數據信任鏈與高效稽核平台
將流程紀錄、產品資料、回收履歷與 ESG 數據轉化為可驗證證據。
Solution map
先看你要解決哪一種資料信任問題。
DPP 數位產品護照
為產品建立可查詢、可追溯、可合規的數位身分。
AI-Ontology 知識平台
將文本、人物、事件、地點與資料庫轉化為可搜尋、可分析的知識網絡。
AIoT 回收履歷整合
串接設備、影像辨識、感測資料與回收流程，讓現場資料可以被追蹤與驗證。
Buying guide
每個方案都先說清楚適用對象與可驗收成果。
從資料紀錄到可信證據，打造可稽核的數據信任鏈。
許多企業已經有資料，但資料若缺乏來源、版本、時間、權限與驗證機制，到了 ESG 揭露、第三方查核、供應鏈透明或爭議處理時，仍然難以被信任。
適合對象：回收處理與再生資源業者、ESG、碳盤查與驗證單位、綠色金融與需要可信一手資料的機構、需要供應鏈追溯的製造與品牌企業
解決問題：資料來源分散，難以追溯、資料修改紀錄不清楚，難以證明完整性、外部查核者無法快速驗證單筆或批次資料
- 資料信任鏈架構圖
- 資料模型與證據模型
- Hash / Merkle 驗證流程
- 稽核 Dashboard 原型
- API 查核接口規劃
相關技術：Ontology、Hash、Merkle Tree、IPFS、TSA、Root Hash、API、Audit Trail、Dashboard
為產品建立可查詢、可追溯、可合規的數位身分。
DPP 不只是做一個產品介紹頁，而是要把材料、製程、環境資訊、維修與回收資料整理成一致的資料結構。
適合對象：製造品牌與出口企業、材料供應鏈與零組件廠商、循環經濟與回收相關團隊、想先用 PoC 驗證 DPP 可行性的團隊
解決問題：產品資料分散在不同部門、供應商或檔案中、對外揭露缺乏一致格式、QR Code 查詢頁有了，但後台資料治理不足
- DPP 欄位藍圖
- 產品生命週期資料模型
- QR Code 查詢頁原型
- DPP 後台資料管理流程
- DPP PoC 或 MVP
相關技術：DPP、QR Code、Product Data Model、API、Ontology、Traceability、Dashboard
讓龐雜資料變成可搜尋、可分析、可理解的知識網絡。
研究、文化、人物、文本、作品與事件資料通常不是單純的表格資料。它們有脈絡、關係、時序、來源與詮釋。
適合對象：博物館、圖書館、文化館所、大學與研究中心、政府資料平台、國際研究合作計畫
解決問題：資料量很大，但使用者找不到真正需要的內容、人物、作品、事件、地點之間的關係無法被呈現、前台展示與後台資料治理沒有接在一起
- Ontology 草案
- 資料欄位與關係設計
- OCR / 語意擷取流程
- 知識圖譜或關係視覺化
- 研究資料庫或文化資料平台
相關技術：Ontology、OCR、NLP、Semantic Search、Knowledge Graph、Data Platform、Visualization
從設備現場開始，建立真實可驗證的回收資料。
回收與現場作業的資料如果只靠人工輸入，很難支撐後續稽核、ESG 揭露或 DPP 延伸。
適合對象：太陽能板回收與再生資源處理業者、需要現場流程資料化的設備商、需要影像辨識或感測資料串接的團隊
解決問題：現場作業資料與管理系統斷裂、影像、設備、感測器與人工紀錄無法互相驗證、回收流程缺乏可追溯履歷
- 現場資料流程圖
- 回收履歷欄位設計
- AIoT / 影像辨識串接規劃
- 異常偵測與一致性校驗規則
- 回收履歷 Dashboard 原型
相關技術：AIoT、YOLO、Sensor Data、API、Traceability、Dashboard、Data Validation、ESG Audit
Recommended start
若還不確定完整範圍，先用一條流程或一批資料做 PoC。
適合想先驗證 DPP 或 ESG 稽核可行性的企業，或已有產品資料與回收流程但還沒有統一資料模型的團隊。
輸出：資料欄位藍圖、QR 查詢頁或 Dashboard 原型、Hash / Merkle 驗證流程草案、MVP 範圍建議。適合有大量文本、人物、作品、事件或研究資料，想導入語意搜尋、知識圖譜或 AI 輔助查詢的組織。
輸出：核心實體與關係草案、查詢場景與使用角色盤點、前台展示與後台維護模組建議。適合已有資料平台，但資料可信度、版本、時間證明或稽核流程不足的團隊。
輸出：資料來源與稽核節點盤點、風險與缺口分析、證據模型草案、信任鏈導入路線。