半導體材料

竹科半導體先進靶材商:
用 AI 把材料能力帶進新市場。

產業處境

這家靶材商長年服務半導體客戶,材料配方與製程能力是本業的強項,但營收高度集中在單一產業。要開出第二條產品線,難處不在材料,而在於新市場的客戶需求怎麼換算成材料配置:同樣的材料,用在不同的使用情境,最佳配置完全不同,過去只能靠資深人員的經驗一次次試。

AI 接在哪個流程

我們把「客戶需求 → 材料配置」這段判斷做成 AI 推薦。模型以國立大學運動科學中心的實測數據建立,輸入使用情境的 4 項參數,就給出 3 組配置建議,讓業務在客戶面前就能談具體方案,不必等回公司試做。

導入成果

  • 一次推出 3 項新產品或服務,切入高性能運動裝備新品類
  • 輸入 4 項參數,1 秒內給出 3 組配置建議
  • 以國立大學運動科學中心的實測數據建立 AI 模型
  • 每年減少約 300 公斤金屬廢棄物(約 0.54 公噸 CO₂e)

對同業老闆的意義

製造業的 AI 不一定是拿來省人力。把老師傅腦中的配置經驗變成隨時可以呼叫的推薦,等於讓本業的技術能力可以複製到新市場,這是開新產品線最快的路。

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