國家原子能科技研究院（NARI）
AI 輔助渦電流檢測系統
受委託開發 AI 輔助檢測系統，自動辨識核電廠設備渦電流檢測訊號中的瑕疵，提升檢測效率與結果一致性。
- AI 瑕疵辨識
- 訊號分析
- 政府專案
AIoT AIoT 系統開發 設備資料收進來，
異常與瑕疵交給 AI 看。
把產線設備、感測器與相機的資料收進同一個平台，做成即時儀表板與告警，再用 AI 辨識影像與訊號裡的瑕疵、預測異常。先從一條產線或一類設備、用真實資料驗證，有效再擴大，並接上你們既有的 MES 與 ERP。
免費需求評估・1 個工作天內回覆・可先簽 NDA
JoinX 的開發經驗
- 累積專案
- 520+
- 服務客戶
- 220+
- 年開發經驗
- 10+
- 件舊系統接手
- 100+
AIoT 是什麼？企業導入要從哪裡開始？
AIoT 是把設備連網（IoT）蒐集到的資料交給 AI 判讀，讓瑕疵、異常與耗能能被即時發現，甚至提前預測。IoT 負責把設備、感測器與相機的資料穩定收進平台，AI 負責從這些資料裡辨識影像與訊號、找出規律。導入不必一次改整座工廠：先挑一條產線或一類設備，鎖定一個量得出來的問題，例如瑕疵漏檢率、非計畫停機次數或單位耗電，用真實資料做 PoC 驗證準確率與效益；數字站得住，再擴大到其他產線，並接上既有的 MES、ERP。這樣每一步的投入都有可以檢驗的成果。
Real projects 做過的 AI 與 IoT 專案
瑕疵辨識、養殖平台、設備連網，我們都做過。
以下是我們為研究機構、設備商與製造業實際開發的 AI 與 IoT 系統，有的從單一辨識目標開始，有的上線後由我們持續維運與擴充。
2023 起電子量測設備大廠
AI 工具軟體開發
為電子量測設備大廠開發 AI 工具軟體。
- AI 工具
- 量測設備
- 軟體開發
2026水產養殖業者
種蝦智慧管理平台
判斷種蝦生殖腺成熟度與孕期的智慧管理平台，目前由我們維運。
- 智慧養殖
- 管理平台
- 長期維運
2025 起空調換氣設備商
淨流換氣系統 APP 與管理後台
淨流換氣系統的 APP 開發，接著擴充管理後台與 API，並另做合作品牌版本的 APP 與年度維護。
- 設備連網
- 管理後台
- API
2026台達電子
IoT APP 系統建置
電源與電子產品的 IoT APP 系統建置。
- IoT
- 系統建置
- 電子產品
2023車載設備業者
車載設備紀錄系統
為車載設備業者建置的設備紀錄系統。
- 設備紀錄
- 車載設備
- 資料蒐集
※ 未標名稱的專案依保密約定以產業描述呈現。
Scope AIoT 系統開發範圍
從資料蒐集到 AI 上線，一起規劃。
AI 準不準，取決於資料收得穩不穩、標得對不對。所以我們從設備與感測器開始，一路做到模型上線與既有系統串接。
設備與感測資料蒐集
PLC、感測器、量測儀與相機的資料透過閘道器或邊緣主機收進平台；斷線時先暫存，恢復後補傳。
即時監控與告警
溫度、電流、震動、稼動狀態即時顯示，超出門檻或趨勢異常時通知負責人，並記錄處理過程。
AI 影像／訊號辨識
外觀瑕疵、量測訊號異常、生物或作物狀態判讀；用現場真實資料訓練，並量測準確率與漏檢率。
資料平台與儀表板
跨設備、跨廠牌的資料整理在同一個平台，依產線、廠區與時間查詢，能源與稼動報表自動產出。
預測與最佳化
依歷史資料預測設備異常、耗材更換時機或能源用量，協助調整參數與排程。
接上 MES／ERP 與既有系統
辨識結果與設備資料透過 API 回寫既有的 MES、ERP 或品質系統，不另外多一套資料。
Compare 設備監控、AIoT 平台、套裝 MES 比較
只裝設備監控、做 AIoT 平台，還是買套裝 MES？
三者解決的問題不同，也常常並存。多數工廠已經有 MES 或 ERP，AIoT 平台補上的是設備資料與 AI 判讀這一層。
| 比較項目 | 只裝設備監控 | AIoT 平台 | 套裝 MES |
|---|---|---|---|
| 解決的問題 | 只裝設備監控：看得到設備狀態與數值 | AIoT 平台：從資料找出瑕疵與異常，並預測 | 套裝 MES：工單、排程、報工與生產追溯 |
| 資料範圍 | 只裝設備監控：單一設備或單一廠牌 | AIoT 平台：跨廠牌設備、感測器、影像與既有系統 | 套裝 MES：以生產流程資料為主 |
| AI 應用 | 只裝設備監控：通常沒有 | AIoT 平台：影像／訊號辨識、預測與最佳化，依現場資料訓練 | 套裝 MES：依產品而定，多為報表分析 |
| 彈性 | 只裝設備監控：依設備商提供的功能 | AIoT 平台：依你們的產線與問題客製 | 套裝 MES：照套裝流程，客製成本高 |
| 和既有系統 | 只裝設備監控：多半獨立運作 | AIoT 平台：接上 MES／ERP，補上資料與 AI 層 | 套裝 MES：本身是生產管理核心，需取代或整合舊系統 |
| 適合 | 只裝設備監控：設備數量少、先看到數據 | AIoT 平台：有明確的品質、停機或能耗問題要解 | 套裝 MES：要建立整廠的生產管理流程 |
Process 導入流程
先用真實資料驗證，再擴大。
AIoT 專案最常見的失敗，是還沒確認資料拿得到、AI 做得準，就先買了大量硬體。每一階段都有可以驗收的成果。
- STEP 01
現場盤點與資料取得
2–4 週
到現場確認設備型號、通訊介面與既有系統，選定一條產線或一類設備與一個量得出來的目標，並取得第一批真實資料。
- STEP 02
PoC 驗證
2–4 個月
用真實資料訓練與測試模型，量測準確率、漏檢率或告警命中率，和目前的做法比較，再決定要不要擴大。
- STEP 03
擴大與整合
5–8 個月
擴大到更多設備與產線，建置資料平台、儀表板與告警，模型正式上線，並接上 MES、ERP 等既有系統。
- STEP 04
維運與模型更新
上線後持續
監控資料蒐集與辨識結果，產線、材料或光線改變時收集誤判樣本重新訓練；由同一個團隊負責。
Pricing 費用區間
AIoT 系統導入大概要多少錢？
以 2026 年台灣客製專案的系統行情估算。實際金額取決於設備數量與通訊介面、AI 辨識目標的難度，以及要接的既有系統。
| 範圍 | 費用區間 | 常見內容 | 時程 |
|---|---|---|---|
| 現場盤點與規劃 | NT$10 萬–30 萬 | 盤點設備、資料來源與既有系統，選定驗證目標，產出可比較的規格 | 2–4 週 |
| PoC 驗證 | NT$50 萬–100 萬 | 一條產線或一類設備、一個 AI 或監控目標，用真實資料驗證 | 2–4 個月 |
| 導入與整合 | NT$100 萬–250 萬 | 多設備資料平台、儀表板與告警、AI 模型上線、接 MES／ERP | 5–8 個月 |
| 平台型 | NT$250 萬以上 | 多廠區、多模型、預測與最佳化 | 8 個月以上 |
感測器與硬體設備、邊緣運算主機、雲端與 GPU 費用依實際用量另計；上線後的維運與模型更新另訂合約。
FAQ 常見問題
AIoT 系統開發常見問題
AIoT 系統導入費用大概多少？
以 2026 年台灣客製專案行情估算：現場盤點與規劃約 NT$10 萬–30 萬；一條產線或一類設備的 PoC 驗證約 NT$50 萬–100 萬；多設備資料平台、儀表板、AI 模型上線與接 MES／ERP 約 NT$100 萬–250 萬；多廠區、多模型的平台型 NT$250 萬以上。感測器、邊緣主機、雲端與 GPU 費用另計。
從開始到上線要多久？
從盤點到 PoC 結果大約 3–5 個月：現場盤點 2–4 週，PoC 驗證 2–4 個月。PoC 有效後擴大與整合約 5–8 個月，多廠區的平台型需要 8 個月以上。時程主要取決於資料多快拿得到，以及設備與既有系統的介面是否開放。
我們沒有 AI 團隊，也可以做嗎？
可以。資料蒐集、模型訓練、系統開發與上線後的模型更新由我們負責；你們需要的是熟悉現場的同仁，協助說明判斷標準、確認標註結果，並在 PoC 時一起看數字。
資料不夠怎麼辦？
先補資料，再做 AI。盤點階段會確認現有資料的數量與品質；不足時先裝設感測器或相機、建立標註流程，同時用門檻告警先解決一部分問題，等資料累積到足以訓練，再進入 PoC。
可以接我們現有的 MES 或 ERP 嗎？
可以。我們不取代你們的 MES、ERP，而是建置設備資料與 AI 這一層，把辨識結果、告警與設備數據透過 API 回寫既有系統；對方沒有 API 時，也能用資料庫或檔案交換，但要先評估穩定性與維護成本。
模型上線後準確率下降怎麼辦？
會發生，所以要事先規劃。產線換料、換治具或光線改變，都可能讓準確率下滑；我們持續監控辨識結果，收集誤判樣本重新標註與訓練，驗證後再更新模型，這部分會寫進上線後的維運合約。
Get started 從一條產線開始
說說你想先解決的那一個問題。
不用先準備完整規格。說說是哪一條產線或哪一類設備、現在有哪些資料，以及想改善的是瑕疵、停機還是耗能。
- 11 個工作天內，由業務經理回覆
- 2可以先簽 NDA，再談流程與資料
- 3先談流程與範圍，規格清楚後才報價