。…
「以終為始，就是做正確事的習慣，在行動前務必把目標想清楚」、「沒有明天的目標，那今天的行動，多半是重複昨天的事。」以上的文字，是我閱讀商業周刊的文章後，在讀書會上與同仁分享的精華。…
擁有如人類思考的AI技術，在辨識並定位不規則特徵佔有優勢，為滿足檢測需求，市場上已出現許多AI瑕疵檢測系統及服務，然而，套裝軟體在許多功能上依舊存在差異，其中在使用者介面（UI）友善度、訓練樣本數、辨識率、檢測速率的討論度最為廣泛。…
訂單從過往「少樣多量」變成如今「多樣少量」的彈性生產，待測物件尺寸、外型、材質等複雜度隨之提高，甚至出現定義不明的瑕疵，而傳統AOI需先定義瑕疵樣本，並以設定好的參數做為判斷基準，無法靈活快速做出判斷，導致漏檢率大幅增加，在此情況下，AI崛起讓機器視覺開始進化，其「擬人化」技術便成為新解方。…
