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工業技術研究院服務系統科技中心

服科中心

工業技術研究院服務系統科技中心

績優創新學研機構


運用科技力改造服務業 創建數位新未來

服務業是臺灣產業的重中之重,工研院「服務系統科技中心」運用院內的技術研發能量,整合外部資源,協助業者拆解問題、解決痛點,將天馬行空的創意點子化為具體可行的實用方案,為產業打造新穎的服務模式。中心成立以來,聚焦在「供應鏈物流」、「智慧醫護」、「運動與文化科技」等三大領域,使用科技力來讓服務業變得更有效率,更加人性化,建構便捷美好的智慧生活。

大約十二年前,工研院因應整體產業的發展趨勢,整併院內原有的「服務業科技應用中心」與「辨識與安全科技中心」,成立「服務系統科技中心」(以下簡稱「服科中心」),冀盼以更有系統的做法,提升服務業的應用及創新。

服務業是臺灣產業的重中之重,目前產值約佔國內生產毛額(GDP)的七成,不過服務業長久以來一直面臨規模小、新創量能不足、無法跳脫內需市場等問題,因此如何讓服務業走向國際化及科技化,一直是產業政策發展的目標。

陪伴業者挖掘痛點 找出解決之道

在這樣的產業環境下,服科中心從臺灣產業普遍「重硬輕軟」的舊有模式中,重新尋找服務業當前遭遇的痛點及課題,運用科技的力量來打造適切的解決方案。服科中心不只協助服務業開拓新天地,也把協助的觸角伸向製造業。

「製造業面臨產業升級挑戰,少量多樣化的客製化的需求大增,製造業也逐漸朝向服務化發展,因此只要是牽涉最終使用者的服務業或製造業,或是服務的維運者,都是服科中心服務的對象。」服科中心副總暨執行長鄭仁傑表示。

面對產業五花八門的挑戰,服科中心把自己定位成「解決方案的匯集者」(Solution Hub),舉凡服務業或是製造業在科技上遭遇困難,或是在遞送價值的過程中,缺乏良好的系統方法,服科中心就會整合外部需求,到現場長期蹲點,陪伴業者找到痛點及更好的解決方案。

鄭仁傑指出,「我們的同仁不但要具備科技力,也要具備行業知識,才有辦法把場域的情況轉化為技術規格,讓技術同仁知道。」服科中心的同仁能文能武,他們大多先從需求出發,再倒推找尋科技解決方案,這樣的模式與傳統科技產業先開發技術,再打造產品的模式不同,也因此服科中心所主導的專案,幾乎都已落地實現,並成功擴散到不同場域。

整合各方技術 形塑全心生態體系

因此,在業者眼中,服科中心彷彿是技術原廠,帶著需求問題來找服科中心,借助其背後的工研院研發能量,通常更易打造出可實現的解決方案。同時,服科中心建立起自有的核心能力,有的來自工研院內的研發技術、有的來自國內或國際新創,以及既有企業的「老創」。

「我們擅長以系統性方法打造高值化的解決方案,就好比服科中心在左手邊,整合具備資通訊、產業及製造優勢的業者,將解決方案遞送給右手邊的使用者或維運者。」鄭仁傑說,這些方案成功以後,還能夠「被複製、重製或是再利用」,形塑出全新的產業生態體系,協助服務業能做到規模化,掃除過往靈光乍現式的應用。

例如中美貿易戰導致不少供應鏈斷鏈並引發短鏈革命,服科中心率先以工研院內的無人車、IoT、AI、雲端運算與自動化技術,建立具備高效倉儲、快捷運輸與運送車隊的韌性供應鏈,打造出新一代的倉儲物流產業體系。

鄭仁傑指出,「疫情期間,我們協助國內冷鏈低溫的疫苗遞送。」工研院研發的8種無動力式冷鏈核心技術,可以在無動能的情況下,維持冷藏15~48小時、冷凍8~24小時,不只在疫情期間建立大功,也能在垂直項目下,交叉開發成藥物遞送、電商生鮮運送、老人送餐等新興服務,創造更多產業價值。

立體智慧倉儲 優化物流

亞洲首座「高密度立體AI式智慧倉儲系統」,完全由臺灣自主研發及製造,則是另一項成功案例。

由服科中心主導串連,整合新竹物流、國際電商Yahoo奇摩及設備系統商漢錸科技的智慧倉儲系統,利用垂直設計打造出立體式的倉儲空間,貨架高達14層,其內採用漢錸科技的飛梭車設備,可跨樓層輸送,彷彿光碟機手臂讀取資料一般,快速定位物流箱位置。

藉由AI數據運算,能夠自動材重辨識、訂單關聯性建模及動態儲撿,還能根據季節、氣候、檔期的不同,預先調度熱門商品入庫。實際運作時,從下單到揀貨約一分鐘即可完成,效率相當驚人。此智慧倉儲不但儲量規模與密度高居全臺物流業之冠,價格也比國際同型物流中心更具有競爭力。

立體式倉儲非常適合亞洲地狹人稠的都會區域,深具發展潛力,目前該解決方案已成功導入國際電商Yahoo奇摩的AI立體自動化物流中心,並擴散至零售商萊爾富、郵政A7物流園區與航空遠雄自貿區,也具備出口東南亞的擴散效益。

創新醫療照護方案 讓愛走得更遠

針對民眾常見的健康及慢性病管理,服科中心發展出「糖尿病眼底影像AI決策支援系統」,結合AI辨識醫學影像與視力健檢決策支援系統,拍攝病患眼部照片後,可由AI早期辨識視網膜的病變程度,提供醫師進行後續診斷與決策。

此項發明可進駐家醫科或是民眾方便就醫的診所,讓民眾及早發現、及早治療,是解決糖尿病共病的創新解決方案,因而榮獲世界資訊科技大會(Global ICT Excellence Award, WCIT)大獎。

「慢性傷口智慧照護裝置」同樣採用取相及AI辨識技術,拍攝傷口照片上傳後,可藉由AI聰明辨識傷口紅腫熱等發炎程度、組織液是否滲透,及量測傷口大小,並依據傷口情況推薦適合的醫療敷料,後續並能追蹤復原進度,建立照護的追蹤系統,減輕醫護人員負擔。此項發明因具備創新性,又有極高的商業價值,因而拿下「2020年全球百大科技研發大獎」。

可讓醫生一卡皮箱帶走的「行動居家醫咖Go」,方便醫生前往社區或偏鄉/ 原民部落,為高齡長者及長照病患診察,執行「長者不動醫護動」的理念推廣。

一卡皮箱裡整合了身份識別、檢測數據讀取及病歷資料歸檔,輕簡攜帶裝置方便醫護人員選配醫材,內置傷口機、手持超音波、聽力、血壓等常用檢測儀器,裝置使用介面與醫院內儀器相同,降低醫事人員摸索學習時間。此項發明強化行動醫療量能,造福偏鄉弱勢病患,讓臺灣人的愛心能走得更遠。

打造虛擬攝影棚 擁抱元宇宙

「文化與運動科技」領域方面,服科中心亦沒有缺席。配合文化部文策院政策所打造的首座「國家級動態立體虛擬攝影棚」,可360度捕捉人物動態並快速建模,真人在攝影棚內不需穿戴任何裝置,利用32台攝影機擷取的各種動作,利用系統運算數據後,生成擬真度極高的3D模型,歌手青峰的MV《太空人》,便是在此場域拍攝。

為桃竹科技城建置的元宇宙級「LED次世代虛擬攝影棚」,以感知AI科技結合5G專網與XR虛擬攝影棚,創造出虛實融合的內容體驗。攝影棚內以LED顯示屏取代傳統綠幕,結合攝影追蹤系統,人物能與虛擬景物互動,適合導入打擊式運動的休閒場館或訓練中心,比如高球、棒球、羽球等運動領域,提供使用者進行訓練對打、模擬競賽與休閒娛樂,提升運動產業的發展。

落實社會責任 實現淨零綠生活

服科中心相當重視弱勢族群及關懷人民健康福祉,每項專案的開發都會考量如何更加落實社會責任,從建置流浪狗智慧項圈到寵物健康存摺,以及造福高齡長者的非接觸生理照護創新感知方案,都是運用科技力量改善醫療服務及偏鄉關懷的實例。

為了推廣淨零綠生活,服科中心也提出循環包材的策略解決方案,邀請電商業者以相同袋箱規格來執行回收包材的使用,並擴大多元回收點,減少物資浪費及降低碳排放,並提升車隊的使用效率,為綠色環境盡一份心力。

臺灣的服務業雖然佔據產業的極大比例,但是多數服務業仍仰賴人力的運作,規模小且科技力不足,導致服務業的發展一直受限。服科中心希望能藉由跨業的整合,結合工研院內主導的議題研發來找到新的解決模式及方案。「與其說服科中心在解決問題,不如說我們是在重新定義使用者的問題,並應用新的科技來提升服務及效率。」鄭仁傑說。

服科中心以更宏觀的角度來進行研發,除了解決當下正在面對的問題,也對未來的情境需求提前部署,聚焦建構更美好的智慧生活,讓民眾的生活更加便利及樂活,讓產業具備更好的韌性,也讓個人生命、智慧生活乃至生產製造三生共榮,彼此間有更好的循環。

品牌秘笈

  • ● 洞悉使用者需求,服科中心不只是單純做到產品面的創新,更要進階打造出服務、應用系統,甚至是應用服務領域的創新,因此服科中心的成功案例,大多不是技術性的推動,而是真正能落地的應用導向計畫。為了滿足使用者需求,服科中心對外要解決場域上的痛點,搜羅業界穩定可靠的技術解決方案,對內則橫向溝通工研院各所的研發技術能量,以「系統化」的方法來加速開創智慧生活服務產業的發展,因此核心技術是重要的一環。服科中心不僅使用工研院內技術,亦會採用院外技術,引領技術端與業者做更好的連結。
  • ● 在工研院內,許多所的業務是從技術端出發,進而驅動產生出產品及系統,服科中心則是從應用服務的需求端出發,再回頭驅動出適當的解決方案,並把技術導引進來,這樣的做法塑造出服科中心更獨到的品牌定位。

得獎感言-工業技術研究院服務系統科技中心 鄭仁傑 執行長

感謝經濟部及評審委員的肯定,獲頒國家產業創新獎這份殊榮,是對本中心全體同仁最大的鼓勵!

本中心長期投入民生服務產業的研發應用,以技術解決方案的原廠提供者為組織發展定位;透過瞭解業者的需求與痛點,打造高附加價值的技術解決方案,提升產業數位轉型的能力,創造新的商業獲利模式及智慧服務為組織成長的引擎。

展望未來,我們將持續致力推動智慧自動化近無人倉儲解決方案,掌握產業斷鏈之危機轉為建構供應鏈韌性互聯協作方案與示範體系之契機,研發遠距/ 偏鄉照護之智慧醫護方案,補足長照缺口,並發展運動科技跨業/ 域高值化方案,建立臺灣運動×科技新興產業生態,持續扣合工研院「2030技術策略與藍圖」,從智慧生活、健康樂活與永續發展來推動「生命」、「生活」、「生產」三生共榮的產業,迎接我們美好的未來生活。

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  • 第八屆產創獎專輯 更新最終版 PDF286.26MB,下載97次
  • 發布日期:2024/01/31
  • 最後更新時間: 2024/04/26
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