PwC 《第 27 屆全球企業領袖調查報告》指出，有近 70% 的受訪企業領袖表示，生成式 AI 未來三年將對企業創造價值的方式造成重大改變。由 TechOrange 科技報橘舉辦的「AI 智慧大工廠」系列論壇 2024 年最終場，特別前進工具機暨機械零組件產業匯集地台中，以「工具機 AI 進化中：從良率檢測、製程改良與生成式設計」為主題，與企業一同解鎖以 AI 開創生產效能巔峰與商業新價值的方式。
「當冷戰 2.0、台灣人口下降以及 AI 這三大史詩級力量匯集，我們該怎麼做？」 TechOrange 科技報橘社長戴季全在「AI 競賽、人力短缺與新全球化三股力量推動下的製造趨勢」演講中以火、汽車與電腦三大重要發明為例，建議現今工作者應該盡可能蒐集情報、降低學習成本，然後觀察全球如何發展 AI 並積極參與 AI 應用的過程，這就是當前所有工作者應該具備的思維。
「台灣最大外資美光在台中投資四千億，台灣最大企業台積電接下來最大的投資額是在中科二期，要投資八千億至一兆，」台中市政府數位治理局局長林谷隆分享，儘管當前國際局勢與地緣政治皆伴隨隱憂，但外資和內資對台中的加碼投資，顯現的是台中有一個不能抗拒的競爭力。
以 AI 提升附加價值、與生態系夥伴攜手合作，是工具機產業突圍市場的關鍵
自 2016 年起經濟部就開始推動「智慧機械產業推動方案」，協助機械產業從「精密機械」升級為「智慧機械」。2024 年經濟部也特別聚焦工具機產業，規劃建立產業先期示範案例，並助力產業導入生成式 AI，以提升研發、推銷量能及企業營運效率。在這場 AI 智慧大工廠系列論壇，特別邀請到經濟部產業發展署主任秘書林德生深度解析「借力 AI 技術智機進化之路」。林德生特別以百德機械、台灣歐西瑪、達明公司等企業為例，分享經濟部在智機產業導入 AI 應用以進化加工平台定位精度、提升瑕疵檢測辨識率、增加銷售附加價值的成功經驗談。
「如果在台中這個工具機產業聚落，我們沒有去想大家如何合作、一同轉型，那我們可能就會慢慢凋零，」台灣工具機暨零組件工業同業公會理事長陳伯佳以「聯手工具機生態系，催動產業競爭力」為講題，強調「生態系」的概念應該要成為工具機產業的必備思維，意即企業必須找到核心產品並與相關軟硬體夥伴攜手合作，才更有機會在全球市場突圍。陳伯佳也強調工具機公會未來會建立數位化平台供所有會員廠商使用，以降低企業轉型的門檻，並為產業建立良好的知識管理基礎，減少企業日後導入與應用 AI 的阻力。
國內外大廠借力 AI 助力製造業開創新效益的實戰經驗談
許多台灣本土企業與國際大廠，在 AI 轉型層面已經有很多落地應用的成功案例，已耕耘 AI 領域近半世紀的 SAS 即是代表。SAS Taiwan 副總經理陳新銓在「智慧製造 X AI 分析：開創異常檢測、預測性維護與減碳效益」演講開頭強調：「我們看到 AI 當前的三大趨勢，首先是如何把 AI 運用在決策上面，第二個為將 AI 放到流程裡面，最後則是進行 AI 分析的整體流程要是可被信賴的。」陳新銓提到，隨著 AI 與生成式 AI 的蓬勃發展，未來 AI 應用的大趨勢在於如何將技術有效整合至工廠自動化作業流程中，以達到提升效率、降低成本的目標。例如 SAS 就透過 AI、預測模型與深度學習等方法，協助半導體產業在成千上萬的參數中快速找到足以影響良率的部分，進而優化生產良率。另外 SAS 也透過 AIoT 平台即時蒐集電子光電廠的冰水主機資料，讓電子光電廠可以達到最好節能效果，並同樣以即時蒐集方式獲得西門子醫療設備的機械數據，助力西門子醫療設備成功降低 36% 停機時間。「生成式 AI 現在非常火紅，但我們也仍需要打造一個可信賴的 AI，還有將 AI 拿來做決策的決策式 AI，」陳新銓最後強調，進行 AI 分析的最終目的是輔助決策，如果僅是單純進行分析，那將損失數據分析與 AI 應用的效益。
「製造系統業者在進行智慧化及智慧工廠時，經常會因為各種廠內獨特環境，面臨選擇昂貴系統或長時間內部開發的問題，而伊斯酷的 Robotiive，就是針對製造環境開發的 RPA，」伊斯酷軟體科技技術長暨共同創辦人鄭永斌在「串接工廠產線、供應鏈、辦公室數據！以 AI 技術結合 RPA 系統，實現智慧製造及製造流程」演講中分享，RPA 是一種軟體機器人，透過模擬人類操作來執行各種任務，因此特別適合處理重複性高的工作，特別是在數位化浪潮中，RPA 不僅能實現辦公室流程自動化，還能與 AI 結合，為製造業開創更多應用新場景。然而，當 RPA 要與工廠端的 OT 系統整合時，時常必須克服工業電腦不允許安裝額外軟體、工業設備內部缺乏 API 以及工廠受網路隔離等多項挑戰。面對這些挑戰，由伊斯酷軟體科技所開發的 Robotiive 系統，可以讓製造業無需在工業電腦上安裝額外軟體即可維護既有系統的安全與穩定性，亦可協助企業迅速整合各種異質系統、自動化執行重複性任務，大幅提升營運效率，從而克服 OT 環境的挑戰，加速 AI 結合 RPA 系統在工廠端落地應用的進程。
「東捷科技主要是做面板和半導體的生意，在面板自動修補 AI 解決方案，我們已經做到直接用 AI 去決策判定缺陷如何修補。之前是用單模態，現在則是直接用多模態將影像 AI、數據 AI、路徑 AI 整合進去，推薦出最佳修補路徑，」東捷科技總經理陳贊仁分享所謂「多模態 AI（Multimodal AI）」是指可以處理和理解文本、圖像、音訊與影像的 AI，因此多模態 AI 的好處，就是可以把語音、視覺、對話、文檔都直接放進去，不需要再分拆這些資料，讓各 AI 模型的資料自己互通有無，輸出的結果就是整合的結果。目前東捷科技已經將多模態 AI 應用在面板自動修補 AI 解決方案、封裝重佈線（RDL）AI 檢查修補、RDL 製程 AI 量測檢查等面向，並期望未來多模態 AI 可以持續在設備產業擴展應用新場景。
AI 不僅可以在製造業開創更多應用新場景，也能進化傳統的商業分析模式、改變報表流程。台灣帆軟業務協理監舜儀在「AI For BI 從數據到見解：智能化數據分析」演講中，分享加速產出報表、降低數據獲取的門檻可以帶來的關鍵價值有三點：「第一個是快速回應使用者針對數據查詢的需求；第二個是在問答時，就可以很快速讓 BI 加上 AI，產生使用者希望得到的分析結果；第三個就是讓大數據模型跟使用者之間能夠對齊，才得以順利取用資料。」監舜儀也舉例，台灣帆軟已經協助台灣晶技所有部門導入解決方案，讓台灣晶技從供應鏈管理到集團接單、生產及供應商分析等環節，都可以一覽無遺、即時掌握。另一方面，台灣帆軟也可以協助製造業在十分鐘內完成即時報表彙整，每年節省 800 個小時的工作時間，並大幅提升資訊分析與決策成效。「我們提供的方案是從底層的數據，一路透過透過 FineDataLink 進行 ETL 處理，搭建數倉，接著來到 FineReport 做報表，再到 FineBI 做自助分析，」監舜儀最後強調，只要今天需求是跟數據有關，台灣帆軟就可以協助客戶將企業內部真正想要應用的數據，轉化為公司內部寶貴的生產力。
從製程改良與良率優化著手，製造業如何以 AI 極大化生產效益？
AI 還能透過哪些形式創造智慧工廠的生產新場景？論壇下午場的首位講者、NVIDIA 資深解決方案架構師洪鈺嘉以「以生成式 AI 開創數位化智慧工廠的製造新場景」為題，特別介紹 NVIDIA Omniverse 這個平台。「我們在很多產業看到數位孿生和模擬的需求，特別是製造業，Omniverse 就是一個平台，幫助各產業開發客製化的虛擬工作模式，」洪鈺嘉形容 Omniverse 就像是「膠水」，可以把過去比較獨立、破碎化的開發過程，透過這個平台將資料交換與討論過程變得更加流暢，例如 BMW 就借力 Omniverse 平台，讓設計、生產到廣告行銷整體流程，皆可以在模擬的情境中完成，並讓資料交流的過程更順暢。洪鈺嘉也強調，未來越自動化的智慧工廠，會需要更多用於控制、監測與 AMR 等設備上的 AI 演算法，在這樣的趨勢下，數位孿生就是很適合用來快速測試與驗證 AI 演算法的虛擬場域。
「各個產業面臨的挑戰不一，但所有企業數位轉型的核心目標都是希望強化競爭力，」台塑網科技供應鏈管理專案顧問林浩瑜從豐富的客戶服務經驗出發，深入剖析「數位轉型驅動的 AI 供應鏈管理」。林浩瑜分享實際客戶案例，過去該企業因應接單及生產調度，需請協力廠商依照廠內不斷變動的生產用料需求配合交貨，造成採購人員必須隨時緊追供應商進度。但在導入台塑網科技 SCM 供應鏈管理系統，並整合企業內部 ERP 與 MES 後，廠商便可自行在平台上確認訂單和申請交貨，大幅降低採購人員工作負荷。同時，也讓這間企業從接單、生產到交貨的週期從預估的120 天大幅縮短至 50 天。
「早期在精實管理部分，為了找出工廠的浪費，工作者會在現場拿著碼表並以紙本記錄數據；在進行數位化之後，當數據都蒐集完成，就可以進一步對數據進行分析，然後找到有價值的資訊，引領企業改變商模，」緯謙科技製造服務規劃部技術經理閔惠玉在「透視 AI 與創新製造應用，邁向生產效率與良率巔峰」演講中強調，為解決紙本表單過多因此難以統整資訊的痛點，緯謙科技的 WiForm 智慧表單可以支援多種資料對接格式，並能以簡易拖拉的方式打造高彈性化、視覺化呈現的表單，讓企業在降低 IT 人員人事成本的同時，還可以同步提升營運效率。另一方面，緯謙科技近年也打造 WiKMS 這款企業專屬 GPT，讓企業在收穫生成式 AI 帶來的效益時，也能同步保障內部的機敏資料庫。
亞達科技業務副總經理蘇森傑以「企業 AI 專家系統，驅動智慧製造、效率運維與精準巡檢之高效模式」為主題，強調「如何提升製造現場的生產力？」是亞達科技當前關注的核心，因此亞達科技推出 ADB 模組化 AI 編輯平台，並讓平台上的模組性內容可以達到 AI 偵測、AI 輔助、遠端協作的效果，同時在工廠巡檢、工廠組裝、設備維護、品質檢測等層面，都可以透過平台生成。「模組執行的目的是協助現場工作人員在最低負荷之下完成工作，例如戴上智慧載具，使用負荷最低的 AI SOP 和 AI 數位化偵錯方式，提供即時有效的操作內容與第三方認證的執行結果，以確保工作者可以順利完成公司所期待的任務，創造企業最佳的競爭力，」蘇森傑分享，ADB 平台不僅可以讓使用者自行編纂應用執行檔，還能增加員工的成就感。此外，亞達科技也推出 EA 專家遠端協作解決方案，透過讓工程師配戴智慧眼鏡的方式，輔以即時通訊、視覺引導、動作校正等功能，讓工程師可以直接透過影像執行維運、巡檢任務，大幅提升工作效能。
以 AI 開創數據安全與製程優化新局
「所謂智慧製造，不只是導入先進自動化設備，更關鍵是在於大家對數據的掌控力，例如如何蒐集、保存、安全存取數據，」泰富國際網絡產品行銷經理薛宇志在「運用韌性 ICT 打造智慧製造的數據安全藍圖」演講中，從台灣工具機產業正在面臨的日圓貶值與中國低價傾銷兩大挑戰切入，進一步強調製造業要先從人、機、料、法、環等面向蒐集數據後，才有辦法執行大數據分析與 AI 應用，進一步推動產業轉型升級。薛宇志分享，隨著工廠網路化與標準化讓機械設備聯網並具有共通語言，也使工廠設備之間的連結更即時緊密，因此當單一節點遭受駭客攻擊時，就會更快在系統蔓延。面對智慧製造帶來的轉變，泰富國際網絡提供數據傳輸、保存與安全的 ICT 基礎建設託管服務，透過「誘敵系統」來模擬 IT 與 OT 系統常見的設備、通訊協定等，結合 SIEM 關聯分析、數據的備份備援服務，以及 24／7 SOC 資安維運，主動防禦潛在資安風險。此外，泰富國際網絡在全球擁有超過 170 個網路節點，可以協助企業串聯全球生產據點，打破數據孤島的挑戰。
Epicor（恩柏科）軟體台灣總經理曾致穎在分享「以 AI 技術助力 ERP 系統，打造高彈性化、透明化的智造流程」主題時，首先從「未來 AI 與 ERP 結合的四大應用」切入，說明機器學習、流程和訊息自動化、預測、BI 報表生成，是 Epicor 將 AI 結合 ERP 後可以達到的成果。曾致穎舉例，當公司業務與供應商在討論費用時，不一定會記得每一筆訂單的價格，但透過 AI 就可以快速調出報價單，將過去由人工查找的過程轉變為自動化作業。曾致穎最後也強調，過去的 AI 只能做到感知、通知、建議三個層面，未來 AI 則可以為企業帶來自動化、預測、防止公司突發狀況與進行工作排序等具體效益。
「現在 AI 這麼多，企業怎麼知道運用什麼樣的方式來改變製程？」Rockwell Automation 軟體與控制產品部經理高永勳在「LogixAI 應用在系統製程優化」演講開頭就點出許多製造業者的疑惑。高永勳說明，LogixAI 就是適合製造業改善製程的工具，因為 LogixAI 就像一個計算機，可以將所有製程資料生成一個模型，這個模型會預測一個結果助力製造業快速優化製程。另一方面， LogixAI 模型可以變成 PLC 的一段程式碼，讓工程師不需要透過大型程式語言把計算數據導回到現場控制器，而是直接透過現場資料建模與回饋即可。高永勳也以實際案例，分享 Rockwell Automation 協助充填製程導入 LogixAI 後，達到每 0.6 秒回饋製程如何調整充填角度，並減少 50% 生產浪費的成功經驗。
在「2024 AI 智慧大工廠」系列論壇最終場，TechOrange 科技報橘和所有與會者一同掌握借力 AI 打通數據孤島、優化製造流程，以及為精密機械產業創造新價值的關鍵策略！
解鎖「2024 AI 智慧大工廠台中場」完整演講精華
