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AI在製造業的應用

  自德國提出工業4.0以來,各國無不相繼投入智慧製造的發展,而這幾年在機器人和人工智慧的浪潮襲捲下,AI成為IT產業最受討論的話題。

  但是,大多數的人對於AI的導入及智慧製造的應用仍處於概念階段,先前各大媒體也都以人工智慧將取代人力、人類將面臨失業等層面來作為報導方向。

  若製造業想與AI結合,廠商本身對於資料搜集上必須要有一定的數據量,在技術上,除了需要考量軟硬體設備及資通訊系統的互相整合,更須建立新增各個投資項目後的回報率,推估正向與每個周期間的關係。

  台灣很多的製造業還停留在知道的階段,對於AI的導入或走向智慧製造尚無具體的規劃。

  因此,廠商的自知及教育訓練也相當重要。

  另外,智慧製造的先期設計規劃,如,財務規劃、營運流程調整等,也是不可或缺的準備工作項目。有了完整具體的規劃內容,才能提升導入成功率,加速落實智慧製造。

  現行的智慧製造有以下三個趨勢,來跟大家說明:

  1. 生產網路:製造業走向數位時代的過程中,必須從各個生產環節搜集數據,但格式和結構往往不一,因此物聯網無法直接使用,這時就要透過製造營運管理,將大數據轉換為智慧資料,並以適當的格式傳輸到物聯網平台。
  2. 虛擬模擬與真實物理系統的完美融合:智慧製造的解決方案,都已經有具體實績可供業界參考;甚至已發展到整廠輸出的解決方案。尤其未來的產品設計會朝少量多樣的方式發展,產線會愈來愈複雜,因此整廠輸出解決問題的能力,未來會更加受到重視。
  3. 網宇實體系統:主要是運用在設計到產品製造實踐階段,透過從實體所收集到的資料,藉由軟體的運算能力及輔助決策能力,即時對實體生產環境做出反應,讓每一個環節的實體和虛擬資訊緊密結合。另外,透過未來科學和工程的進步使得適應性、自動化、效率、功能、可靠性、安全性和可用性能更大幅的提升。

  企業未來若要導入AI,首先是數據的收集與建立,以製造業來說,設備監測是智慧製造系統的基本功能,透過感測器收集的設備運作數據,將成為重要的判斷基準,但是相關數據要如何取得?感測器要如何設置?這都需要長期的專業累積,有了這些數據,AI才能做出精準的分析與反應。

    將AI應用於製造業,可讓系統從大數據分析找出規律性,進而建立模式,並且學習避免前面發生的錯誤,甚至做到提前預測、縮短停機時間、適時做出產線調整,減少呆料及廢料的發生頻率。

  此外,目前台灣對於智慧製造的專業人才相當缺乏,企業最好的方式是透過內部培訓,由自己去研發軟體,這才是長久之道。


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