可插拔式語意決策引擎:高科技廠務之可執行與可治理 AI 決策架構
Sep 1, 2026·
·
1 min read
Chien-Pu (Nora) Huang
Abstract
本海報展示以 Plug-and-Play 語意執行架構為基礎的高科技廠務 AI 決策框架。研究提出 TIAA(Trigger–Issue–Action–Actor)作為最小可執行語意單元,透過 Domain Pack 模組化設計實現跨領域零代碼遷移,並以 AAST 機制確保人機協作的安全邊界。驗證場域涵蓋 HVAC 預測性維護與超純水系統壓差監控,達成 82.5% 任務自動化率,並保留完整 PROV-O 稽核紀錄。
Date
Sep 1, 2026 — Sep 4, 2026
Location
Taipei Nangang Exhibition Center, Taipei, Taiwan
於 2026 SEMICON Taiwan 台灣高科技廠房設施協會(HTFA)R&D 專區發表學術海報。
本研究針對高科技廠務運維的語意-執行落差(Semantic-Execution Gap),提出以可插拔領域知識模組(Domain Pack)為核心的語意決策框架。如同遊戲機換卡帶,同一套執行環境無需重新開發,即可載入不同廠務業務的管理邏輯。

核心框架
研究以 TIAA(Trigger–Issue–Action–Actor–Propagation)作為最小可執行語意單元,每一個感測異常事件都被解析為完整的決策鏈:偵測觸發條件、語意解讀議題、自動執行行動、指派責任執行者,並在完成後向鄰近知識域傳播更新,維持全廠語意狀態一致。
廠務案例
以空調箱冷凍機效率異常(HVAC PdM Pack)與超純水系統壓差異常(UPW Monitoring Pack)為例,展示框架在不同廠務場域的完整執行過程。
完整案例說明請掃海報 QR Code,或直接訪問:廠務案例補充說明頁面
驗證結果
| 指標 | 數值 |
|---|---|
| 任務自動化率 | 82.5% |
| 異常偵測精確率 | 92% |
| 來源重建成功率 | >99% |
| 知識圖譜查詢回應 | 0.75s |
驗證數據來自發表於 Advanced Engineering Informatics(AEI)之正式論文(DOI: 10.1016/j.aei.2025.104240)。
產學合作邀請
目前驗證場域為模擬情境,誠摯邀請高科技廠房業者共同推動真實場域驗證。歡迎有意深入了解的廠務業主與設施工程師直接聯絡,討論導入可行性。

Authors
Assistant Professor
Assistant Professor at National Taipei University of Technology (Taipei Tech, NTUT) specializing in semantic digital twin frameworks, graph-native knowledge architectures, and AI-driven automation for smart built environments. Licensed architect with industry experience spanning high-tech facility engineering and construction management.