
【虹科案例】從60%到5%: Anglo-Eastern 如何用一年時間築起網路安全防線
Anglo-Eastern Ship Management 是一家管理超過750艘船舶的全球船舶管理公司。面對分布在世界各地的32000多名海員和不斷增長的網絡攻擊風險,公司通過部署 KnowBe4 HRM+ 安全意識培訓平台,實施持續的員工網絡安全教育和模擬釣魚測試。僅用一年時間,員工釣魚攻擊易感率從60%降至5%,培訓完成率超過90%,員工每天主動上報約200封可疑郵件。
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
當產線操作員戴上 AR 智能眼鏡,複雜的 PCB 檢測流程 於眼前實現了「步驟化、結構化與標準化」的視覺呈現 —— 這場從經驗導向作業到數字化工作流的轉型,正成為電子製造業轉型升級的關鍵突破口。
在高度依賴人工目檢 (Manual Visual Inspection) 的 PCB 行業,操作水平的差異與流程不一致長期制約著產品良率。而基於 AR 標準化工作流 + AI 智能識別 的創新應用,正助力所有工位實現「無差別準確執行」。

傳統檢測模式下,操作員需頻繁切換工單、SOP (標準作業程序) 及缺陷範例,既分散注意力亦容易產生理解偏差。 虹科 AR 眼鏡 深度適配 MES (製造執行系統)、ERP 及 AOI (自動光學檢測) 數據,將:
以界面化卡片形式投射於操作員視野中,無需低頭查閱資料,即可按提示完成「檢測 → 確認 → 貼標 → 記錄」的全流程。

此方式大幅降低了「看錯點」與「漏檢查」的風險,讓經驗型作業轉化為可複製的標準化流程。

在 PCB 外觀檢測 中,AR 工作流賦能操作員:
實測數據顯示:
多家電子製造廠反饋:過去僅能由資深質檢員勝任的工位,現在新手亦能按統一標準穩定輸出。

AR 不僅是「操作提示工具」,更是專業的工藝管理平台:
典型結果:

穩定的檢測準確度意味著:
導入虹科方案後,客戶單條產線季度返修率下降 0.8 個百分點,顯著提升綜合良率。

隨著 AR 眼鏡顯示、識別與交互技術的持續升級,PCB 質檢流程 將邁向更智能的模式:
對於致力於推進數字化轉型 (Digital Transformation) 的企業而言,引入 AR 標準化工作流 + AI 實時識別,既能解決當前人工質檢的瓶頸,更能讓未來質量控制能力形成長期的競爭壁壘。當一副眼鏡能讓所有操作員如同「專家附身」,品質一致性便真正實現了「穩、準、快」。

Anglo-Eastern Ship Management 是一家管理超過750艘船舶的全球船舶管理公司。面對分布在世界各地的32000多名海員和不斷增長的網絡攻擊風險,公司通過部署 KnowBe4 HRM+ 安全意識培訓平台,實施持續的員工網絡安全教育和模擬釣魚測試。僅用一年時間,員工釣魚攻擊易感率從60%降至5%,培訓完成率超過90%,員工每天主動上報約200封可疑郵件。

隨著《歐盟人工智能法案》(EU AI Act)逐步落地,AI治理正在從企業自律走向強制合規。根據法案第4條要求,AI系統的提供者和使用者必須采取措施確保員工具備足夠的AI素養(AI Literacy)。企業需要通過分層培訓體系、角色化課程設計以及持續追蹤機制,將AI知識轉化為可執行的合規流程。
隨著香港《保護關鍵基礎設施(計算機系統)條例》實施,核心功能持續性與恢復時間目標(RTO)成為法定責任。Redis Enterprise 透過 99.999% 高可用架構、單秒級自動故障轉移與 Active-Active 多活技術,將恢復時間與恢復點目標趨近於零,在高負載下仍維持毫秒級延遲,幫助金融、電信與能源行業實現真正的零中斷數據合規。