Why Domain Twin
企業 AI 的瓶頸，不是缺少工具，而是缺少脈絡。
模型、Agent 與知識庫可以快速建出來；真正困難的是，如何讓它們理解企業情境、引用正確依據，並在責任邊界內持續工作。
專業知識分散
製程條件、設備經驗與異常判斷留在人員、文件與單點系統中，成功做法難以複製。
預測與流程脫節
ML 可以產生結果，卻未必能把預測帶進現場決策、後續協作與持續改善。
Agent 缺少邊界
若資料權限、工具使用、回寫範圍與責任歸屬不清楚，Agent 很難走向企業營運。
平台能力
從預測依據，走到受控行動。
企業需要的不只是模型或 Agent，而是能把現場資料轉成可驗證判斷、在明確授權下進入流程，並持續回收改善的 AI 能力。
ML Intelligence
以製程、設備、品質與營運資料建立預測、最佳化與異常辨識模型，保留資料條件、模型版本與解釋依據。
Agentic AI
將企業知識、ML 結果、Skills 與 Workflows 組成角色化 AI Staff，依角色權限協調工具並完成多步工作。
Security & Governance
從資料、模型、Agent、Skills 到系統回寫，所有存取與行動都有政策、權限、人員責任與稽核紀錄。
運作方式
同一條決策路徑，串起製造專業知識、ML 與 Agent。
ML 負責預測與最佳化；Agentic AI 負責理解、協作與執行。兩者角色清楚，才能把生成內容與可驗證的模型輸出區分開來。
平台運作視圖
讓人看見：AI 為什麼這樣判斷，又如何安全地行動。
把資料、模型、領域知識與治理條件放在同一條決策脈絡中；每個視圖都回答一個企業真正需要確認的問題。
預測必須有可回看的依據。
不是只得到一個風險結論；企業必須能看見資料條件、模型版本與專家規則如何共同形成判斷。
- 01取得現場脈絡設備訊號與製程條件進入同一個場景定義。
- 02產生模型判斷模型辨識異常風險，並回傳可解釋的影響因子。
- 03保留驗證依據資料範圍、模型版本與使用限制都可被追溯。
模型只在核准資料範圍內運作；高風險判斷仍需依角色權限與人工覆核進入後續流程。
Enterprise architecture
把企業脈絡、AI 能力與既有系統放進同一個架構。
Domain Twin 不取代 ERP、MES、PLM 或 OT 系統，而是連接資料、知識、預測與工作流程，讓 AI 能在企業邊界內被建立、使用、監控與改善。
先以企業自己的資料、製造條件與專家規則，定義 AI 判斷必須理解的現場情境。
把既有企業系統、工廠現場與知識來源連接進來；不必取代原有 ERP、MES、PLM 或 OT。
在同一個營運層中，讓預測有依據、讓 Agent 有授權邊界，並讓每一次使用與行動都能回看。
把已被驗證的判斷帶到日常協作、角色化任務與跨系統工作流程，而不是停留在單一 AI 對話介面。
Security & governance by design
讓每一次 AI 存取、判斷與行動，都有明確邊界。
治理同時回答三件事：AI 可以看什麼、可以做什麼、出了問題能否追溯。Zero Trust 管理身分與資源存取；AI Governance 管理資料、模型、Agent 與流程生命週期。
CONTROL
設定 Agent 可以查詢、建議、執行與回寫的範圍；高風險行動依政策保留人工確認。
GOVERN
資料、模型、Agent、Skills、權限與版本都有負責人、生命週期與持續監控機制。
AUDIT
保留輸入、引用依據、模型版本、工具使用、核准流程與執行結果，讓責任與改善都有跡可循。
Zero Trust principles
不因網路位置或既有登入狀態而隱含信任；每次資源存取都依身分、情境與政策明確驗證及授權。
SEMI E187 alignment
半導體設備連接情境可對應作業系統支援、網路安全、端點防護與安全監控等設備資安基線。
此處說明治理與資安設計方向，不代表產品或客戶環境已取得 SEMI E187 符合性驗證或認證。
Business impact
讓專業可以被複製，也能在不同現場穩定運作。
企業真正需要規模化的，不只是 Agent，而是已被驗證的判斷方法、模型、工作流程與治理規則。
Replicate expertise — anywhere
- 保存關鍵製造專業知識，降低人才流動造成的知識斷層
- 讓模型、SOP 與判斷流程能跨廠、跨部門複用
- 以一致的資料、版本與治理方式維持決策品質
Localize with control
- 依不同產線、設備、語言與營運條件調整 domain context
- 縮短新廠與新團隊建立知識與決策能力的時間
- 依風險與責任邊界設定 AI 建議、核准與執行方式
導入路徑
從一個可驗證場景，逐步建立企業自己的 AI 營運能力。
不是先做大量 Agent，而是先把一個場景送進生產環境，再把可驗證、可治理的方法複用到更多現場。
第一階段｜定義與驗證
過關條件：成果可驗證、現場願意使用
從一個有明確責任人的製造問題開始：例如設備異常預測、品質原因分析或 SOP 知識查找。
- 先做什麼確認目標、基準線、可用資料、專家規則與使用角色
- 如何驗收用真實資料驗證預測或流程結果，保留人工覆核與採用回饋
- 完成後形成可重複的場景定義、資料條件與模型／知識版本
Twin Accelerator
從共用平台能力，進入具體產業與職能場景。
三個 Twin 對應三種企業現場：把新產品導入、設備服務與生產管理，放進同一套可驗證、可治理的營運方法。
NPI Twin™
串起規格、試產、品質與跨部門協作，讓新產品導入的判斷有脈絡、進度可追蹤。
FAE Twin™
把設備服務案件、技術知識與工程判斷，轉成可追溯、可治理的技術服務 AI 能力。
PMC Twin™
整合產能、排程、品質與現場狀態，讓生產管理在變動中維持可預測、可協同。
Start with one real problem
帶入一個場景，開始建立可驗證、可治理的 AI 營運能力。
告訴我們目前最想改善的預測、判斷、流程或知識斷點，我們會一起確認應從 ML、Agentic AI、治理架構或特定 Twin 場景開始。
送出後由官方聯絡表單通知 Profet AI 團隊。
ML Intelligence
預測不是回答，而是有依據的判斷。
Domain Twin 以企業資料與製造業專業知識 建立可驗證的 ML 能力，將預測結果帶回實際決策。
- 以製程、設備、品質與營運資料建立預測、最佳化與異常辨識
- 保留資料條件、模型版本、評估結果與解釋依據
- 讓 Agent 使用模型輸出，而不是用生成式內容取代模型判斷
Agentic AI
讓 AI 依據企業脈絡，完成下一步工作。
Agentic AI 把已核准的知識、ML 結果、Skills 與 Workflows 組成角色化工作能力，並依授權範圍執行。
- 理解情境，找出相關資料與已核准的企業知識
- 協調工具與工作流程，提出可說明的下一步建議
- 依風險等級分流為自動執行、人工確認或僅供參考
Security & Governance
每個 AI 行動，都回到可控、可管、可稽核。
治理不是附加功能，而是 Domain Twin 讓 ML 與 Agent 能進入企業營運的基本條件。
- 可控：以身分、最小權限與政策限制資料存取、工具使用與回寫
- 可管：管理資料、模型、Agent、Skills、版本與生命週期
- 可稽核：保留輸入、依據、核准、工具使用與執行結果