P的胡言亂語

AI維運準確度與判斷邏輯
挑戰：

AI故障診斷的準確度受限於知識庫資料的完整性與模型訓練品質。
錯誤判斷可能導致錯誤派工或維運延誤。

解決方案：
雙層決策架構（AI + 人工驗證）：AI提供初步診斷結果，由技術專家確認後執行。
異常回報機制：若AI判斷錯誤，技術人員可立即回報，系統自動優化。
持續監測與模型調校：透過歷史案例分析與回饋機制，每月優化AI診斷模型。

知識庫管理與自動更新機制

挑戰：

資料更新不及時，可能導致AI推薦過時或無效解法。
過度依賴AI可能影響技術人員的專業判斷能力。

解決方案：
智慧知識庫管理系統：整合歷年維運記錄，自動同步新設備與技術更新。
AI+人工審查制度：技術專家定期審核關鍵維修資訊，確保準確性。
技術人員培訓與技能認證：確保員工能在AI輔助下保持專業技能。

AI 聊天助理與即時技術支援

挑戰：

AI聊天助理無法完全理解技術術語，影響支援效率。
若AI推薦內容錯誤，可能影響技術人員決策。

解決方案：
專業術語庫建置：建立技術專用詞彙，提升AI語意理解能力。
混合式應用：低風險問題由AI自動回覆，高風險問題轉由專家處理。
使用者回饋優化：定期收集技術人員回饋，持續優化AI應對能力。

工單指派與派遣優化

挑戰：
AI派單可能無法即時考量技術人員負荷與突發狀況。

解決方案：
動態工單管理系統：即時監測技術人員狀態，動態調整指派策略。
即時負載分析：避免將任務分配給負荷過高人員，提升效率。
自動學習優化：分析過往派單數據，持續提升派工精準度。