專家
系統
數位老師傅、數位顧問，把經驗數位傳承並持續優化
數位專家
賽諾運算如何實現專家系統?
我們看到了目前各 AI 在各個領域有巨大的潛力；雖然現在的 AI 在「程式設計」、「數學工程」、「圖像工程」方面的表現出色，但我們正在建構的 AI 可以學習並適應專業知識。
基礎建設
通過賽諾運算豐富的異質通訊整合經驗，建立能夠採集同時也能控制的高品質基礎建設。可以自由的調整數據的粗細程度，建立高品質的數據來源
經驗法則建立
賽諾運算團隊擁有許多跨領域實作經驗，通過與現場人員、師傅訪談，結合過去的實作經驗建立一套 AI 系統能夠理解的運作公式。
數據收集
將已建立運作公式的 AI 部署至現場，與現場人員、師傅進行實務協作，萃取模型所需的結論數據。
模型建立
將萃取出的結論模型推送到關鍵算力系統進行並理模擬後建立模型，使用數據模擬系統進行驗證，最後蒸餾模型再次佈署到邊緣。
邊緣 AI 運作
佈署至邊緣的 AI 模型開始運作，針對數據動態調整控制參數，達到最佳化參數控制。
專家系統的關鍵優勢
不同於傳統的自動化系統，專家系統能夠處理複雜、模糊的情境，並提供具體的解決方案和建議，就像最資深專家顧問一樣，無需支付高額顧問費，也沒有人為疲勞或判斷偏差的問題。
保存關鍵人才知識
將資深專家多年經驗數位化，避免人才流失造成的知識流失，確保寶貴專業知識永久保存並能廣泛應用。
提升決策速度與質量
將原本需要數小時甚至數天的分析決策過程縮短至秒級反映，同時保持專業水準的判斷和品質。
降低營運成本
減少開機人工分析時間、降低錯誤決策風險、優化資源分配，典型應用場景可實現15-40%的成本節約。
標準化最佳實踐
確保企業內部實現決策標準的一致性，降低個人差異和主觀判斷造成的不一致問題。
降低風險與錯誤
減少人為疏忽和判斷偏差，確保關鍵決策考慮所有相關因素，有效降低合規風險和操作錯誤。
持續學習與優化
系統能從新數據和結果中不斷學習，持續優化決策模型，確保決策水平隨時間推移而不斷提升。
實際應用案例與客戶收益
老師傅經驗傳承
某螺絲製造廠的老師傅逐日減少，導致無法將產線全數開啟，加上現代需求是以小量多樣的訂單為主，導致企業收益降低。導入專家系統後，不僅能夠針對不同設計圖給出最佳化控制參數，更縮短了在每次轉換工單或是開機時的調機時間。
智慧樓宇能源優化
某大樓冰水主機過去僅有傳統控制系統，導入冰水主機專家系統進行能源優化。結合「天氣預報」「外氣溫濕度」「室內溫度使用習慣」「主機能耗基線」，動態調整空調系統參數，在保持人體舒適度的同時降低能源消耗；可以預測及通知主機保養維護。
