藥品製造產業AI導入服務示範場域
藥品製造產業
AI導入服務示範場域
服務專線
服務項目
1
佈署法規文件AI問答模組服務
協助企業內部資訊基礎設施管理人員，導入以大型語言模型（LLM）結合參考文件檢索（RAG）之AI問答系統。系統可整合之參考文件來源包含但不限於企業內部產線標準作業流程（SOP）、歷史確效報告、查廠與稽核回饋紀錄、相關法規與指引文件等。本服務以既有前端操作介面模板為基礎，並依企業實際應用情境進行有限度之客製化設定與調整，以支援法規查詢、文件比對與內部知識快速檢索需求。
2
佈署製程監控與異常預警服務
協助企業盤點並彙整既有製程或產線中之感測單元，必要時提供感測架構與資料蒐集之建議方案。依可取得之製程訊號（如流量、壓力、溫度、光譜或其他關鍵參數），進行 AI 基礎模型建置與訓練，以建立製程監控與異常偵測機制。系統將於標準化前端儀表板模板上呈現製程狀態與健康度指標，並於偵測異常事件時標示警示訊息，以支援製程風險即時掌握與後續偏差分析作業。
AI共通性模組
1
AI分析方法與製程確效設計助理
整合大型語言模型（LLM）、文件檢索增強生成（RAG）與規則式比對機制，協助分析方法建立，並輔助人員撰寫製程相關之確效計畫與CMC文件。
2
AI異常偵測與預警系統模組
採用多變量異常偵測模型（如PCA、PLS、LSTM等）建立製程健康度指標，整合流量、壓力、溫度、光譜等關鍵製程訊號，於偵測異常模式時即時推播警示。異常事件發生時，系統可自動標示可能關聯之機台、批次與操作條件，以輔助偏差調查與風險分析。
3
AI軟感測器CQA模組
建置AI軟感測模型，將既有之在線製程訊號轉換為可即時監控與控制之關鍵品質屬性（CQA）指標。透過監督式學習方法（如XGBoost、Random Forest、MLP等），利用歷史產線資料（包含光譜、影像與機械式感測參數）訓練模型，以支援製程品質預測與控制。
AI人才培訓
1. 法規文件AI問答模組人才培訓
培育具備法規與品質文件基礎之 AI 應用人才，使其能理解大型語言模型（LLM）與文件檢索增強生成（RAG）之運作原理，並具備導入、維運與調校法規文件AI問答模組之能力，以支援企業內部法規查詢、文件管理與品質知識傳承。
法規與品質文件架構基礎
大型語言模型基礎
文件檢索增強生成基礎
法規文件 AI 問答模組建置實作
其他內部文件資料庫擴展實作
2. 製程監控與異常預警系統人才培訓
培育跨具製程工程與資料分析能力之AI人才，使其能理解製程資料結構與多變量分析方法，並具備建置、操作與解讀製程監控與異常偵測模型之能力，以支援製程風險預警、偏差分析與品質穩定度提升。
製程資料與 PAT 基礎
資料清洗基礎
特徵多變量分析基礎
模型選擇、訓練與驗證流程實作
異常警報儀表板整合實作
場域高階設備
場域資訊
地點
• 工研院生醫所光復院區(新竹市光復路二段321號)
服務時間
• 星期一至星期五：09:00~12:00 / 13:00~17:00
（國定假日除外）
（國定假日除外）
- 發布日期：2026/02/21
- 最後更新時間： 2026/03/03
- 點閱次數：214