rodiyer.idv.tw 拉里拉雜
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| 問 | Blue Yonder 的願景是? |
| 只專注於製造硬體 | |
| 建立零售通路 | |
| ✓ | 將不確定轉化為機會 |
| 單純做數據備份 | |
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| 問 | 數位孿生與 AI 的整合價值是? |
| 僅限單機使用 | |
| 僅做靜態展示 | |
| 完全取代人工 | |
| ✓ | 提升決策速度與效率 |
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| 問 | 當前供應鏈面臨的挑戰不包含下列哪一項? |
| 通貨膨脹 | |
| ✓ | 電子商務成長 |
| 勞動力短缺 | |
| 區域衝突 | |
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| 問 | AI 在需求規劃中能做什麼? |
| 只做資料蒐集 | |
| 只負責生產 | |
| 自動設計硬體 | |
| ✓ | 模擬因果因素並提升預測準確度 |
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| 問 | Blue Yonder 的 S&OP 儀表板用途是? |
| 做廣告投放 | |
| 自動化招聘 | |
| ✓ | 幫助決策者比較不同方案 |
| 僅限財務報表 | |
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| 問 | Blue Yonder 的 AI 驅動洞察作用是? |
| ✓ | 幫助做出即時決策 |
| 僅限報表輸出 | |
| 取代所有人員 | |
| 只提供單點解決方案 | |
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| 問 | 「數位孿生」的主要特性不包含哪一項? |
| 即時感測 | |
| 模型反饋 | |
| ✓ | 實體調整 |
| 純手工操作 | |
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| 問 | 數位孿生 (Digital Twin) 在供應鏈中的作用是? |
| ✓ | 提供虛擬驗證與模擬 |
| 增加實體倉儲 | |
| 只做硬體設計 | |
| 僅用於行銷 | |
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| 問 | 建立「可信工業 AI」的三個基礎是? |
| 便宜、快速、隨意 | |
| ✓ | 透明性、可追溯、安全性 |
| 速度、行銷、品牌 | |
| 數據量、廣告、規模 | |
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| 問 | 「今日的網路化供應鏈」的特色是? |
| 數據零散 | |
| 完全依靠人工 | |
| 缺乏協作 | |
| ✓ | 單一真實版本與協作生態系統 |
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| 問 | AI 在「複雜提問」階段能做什麼? |
| ✓ | 協助解讀感測數據的意義 |
| 自動修復硬體 | |
| 執行財務審計 | |
| 減少顧客服務 | |
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| 問 | AI 在「自主代理」階段的能力是? |
| 僅能收集數據 | |
| 僅能手動控制 | |
| ✓ | 自動監控並調整參數 |
| 只能產生靜態報告 | |
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| 問 | 「需求規劃 (Demand Planning)」的主要目的是? |
| 增加人工干預 | |
| ✓ | 提高需求預測的準確性 |
| 建立新品牌 | |
| 簡化倉庫管理 | |
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| 問 | AI 在「目標執行」階段的功能是? |
| 只做簡單回覆 | |
| ✓ | 模擬分析並回傳結果 |
| 建立社群帳號 | |
| 刪除舊數據 | |
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| 問 | AVEVA Connect 的特色是? |
| 單純提供硬體 | |
| ✓ | 整合各類數據來源並提供可視化 |
| 僅限離線使用 | |
| 無法連結第三方 | |
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| 問 | 即時可視化 (Real-time Visibility) 能帶來什麼? |
| 製造更多報表 | |
| ✓ | 更快發現問題並解決 |
| 增加資料孤島 | |
| 降低透明度 | |
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| 問 | 科勝科技的專業領域是? |
| 零售電商 | |
| ✓ | 工業控制系統與智慧工廠解決方案 |
| 遊戲產業 | |
| 社群平台 | |
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| 問 | 「供應規劃 (Supply Planning)」的核心是? |
| ✓ | 創造最佳化供應計畫 |
| 增加運輸時間 | |
| 減少資料透明度 | |
| 全靠人工判斷 | |
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| 問 | 一體化工業平台的優點是? |
| ✓ | 整合 IT、OT、ET 提升數據可用性 |
| 單一功能應用 | |
| 降低資料透明度 | |
| 限制跨部門合作 | |
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| 問 | 導入 AVEVA Connect 的效益是? |
| 延長人工流程 | |
| ✓ | 加速資料共享並提升協作效率 |
| 完全不改變流程 | |
| 減少資料透明度 |
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