【西門子專家論壇】舉辦主題為「大型企業的 AI 為何無法進入實戰運行?」的網路研討會

Majisemi 與西門子(Siemens)合作舉辦網路研討會,解析阻礙大型企業 AI 進入實戰運行的挑戰與解決方案。

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年3月30日 18:00
  • 🔍 收集: 2026年3月30日 22:56(發表後4小時56分鐘)
  • 🤖 AI分析完成: 2026年4月16日 09:46(收集後394小時50分鐘)


■ 大型企業的 AI 投資持續擴大
儘管大型企業的 AI 投資不斷擴大,但仍有許多案例無法從概念驗證(PoC)推進到實際運行,未能產生足夠的成果。儘管對 AI 的期待很高,但在業務整合和全公司推廣方面仍面臨挑戰,如何將投資與實際運行及經營成果連結,已成為許多企業的重要課題。

■ 分散的數據使業務實施變得困難
AI 應用進展緩慢的原因之一是數據仍然分散在各部門或系統中,無法跨業務使用所需資訊。再加上現場環境難以承擔風險,以及對 AI 的信任度和素養不足等問題,使得即使開發出 AI,也很難確保其在現場得以持續使用。

■ 將 AI 應用於經營的三層基礎架構:「數據整合」、「開發與運行」、「應用實施」
本次研討會是「西門子專家論壇」的第一場,旨在釐清將 AI 應用於經營所需的基本架構。本次研討會將以西門子(Siemens)的 RapidMinerMendix 為基礎,闡述如何整合分散的數據、如何使 AI 的開發與運行可持續進行,以及如何將其實施到現場的業務流程中,並介紹其整體藍圖。我們將透過實際案例,說明「數據整合」、「開發與運行」、「應用實施」這三個層面如何協同作用,連接 AI 與業務,使 AI 不僅止於 PoC 或部分應用,更能實現實際運行與業務價值。

■ 推薦對象
- 希望將 AI 應用於經營策略的大型企業經營企劃、DX 部門人員。
- 考慮建立基礎架構以支援 AI 實際運行,並考量到分散式及非結構化數據的資訊系統部門人員。
- 希望將 AI 導入業務實施並確保其在現場落地,而不僅止於 PoC 的事業部門人員。


■ 主辦單位/共同主辦單位
西門子股份有限公司
■ 協辦單位
Open Source 軟體利用研究所股份有限公司
Majisemi股份有限公司



Majisemi 將持續舉辦「對參與者有益」的網路研討會。
過往研討會公開資料及其他募集中研討會請參閱

常見問題

What is the main topic of the webinar?

The webinar focuses on why AI initiatives in large enterprises often fail to reach full production and explores the challenges and solutions involved.

Who is organizing this webinar?

The webinar is organized by Siemens K.K. and co-organized by Majisemi Inc., with cooperation from Open Source Software Utilization Research Institute Inc.

What are the key challenges preventing AI from reaching full production in large companies?

Key challenges include fragmented data across departments and systems, difficulty in cross-operational data usage, risk aversion in the field, and issues with AI trust and literacy.

What is the proposed solution or framework discussed in the webinar?

The webinar introduces a three-layer foundation for leveraging AI in management: Data Integration, Development & Operations, and Application Implementation, using Siemens' RapidMiner and Mendix.

Who should attend this webinar?

The webinar is recommended for management planning and DX personnel in large enterprises, IT department personnel involved in infrastructure development, and business department personnel aiming for AI implementation and adoption.