如果說智慧製造是驅動工業 4.0 轉型的重要引擎，那「數據」必然是其關鍵核心。
基於多元化行銷管道和與不同戰略夥伴的合作，於 2015 年成立的治略資訊藉由人工智慧、深度學習與數據探勘等部署，提出一套精確的工業物聯網用戶解決方案。
2018 年治略以第一名身份入選、進駐林口新創園區，並成為微軟加速器的成員。團隊聚集一幫志同道合、來自中央研究院深耕人工智慧、深度學習與大數據分析，各自擁有不同專業所長的成員。
會思考的數據深掘產業癥結點
傳統產業在進行智慧化轉型時往往面臨諸多痛點與難關，有時甚至連「問題是什麼？」往往從未可知。「首先必須先向客戶『證明』產業面臨到真正的問題為何。」執行長李榮生認為大多數企業處理數據仍偏向以塊狀、單元式的方法來理解數據：機械跑到哪？停頓了，往往不曉得該如何排解，或是苦無數據支撐來判斷妥適的生產方法。
「多數企業產生了數據，卻只是一昧儲存起來，而不是去『再利用』。尤其 5G 商轉啟動，有多少巨量的數據價值可以利用？面對從未有過的問題，都是 AI 技術可以著力發揮的舞台。」
▲ 圖說：治略資訊李榮生執行長。攝影 / 丁紹原許多企業採集出數據，多半是將其透過儀表板或圖表呈現出來，缺乏可再次利用數據優化產製的技術與思維。治略主張「數據再利用」的理念，依託著大股東鼎新電腦客戶的龐大的數據庫，透過治略自主開發的「一站式智能數據分析平台」自動串連企業內部 ERP、PLM、市場外部訊息等多維度的數據庫，能夠毫秒間整合資料、輕鬆獲取分析結果，俯瞰癥結點的全貌。
過去工廠依託大量人力操作機器，人才流失時所面臨的技術斷層，永遠是開業者的心頭大患。透過治略，使企業由被動式的人工管理轉型成主動式的提前預警；整合人機協作等技術得以精準預備材料、穩健生產線運行、提升稼動率並大幅降低維護成本。
「面對動輒成百上千的產品細項與廠間管理，未來必定是利用數據來達成『少量多樣』管理的時代。」
貼身顧問：3 分鐘即可回覆交期
李榮生執行長觀察到智慧零售、人臉識別這些新技術，其實都是透過科技手法進步、數據累積過剩後，透過 AI 運算自然跑出來的成果。不過由於工廠生產週期長變數大，有時縱使提出創新式的解決門道來，大多數工廠起初仍會採取傳統方式來解決。
為了提升客戶信任度，治略從客戶首要面臨難以評估的交期開始入手：「回覆交期永遠是客戶的痛點，因為變數太多永遠都估不準。但藉由我們數據分析能力，可讓傳統的 3 天回覆，精進至 3 分鐘回覆。」
治略認為除了要說服客戶相信製程上有這個痛點，還要讓其相信用人工智慧的解決方法能夠比傳統作法，更能貼近企業的問題。將自身定位為「貼身顧問」的治略，不斷開發數據模組與產業整合，助力企業挖掘更多價值。