製造業
產線、設備、稼動率。把散在各機台的資料集中到一個看得懂的畫面上。
- 設備稼動率與異常即時上色（綠／黃／紅直接畫在 3D 模型上）
- 生產節拍與瓶頸站別
- 料件在廠內的移動路徑回放
- 能耗分佈與尖峰時段
做出來會長什麼樣子
四個產業、四種場域。同一套流程，換的是展示物。
半導體廠
無塵室、機台、廠務。這個產業的資料密度最高，也最需要有人把它翻譯成畫面。
- 機台狀態與 WIP 分佈
- 管線流向與壓力分段（哪一段在掉壓一眼看得到）
- 特氣與化學品的供應路徑追溯
- 微環境參數（溫濕度、微粒）的空間分佈
建築與場域營運
建案、商場、園區。人到不了現場，或現場還不存在。
- 樓層剖切與戶型導覽
- 第一人稱走位
- 日照與採光模擬
- 設備維運履歷（點到設備就看得到保養紀錄）
產品與設備
把單一產品講清楚：結構、選配、操作方式。這是最容易起步的一類。
- 360° 檢視與剖面
- 選配即時切換（顏色、部件、規格）
- 爆炸圖與零件標註
- 操作流程動畫
Does any of this sound familiar?
All six are things clients have actually said. On the right is what it looks like afterwards.
01
同一個問題，每個月都有人重問一次。答案在某份文件裡，但沒人找得到。
問一句話，它回答並附上是哪份文件、第幾頁。
02
官網三年沒改。不是不想改，是改一次要動到三個廠商。
文案圖片自己改，改完先給你看提案，確認才上線，隨時退回上一版。
03
廣告花了錢，但沒人說得出哪一則真的帶來訂單。
從點擊到成交串成一條線，看得到哪一則廣告帶來了哪一筆生意。
04
要一支影片、二十張圖，找外包來回三週，預算先去掉一半。
同一套素材，比稿階段先出十版挑，定稿才做精。
05
累積了十年的照片和單據，沒有人有空整理，所以誰也用不到。
整批送進去、一小時內回來，機器不確定的那一小部分才交給人。
06
客戶現在會先問 AI。問到的答案裡沒有你。
先量得到自己被引用幾次，再一項一項調整。
怎麼辦到的
多數工廠不缺資料，缺的是把散在各處的資料集中到同一個時間軸，再讓人一眼看懂。四層，前後各兩層由不同產品線負責。
感測與收集
Polish AI從既有的設備、感測器、控制系統把資料接出來。多數工廠不缺資料，缺的是把散在各處的資料集中到同一個時間軸上。
資料治理
Polish AI清洗、對齊、自動標籤。不同機台的欄位名稱、單位、取樣頻率往往不一致，這層沒做，後面的分析與呈現都是錯的。
孿生呈現
Polish 3D把場域建成可在瀏覽器操作的 3D 模型，資料掛回對應的設備上。滑鼠移過去就看得到那台機器現在的狀態，不用先學會看儀表板。
優化策略
Polish AI異常偵測、情境模擬、調整建議。看得到現況之後，才有辦法問「如果把這條線的節拍改成這樣會怎樣」。
The first two layers are Polish AI, the third is Polish 3D, the fourth returns to AI — this is the one service that requires both lines together.
How each of the six actually works
01
企業私域資料檢索
把公司內部的合約、規章、技術文件變成一個問得到答案的助理。員工用自己的話問，它從自家文件裡找答案，並標出是哪一份、第幾頁。
資料能不能離開公司，決定要用哪一套配置。完全地端可行，但成本要個案評估。
02
讓 AI 管理官網
官網的文字和圖片交給 AI 起草。它先讀過現在的網站，照品牌語氣改寫，改完送出一份「修改提案」，由人確認後才上線，隨時可以退回上一版。
不需要先導入內容管理系統 —— 文案就在程式碼裡，用版本控制當 CMS。
03
讓 AI 優化官網導購
把廣告、網站、後台成交資料串成一條線，哪一則廣告真的帶來訂單看得見。AI 據此給調整建議，由人確認後執行。
Meta 端可以讓 AI 直接改；Google 端目前官方只能讀不能改。離線成交回傳自 2026 年起只剩 Data Manager API 一條路。
04
AI 素材生成中心
主視覺用最會做風格的工具產，設計師挑過再進流程；要一次上百張或跟後台自動串接時，換成可程式化的出圖服務。影片可直接生成三十秒、畫面與聲音一起出。
比稿階段用便宜的那套試，定稿才用貴的產出。影片模型多半已含同步音訊，短影音通常不必另外配音。
05
AI 資料標籤與分類
把公司累積的照片、商品、文件重新分類貼標籤。整批送進去、通常一小時內回來，機器不確定的那一小部分才交給人或更好的模型再看一次。
類別固定時有更省的做法，成本可再低一個量級。
06
SEO / GEO / AEO 最佳化
讓 AI 搜尋（ChatGPT、Copilot 這類）回答問題時願意引用你的網站。先做可量測的部分：查得到自己被引用幾次、網站對 AI 讀不讀得懂、新內容多快被收錄。
誠實說：目前官方報表沒有 API，只能做到半自動月報，不是全自動。
The models we use, in the open
模型三個月換一輪，所以這張表帶查核日。過期的欄位會自己變成「待查核」，不會留著錯的數字。
| Service | Core offering | 備援 | 成本量級 |
|---|---|---|---|
| 企業私域資料檢索 | Claude Sonnet 5 Anthropic｜原生標註答案出處，稽核最省事 | Gemini 3.7 Flash | 每百萬字約 2 美元級距，批次減半 |
| 讓 AI 管理官網 | Claude Opus 5 Anthropic｜長文改寫品質，且能直接開 PR 讓人審 | GPT-5.6 Terra OpenAI | 一次改稿＋配圖約 1–2 美元 |
| 讓 AI 優化官網導購 | Ads API ＋ Data Manager API Google｜離線成交回傳的唯一官方管道 | Marketing API Meta | API 免費；追蹤伺服器每月 100–300 美元 |
| AI 素材生成中心 | V8.2（影像） Midjourney｜風格天花板；沒有公開 API，人工產圖後進流程 | Seedance 2.5（影片，經 fal.ai） ByteDance | 影像訂閱每月 10–120 美元；影片比稿每秒約 0.1 美元、定稿約 0.47 美元 |
| AI 資料標籤與分類 | Claude Haiku 4.5（批次） Anthropic｜批次五折、單批十萬筆 | Gemini 2.5 Flash-Lite（批次） | 每百萬字約 0.5 美元；每千張圖約 0.65 美元 |
| SEO / GEO / AEO 最佳化 | Bing 官方 AI 引用報表 Microsoft｜官方一手數據、免費且可信 | Gemini Grounding API | 官方工具免費；自建追蹤每千次約 14 美元起 |
資料查核日：2026-08-22。供應商名稱僅為技術說明，磨人並非其官方合作夥伴。
Work we have done
Your data does not have to be tidy first
The first step in most projects is working out what you already have.