群众招募好点子！华硕维修备料预测难题，公开求助3千专家要找出关键算法

对于消费性电子产品厂商来说，采购充足的料件确保维修服务据点不缺料，才能维持良好的服务水平。不过，随着产品生命周期越来越短、料件可替代性也逐年降低，加上各国因气候不同需要差异化备料，都让现行以简单公式与过往经验来备料的方法，难以应付预测需求。

对此，华硕电脑在2017年就试着开发“客服备料辅助系统”，希望根据过往历史资料，开发一套能滚动式预测未来所需料建量的软件平台，让客服人员能取得即时资料、更精准的预测料件需求，却在执行过程中遭遇许多挑战。

华硕电脑协理林纯中表示，原先以为只要统计产品的生产履历、出货纪录、产品纪录与料件维修纪录，从生产、出货、消费者、维修4个面向搜集资料，就能精准预测料件采购量，但实际操作才发现，“资料不是为了预测而生。”真实的资料情形，可能因无完整历史纪录导致覆盖率不足，早年系统的资料品质也不佳、需要加工处理，导致在单一个模型的资料清整流程，就花费半年时间。

为了加速客服备料辅助系统的开发，华硕除了内部持续清整历史资料，也开始在AI点子创新平台“AIdea”上征求好点子。“维修元件备料预测”要探讨的议题，是当料件即将停产、必须一次性采购充足料件时，为避免采购太多会囤积、采购太少又会缺件的问题，应如何精准预测料件采购量？华硕提供笔电料件维修纪录及产品销售纪录，要征求学界算法，来预测未来21周每周的料件耗用量。

截至目前，该议题竞赛已经结束，两阶段共吸引175位学界好手参加，华硕也预计将在10月更新资料集、清空个人与排行榜成绩，来开启下一阶段的评比。

AIdea平台让企业用群众力量解决产业问题

连华硕都加入出题的AIdea平台，是在去年8月由工研院发布上线，要让有AI应用需求的企业提出问题与产业资料，向学界征求最佳AI应用，并以上架费（约10万元）作为比赛奖励。该平台推出一年来，已经累积超过20个产业议题，且吸引约3,500位成员加入解题，要透过群众力量帮企业解决问题。

其中，已经结束的议题还有“马拉松运动博览会参访动线类别预测”。这是由工研院提出，提供2018年12月6-8号进入马拉松运动博览会的访客行进路线资料，让参赛者建立访客类型预测模型。工研院工程师陈大恩表示，透过人潮动线的分析，可以了解参访群众的喜好与伫留情况，未来能近一步运用展场空间配置，以免人潮过度集中在热点高的摊位，产生分布不均的情形。

而这些人潮行进路径资料的取得，是来自参访者手机连接wifi时，14台分布于展场不同位置的读取器，所搜集到的连线纪录。资料清整后，可得出不同参访者的行进路线，以及在不同摊位停留的时间，工研院也将资料切成7成的训练资料与3成的测试资料，让参赛者能透过训练资料来建立访客类型预测模型，再以测试资料进行验证。

该议题共吸引了72人报名参赛、资料被下载55次、更有315次的演算结果上传。陈大恩表示，这次竞赛仅提供参展路线资料来分类访客，未来还可延伸开放摊位热点分析，或是协同监视录影机的画面来预测人潮动向，给予参赛者更多类型的资料来进行更复杂的预测。

台湾海洋废弃物分布、牧场乳量预测还在征求好点子

由中华民国乳业协会提出的“台湾牧场乳量预测”，是希望猜赛者透过乳牛群性能改良计划（Dairy Herd Improvement，DHI）数据库，来预测台湾不同地区牧场生产的乳量。行政院农委会畜产试验所助理研究员涂柏安表示，乳牛的泌乳量会动态改变，与牛的品种、年纪、身体状况、泌乳期、季节、食物、牧场管理状况有关，但过往是由人的经验来判断，透过AI才能更精准预测乳产量，并进一步维持乳制品的稳定供应。

但乳牛饲养的数据从何而来？涂柏安说明，以穿戴式装置来搜集乳牛大数据资料，约从10-15年前就开始导入牧场管理，比起人还早了好几年。比如乳牛的颈圈、脚环，可以搜集乳牛活动力、发情、反刍情形，也能作为身份验证，并即时监控牛只健康状况。而透过自动化搜集的资料，包括乳牛采食过程搜集到的反刍频率与长度、胃部温度与PH值，以及泌乳期间，透过全自动挤乳机器人记录下牛只的身份、乳量、乳成分、时间等。

目前，这个议题正在开放答题，若能找出精准预测乳产量的方法，将提升台湾酪农业的智慧化牧场管理，以及更准确的乳价订定参考。涂柏安举例，欧洲最大的乳品生产商Arla，就是透过AI预测乳产量与市场需求，来维持产销双方的供需平衡。

另一个产业议题“台湾海洋废弃物预测”，则是即将要推出的议题，约11月上线，希望用AI来掌握海废的分布，来减少传统预测法的测站数量与人力测量成本。工研院巨资中心吕依芳表示，台湾的净滩活动盛行，每年超过500场，但海废的数量更多且源源不绝，因此，在人力、物力有限的情况下，要去哪些环境污染重点区域净滩，就是一大关键。

由于废弃物尺寸差异、海岸地形多变，再加上人力资源有限，现行大多采取快筛的做法来计算海废数量，才能在短时间内执行大范围的抽样调查。而快筛方法，则是以全台1210公里的海岸线为主体，每10公里规划一个测站，共计121个，并在每个站点透过目测定量的方法来调查，比如某站点向右宽50米的海岸线上，目测共有10袋垃圾的数量。

不过，这种以经验来计数垃圾量的方法准确度不高，工研院希望能透过AI工具来辅助计量。比如说，应用邻近测站、过去快筛资料、过去净滩资料、海象气象资料、海岸地形来进行各区域的海废预测；又或者，训练出海废垃圾计量的影像辨识模型，只要拍一张海岸照片，就能自动比对并估算出垃圾量；甚至，透过海废上的各国字体，来辨识垃圾源头国家，来进行垃圾漂流方向的分析等。

除了上述提到的产业议题，目前仍在开放答题的还有“寻找病媒蚊孳生源-积水容器影像物件辨识”、“AOI瑕疵分类”。AIdea平台汇集了国内AI的产业议题库、数据库、人才库，除了华硕外，还吸引了包括疾管署、华新丽华、中石化、台湾大车队、中华民国乳业协会等企业与-机关来出题，要寻求学界解方，加速AI应用落地、产业AI化。甚至在未来，AIdea也可能成为企业征才的管道之一，由企业开放产业问题为试题，作为征才的筛选条件。