製造業「數位軍備競賽」開打！製造業在過去一年大幅加快數位轉型的準備，從 sensor、data、Smart Machine Box、生成式 AI 到自動化機器手臂，都在整備製造產業的數位韌性和適應進化能力，因應全球市場的激烈變化。
當雲端新經濟的大航海時代已經來臨，製造業如何應用數據驅動決策、加速創新，進而躋身市場領先群？CloudMile 萬里雲集團與 Google Cloud 近日聯合舉辦「智慧製造領航峰會」，以成功案例為製造業決策者解析雲地資安架構、數據整合、AI 機器學習等導入目標與策略。
「數位轉型這四個字，最重要的是『型』，」台灣大哥大總經理 Jamie Lin 在致詞時分享，許多企業常常放錯數位轉型的重點，但數位轉型其實是一個工具而非目的，企業必須先定義自己要轉成什麼「型」，然後再運用工具來達成目標。對於企業而言，瞭解自己要轉成什麼「型」的關鍵，就在於能否提前看見未來趨勢。
在過去幾年數位轉型的過程中，許多企業已將數據資料數位化，造就今日邁向 AI 轉型的基礎。Google Cloud 台灣業務副總經理 Andrew Lu 強調，AI 轉型不外乎算力、演算法與數據三個面向。在算力部分，Google Cloud 可以提供 GPU 與加速 AI 運算的自研晶片Cloud TPU ；在演算法層面，Google Cloud 也有自身的 Gemini 與其他開源模型可供選擇；最後在數據端，Andrew Lu 提醒每位企業領導者必須瞭解如何利用 AI 將數據變成洞見，並用洞見輔助決策進而變現，才能在 AI 新時代創造更大價值。
開創 AI 在製造業的應用場景，借力完整 AI 框架與數據治理是關鍵
「生成式 AI 必須由數據驅動，而數據需要被治理；透過雲端去做管理，雲端、數據、AI 對企業投資而言，每項技術都缺一不可，」CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 Spencer Liu 分享，全球局勢已朝向短鏈與區域化佈局，在這樣的趨勢下，「數位韌性」將成為企業未來投資的重點項目，也是 CloudMile 萬里雲與台灣大哥大、Google Cloud 聯手創造的生態系核心。
目前影響製造趨勢的因素有那些？TechOrange 科技報橘社長戴季全以「AI 競賽、人力短缺與新全球化三股力量推動下的製造趨勢」為題，解析影響製造業的力量。戴季全觀察，近期開始發生「新全球化」，也可以稱美中冷戰 2.0 ，這是目前短期影響製造業趨勢的關鍵；接著，戴季全以台灣人口結構說明未來台灣勞工人口規模將介於以色列與芬蘭中間，因此製造業必須大量擁抱 AI 機器人與智慧製造，以填補人力缺口；面對 AI 技術的快速發展，戴季全建議，「在這段過程裡，只要積極蒐集情報、持續參與就可以，不用太驚慌與害怕，因為害怕的人最後都會消失。」
不會害怕焦慮在於能深入瞭解洞察掌握。Google Cloud 大中華區合作夥伴暨亞太區獨立軟體供應商合作夥伴架構師總監 Sylph Lin 分享，生成式 AI 在製造業主要有三大應用場景：「洞察消費」、「智慧賦能」、「製造優化」。Sylph Lin 也點出企業常見的誤解，「大家在用大模型的時候，常認為要挑一個最好的模型，然後讓它解決我的問題，但是很多時候企業使用的特殊場景並不是一般大模型可以滿足的，因為一般大模型是基於通用場景來訓練，可是企業要解決的是內部的特殊場景。」Google Cloud 提供完整的 AI 框架和 AI 生態系，不僅讓客戶調用大模型，更可以透過 Model Garden、Model Builder 與 Agent Builder 三層結構，讓製造業的客戶可以基於我們提供的開發工具來微調（Fine Tuning）、蒸餾（Distillation）、評估（Evaluation），並且可以簡易的整合網頁搜尋、私有資料庫查詢、其他系統的串接（Extension / Function Calling）等，讓客戶基於基於我們的平台快速整合內部環境，才能真正將生成式 AI 落地到企業內部應用場景。
不論是數位轉型還是 AI 轉型，數據皆是關鍵前提，想要以數據推動轉型，第一步就必須做好數據治理。CloudMile 萬里雲數據整合團隊主管 Tony Huang 在「企業級雲端資料治理，加速 AI 商機」主題演講中，解釋「數據治理」的概念，就是幫助企業將原始資料放在雲端中，並透過方法、流程與框架來建構數據平台，進而衍生數據分析、AI 預測應用。Tony Huang 也分析，跨系統整合不易、機台與系統設備老舊、跨廠區數據難彙整，皆是製造業在啟動數據治理的常見痛點，對此 CloudMile 萬里雲有一套協助製造業數據治理的解決方案，先透過顧問服務理解企業或工廠環境，再將基於 CDMA 數據治理的框架標準部署在企業的雲端架構，最後 CloudMile 萬里雲會協助部署可視化的數據儀表板，讓企業能監控所有資料集狀態，並透過數據預測工廠運行狀況，以數據輔助決策。
當碳管理的標準越多越嚴格，製造業如何借力新工具快速完成碳盤查？
數位轉型要轉成什麼「型」，是企業必須思索的核心課題，如果從永續、低碳轉型的角度出發，企業要轉成的「型」就是讓碳管理成為對企業本身有利的部分。成創永續總經理 Cody Chen 以《世界經濟論壇》的數據，說明為減緩氣候變遷所制定的相關措施將會越多越嚴，且運作過程的成本越貴。隨著歐盟與台灣金管會、環境部皆開始要求企業進行碳盤查，Cody Chen 提醒製造業者，「碳盤查的數位化時代已經來臨，如果照這麼樣高頻率的數字產出，企業卻沒有辦法把數據從現場的運作搬到盤查的清冊上面，日子就會非常難過。」而成創永續的 Carbon Mate 平台，就是一個可以助力企業「更快完成碳盤查」的工具，透過與 Google Cloud 、CloudMile 萬里雲的合作，成創永續不僅將 Carbon Mate 從地端上雲，更兼具穩定、資安與算力，讓企業能透過 Carbon Mate 平台快速完成碳揭露，掌握碳風險，而且在碳盤查的過程不會增加額外碳排。
製造業如果想走向碳中和、打造綠色供應鏈，台灣大哥大企業服務智聯綠創產品主管 Louis Pai 在「展開新世代雲地整合，高效管理 AI 應用增加企業競爭力」演講中，建議企業可以從「機房」作為改變起點。Louis Pai 引用 IDC 與台灣大哥大合作的調查說明，多數製造業的機房使用率不到 50%，且電力使用效率普遍都在 1.9 以上，代表使用 1 度電會需要額外 0.9 度電耗費在空調運作上。另一方面，機房的造價與能源消耗成本，對製造業而言一直是相當可觀的投資。台灣大哥大的解決方案除了提供製造業高端的雲端機房、綠能機房外，更整合軟硬體，串聯客戶的設備與軟體服務。CloudMile 解決方案架構師 Syun Huang 接續談到，CloudMile 萬里雲可以提供企業雲端即時擴容、在雲端開發後地端應用等新世代雲地整合作法，不只能助力製造業將 AI 模型部署在雲端或地端，更可以讓企業進行瑕疵辨識、設備維運，有效提升生產效能。
當 AI 時代來臨，雲端已成企業標配，隨之而來的資安疑慮也是製造業不可忽視的重點。CloudMile 解決方案架構師 David Hu 分析系統漏洞、地緣政治因素與勒索軟體威脅是目前企業主要面臨的不可預期因素，其中在 2023 年受勒索軟體攻擊的企業就增加近 50%，製造業更連續兩年成為遭受最多攻擊的產業類別。究竟怎麼讓雲端資料獲得安全保護？David Hu 分析，企業可以借力雲端上面的核心工具 Cloud Storage 服務，其提供直覺的管理方式就如 Google 雲端硬碟 一樣直覺，且資料的傳輸與儲存都有做到加密，更可以幫助企業根據資料使用頻率自動分類至適合的儲存層級，確保傳輸品質的穩定與資料安全。
當我們進入雲端製造的新經濟時代，以數據驅動決策、加速創新的企業，將更能成為領航群搶佔市場！CloudMile 萬里雲集團與 Google Cloud 將能協助您的企業應用雲端、數據與 AI，敏捷帶動第二成長曲線，領航台灣製造新黃金十年，開啟更廣闊的全新可能。
