目前對人工智慧（AI）應用機會的辨識，普遍是由專家的腦力激盪產生，高度倚賴運氣和靈感。本研究發展了一套人工智能應用機會的系統化辨識手法，該流程利用情境分析和IDEF建模方法來識別和表示現有流程場景，並通稱化/價值化基本需求要素，簡化/合理化、自動化、智能化現有情境，最後，找出流程中有哪些智能化機會，根據需求點對流程進行智能化創新，設計根據人工智能功能要素的啟發示問句辨識情境中是否有人工智能應用機會，並使用修改後的IDEF模型呈現新的創新機會與條列出功能設備需求規格，令後續專家與學界能運用此需求表，提供企業和研究支持與服務。
本研究貢獻含：(1) 使用通稱化/價值化後的詞語來跳出思維窠臼，以識別情境中物件的潛在替代元件/創新機會; (2)發展一套IDEF裁剪方法運用於流程簡化/合理化，使流程在自動化以前能避免不必要的浪費與錯誤; (3)提出智能化功能要素啟發示問句，能辨識現有情境中的潛在人工智能應用機會; (4)整理出完整流程、表單、說明，並引入案例貫穿整體流程以利實務上之應用。

So far, the identification of artificial intelligence (AI) application opportunities is generally produced by brainstorming of experts and is highly relying on luck and inspiration. This research developed a set of systematic processes to facilitate systematic identification of AI application opportunities. The process utilizes scenario analysis and IDEF modeling to identify and represent existing process scenarios. Generalization of objects and terminology, rationalization of the processes, automation/digitalization, and matching of AI capability elements with scenario details are used to facilitate identification of AI application opportunities. Thought-provoking questions are designed to match AI capability elements and process details so as to identify potential usage of AI capabilities. The identified application scenarios are represented by revised IDEF model to illustrtate elements of the new scenario which helps the users to identify high level requirements of the AI applications. The developers of the AI applications can use the high level requirements to develop the ensuing applications.
The contributions of this research include: (1) using object and terminology generalization to jump out of thinking box to identify potential alternatives for current objects in the scenario; (2) developing methods of process trimming to rationalize processes and remove unnecessary processes before digitalization and usage of AI elements; (3) Developing throught-provoking questions to identify potentially applicable AI capability element for scenario usage; (4) Providing forms, instructions, and cases to facilitate practical usage of the method.

摘要 II
Abstract III
目錄 V
圖目錄 IX
表目錄 XV
第一章 緒論 21
1.1 研究背景與動機 21
1.2研究目的 22
1.3論文架構 22
第二章 文獻回顧 24
2.1 機會辨識 24
2.2人工智慧 25
2.2.1人工智慧的歷史 26
2.2.2人工智慧分級 27
2.3 流程簡化/合理化 29
2.3.1裁剪工具 29
2.3.2裁剪計畫 30
2.4流程自動化 33
2.5 流程智能化 34
2.6 IDEF建模方法 34
2.6.1 IDEF家族簡介 35
2.6.2 IDEF0基本概念 36
2.6.3 IDEF0盒子圖 37
2.7情境分析 42
2.7.1關聯系統 42
第三章 研究方法 45
3.1 研究流程總概觀 45
3.2 情境辨識階段 46
3.2.1 辨識應用情境 46
3.2.2 建立現有模型 48
3.3 機會辨識階段 52
3.3.1 裁剪規則應用手法 52
3.3.2 萃取應用情境基本要素 63
3.3.3 合理化智慧化現有流程 66
3.4 機會結果階段 77
3.4.1 建立未來情境與模型 77
3.4.2 條列功能設備需求 79
第四章 案例驗證 80
4.1案例一、紡織工廠 80
4.1.1 現有情境分析 80
4.1.2 建模因子分析 82
4.1.3 建立現有模型 83
4.1.4 萃取應用情境基本要素 84
4.1.5 現有模型流程簡化/合理化 88
4.1.6 現有模型流程自動化 99
4.1.7 現有模型流程智能化 103
4.1.8 建立未來模型 113
4.1.9 條列功能設備需求 121
4.2案例二、購物 122
4.2.1 現有情境分析 123
4.2.2 建模因子分析 124
4.2.3 建立現有模型 125
4.2.4 萃取應用情境基本要素 129
4.2.5 現有模型流程簡化/合理化 130
4.2.6 現有模型流程自動化 143
4.2.7 現有模型流程智能化 145
4.2.8 建立未來模型 149
4.2.9 條列功能設備需求 158
4.3案例三、學習 158
4.3.1 現有情境分析 159
4.3.2 建模因子分析 160
4.3.3 建立現有模型 161
4.3.4 萃取應用情境基本要素 162
4.3.5 現有模型流程簡化/合理化 163
4.3.6 現有模型流程自動化 168
4.3.7 現有模型流程智能化 169
4.3.8 建立未來模型 171
4.3.9 條列功能設備需求 176
案例四、用餐 177
4.4.1 現有情境分析 177
4.4.2 建模因子分析 178
4.4.3 建立現有模型 179
4.4.4 萃取應用情境基本要素 182
4.4.5 現有模型流程簡化/合理化 185
4.4.6 現有模型流程自動化 197
4.4.7 現有模型流程智能化 202
4.4.8 建立未來模型 209
4.4.9 條列功能設備需求 215
案例五、看診 215
4.5.1 現有情境分析 216
4.5.2 建模因子分析 216
4.5.3 建立現有模型 217
4.5.4 萃取應用情境基本要素 218
4.5.5 現有模型流程簡化/合理化 221
4.5.6 現有模型流程自動化 230
4.5.7 現有模型流程智能化 232
4.5.8 建立未來模型 238
4.5.9 條列功能設備需求 242
案例六、買衣服 243
4.6.1 現有情境分析 243
4.6.2 建模因子分析 244
4.6.3 建立現有模型 245
4.6.4 萃取應用情境基本要素 246
4.6.5 現有模型流程簡化/合理化 249
4.6.6 現有模型流程自動化 257
4.6.7 現有模型流程智能化 259
4.6.8 建立未來模型 262
4.6.9 條列功能設備需求 266
第五章 結論與未來研究方向 267
5.1 結論 267
5.2 未來研究方向 270
參考文獻 271

中文參考文獻
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