杰倫智能推製造業新服務Domain Twin，要用AI和韌性管理方法轉化老師傅經驗

專攻製造業AI的杰倫智能科技今日（3/6）宣布推出領域經驗分身（Domain Twin）解決方案，由團隊提供AutoML平臺、AI生命周期管理平臺（AILM）和韌性管理套件（RMS），來協助企業分析痛點、找出可用AI優化之處，再以企業資料和AutoML平臺建模、導入產線，並以AILM觀察執行狀況、持續精進。這些過程，則靠RMS及其方法論來實踐。

不只要用AI轉化老師傅經驗，還要建立標準方法論

2018年成立的杰倫智能科技（Profet AI）專攻製造業AI，這幾年陸續推出AutoML自動機器學習平臺、AILM平臺等主打產品，前者提供製造業自動建模服務，平臺可根據企業輸入的自家數據類型和特性，自動從70多種演算法中，匹配最合適的，並依此來建立AI模型。

AILM平臺則是2023年推出的無程式碼產品，專門用來管理企業AI生命周期，不只包括常見的模型維運管理MLOps，還包括AI應用前中後期環節，如AI議題探索設定、模型產生、應用落地、知識經驗擴散等。該平臺後來也支援生成式AI，提供多種開源大型語言模型（LLM），企業可用來管理知識經驗，或發展文字類應用。

杰倫智能科技這次推出的Domain Twin解決方案，則包括AutoML、AILM和RMS，來供製造業者打造領域知識分身（如下圖）。執行長黃建豪指出，製造業的老師傅經驗，可透過AutoML、AILM轉換Domain Twin，來讓企業更好地掌握和擴散這些知識經驗，比如材料研發配方最佳化、產品性能預測、製程參數優化等。

至於RMS，則來自一套方法論。杰倫智能科技技術總監林岳勳則點出，通常，企業在導入AI時，常會面臨以下問題：沒有資料、沒有題目、沒有主管支持/學員沒空，或是模型訓練好了但沒人使用。這些問題背後，又可延伸出更細緻的問題，比如最後一點，原因可能是使用者不需要模型（假議題）、模型不好用或不想用，這些又可對應到選錯題目、缺乏設計思維或缺乏變革管理等。（如下圖）

於是，杰倫智能想出一套AI導入策略藍圖，範圍涵蓋議題設定、長期轉型計畫、治理、技術和人才，以及組織縱向管理等方法，來作為企業導入AI的參考（如下圖）。

他們進一步將這個概念，轉換為韌性管理方法論（如下圖），來讓企業從目標設定到落地，都有套清楚的步驟。這些步驟包括將願景具象化、設定可執行的目標（Realize），盤點現況、優先排序有價值的發展機會（Evaluate），驗證和選擇可行的解決方案（Select），將解決方案轉換為可擴大的數位產品（Leverage & Yield），最後則是管理數位轉型的變革、持續追蹤和評估轉型成效（Nurture）。

杰倫智能認為，有了這套方法論和AutoML、AILM，即可將製造業經驗轉化為可傳承、管理的領域經驗分身。

揭未來3階段戰略

黃建豪也分享杰倫智能未來發展藍圖，首先，2025年要完成500家製造業的AI導入，也要建置首座Domain AI示範工廠，還要聯手臺灣產官學界推出韌性管理方法論，也就是將企業內化AI的方法標準化，好加速落地。

再來，2026年，杰倫智能要進一步與國際硬體大廠結盟，共同推出Domain AI軟硬體整合解決方案，另也要推動Domain Twin的全球標準化，還要成立Domain Twin全球聯盟來制定Domain Twin標準。

至於2027年，杰倫智能則計畫IPO，要透過標準化的Domain Twin新服務模式，來擴大製造業AI生態系。