資料進入
設備、文件、影像、表單、產品履歷或既有系統資料進入平台。
設備、文件、影像、表單、產品履歷或既有系統資料進入平台。
定義欄位、關係、角色與規則,讓資料能被理解與維護。
檢查格式、來源、必填欄位與關聯,降低錯誤資料進入流程。
為資料建立不可逆的完整性指紋,支援後續驗證。
把多筆資料聚合成 Root Hash,方便批次驗證與單筆抽驗。
透過 TSA、證據保存與操作紀錄,留下版本與時間脈絡。
透過 Dashboard、API、DPP 查詢頁或稽核介面呈現結果。
不把技術當展示名詞,而是說清楚它回答哪個查核問題、如何使用、會交付什麼。
資料代表什麼?不同系統能不能用同一套語言理解?
定義產品、材料、設備、批次、人物、作品、事件、地點與文件等核心實體與關係。
資料有沒有被改過?某筆資料是否屬於可信批次?
為單筆資料建立 Hash 指紋,再用 Merkle Tree 聚合大量資料形成 Root Hash。
資料在什麼時間點存在?附件與證據如何追溯?
保留時間戳、Root Hash 錨定紀錄、附件關聯與內容指紋。
既有 ERP、MES、IoT、資料庫或前台如何接入?
依資料來源、權限與查詢場景設計 API,串接既有系統、查詢頁與稽核流程。
影像、文本與感測資料如何降低人工輸入錯誤?
依場景導入 OCR、語意擷取、影像辨識、設備資料串接或異常偵測。
誰建立、修改、查詢、驗證資料?不同角色能看什麼?
建立操作紀錄、角色權限、查核結果與資料狀態,支援內控與外部稽核。
ESG、回收、供應鏈或第三方查核資料,需要被追溯、驗證與對外說明。
技術如何支撐用資料模型、Hash / Merkle Tree、TSA、Dashboard 與 API 建立查核脈絡。
看數據信任鏈方案產品、材料、製程、供應鏈與回收資訊需要被掃描、查詢與揭露。
技術如何支撐用產品資料模型、API、QR 查詢頁與必要的完整性證明支撐 DPP。
看 DPP 方案人物、文本、作品、事件、地點或研究資料需要被搜尋、關聯與維護。
技術如何支撐用 Ontology、OCR / NLP、Knowledge Graph 與後台治理支撐知識平台。
看 AI-Ontology 方案設備、感測器、影像辨識與現場資料需要接回管理平台。
技術如何支撐用 AIoT、影像辨識、異常偵測與資料信任鏈建立可追蹤履歷。
看 AIoT 回收履歷方案不需要一開始就規劃完整平台。先用一批資料、一條流程、一個產品或一個知識主題,確認第一階段。
已有資料平台、Dashboard、後台或資料庫,但缺少驗證、時間證明或稽核流程。
第一階段輸出想用一個產品、一條流程或一批資料,先驗證揭露或查核可行性。
第一階段輸出有大量文本、人物、作品、事件或研究資料,需要整理成知識平台。
第一階段輸出道易會先協助判斷哪些資料需要被驗證、哪些節點需要保留證據,以及是否適合從 PoC、健檢或工作坊開始。