帆軟及NTT DATA攜手運用數據+AI 打造未來製造智慧新樣貌 智慧應用 影音
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帆軟及NTT DATA攜手運用數據+AI 打造未來製造智慧新樣貌

  • 李佳玲新竹

DIGITIMES與台灣帆軟及NTT DATA特別於日前舉辦「迎向數據『智』造新時代 AI 賦能製造高峰會」,探討製造業如何整合內部數據、為發展AI應用奠定良好基礎,及AI如何應用在生產戰情室、MES製造執行系統、供應鏈管理等不同面向。DIGITIMES攝
DIGITIMES與台灣帆軟及NTT DATA特別於日前舉辦「迎向數據『智』造新時代 AI 賦能製造高峰會」,探討製造業如何整合內部數據、為發展AI應用奠定良好基礎,及AI如何應用在生產戰情室、MES製造執行系統、供應鏈管理等不同面向。DIGITIMES攝

生成式AI的快速興起,為企業導入AI應用帶來了新動能,各行各業都在探討如何應用達到降本增效目標,對此,DIGITIMES與台灣帆軟及NTT DATA特別於日前舉辦「迎向數據『智』造新時代AI賦能製造高峰會」,探討製造業如何整合內部數據、為發展AI應用奠定良好基礎,及AI如何應用在生產戰情室、MES製造執行系統、供應鏈管理等不同面向。

以AI推動智慧轉型 做好數據底層建設是基礎

DIGITIMES副總經理黃逸平。DIGITIMES攝

DIGITIMES副總經理黃逸平。DIGITIMES攝

台灣帆軟業務協理監舜儀。DIGITIMES攝

台灣帆軟業務協理監舜儀。DIGITIMES攝

台灣帆軟技術顧問范鑫。DIGITIMES攝

台灣帆軟技術顧問范鑫。DIGITIMES攝

NTT DATA台灣智慧製造發展中心資深專案經理陳昱維。DIGITIMES攝

NTT DATA台灣智慧製造發展中心資深專案經理陳昱維。DIGITIMES攝

NTT DATA台灣數位轉型解決方案經理蕭永先。DIGITIMES攝

NTT DATA台灣數位轉型解決方案經理蕭永先。DIGITIMES攝

DIGITIMES副總經理黃逸平認為,製造業必須藉助生態協同夥伴的力量,才能讓AI發揮賦能智慧製造的價值。原因在於,AI應用涵蓋範圍相當廣,從底層硬體設備、再往上的軟體平台,如:開發平台、AI架構、模型開發、微調與部署工具等,再到可以落地的AI應用,例如,產品瑕疵檢測、生產作業檢測、安全人員管理、機台預防保養等,光靠企業自身的IT資源,可能無法滿足如此複雜的AI應用需求,必須結合系統整合商、雲端服務商、顧問及開發者生態系統等外部夥伴的資源,針對製造業自身場景去思考AI應用模式,才能真正提升企業的價值與競爭力。

無論製造業計畫導入哪一種AI應用,都得先做好數據底層建設。台灣帆軟技術顧問范鑫表示,製造業在應用數據時,普遍會遇到數據孤島、品質參差不齊、口徑不一致、數據開發與維護成本高、系統性能差及數據安全風險高等痛點,因此必須先建立資料倉儲、做好數據底層建設,之後再發展各種智慧分析或AI應用時,便能透過API方式串接資料,避免前述數據應用的痛點。

而當製造業有了準確且即時的資料後,就可以進一步發展以數位化為基礎的全時監控,提高生產管理效率。例如,監控生產數據以便即時掌握產線狀態、發現生產現場問題。又如,監測與分析品質數據,以便即時找出造成品質低下的原因並採取相應措施等。

以AI賦能BI 縮減使用者學習門檻

除了直接將人工智慧技術整合至內部既有系統或作業流程中,製造業也可以導入已經AI賦能的IT解決方案,例如:台灣帆軟自助式BI分析工具FineBI、NTT DATA的智慧製造系統解決方案EXC-MES與供應商協同平台SCP等,快速踏上智慧升級之路。

台灣帆軟業務協理監舜儀表示,帆軟將AI技術導入自家FineBI解決方案,推出FineAI助手與智慧問答BI,希望降低使用BI工具的學習門檻,讓使用者可以更專注於分析任務,不必浪費時間在繁複操作上。

FineAI助手共有5大功能:公式生成、組件製作、數據編輯、看板美化及分析報告,可依照使用者需求自動產出圖表、公式或美化儀錶板等。而智慧問答BI則可縮減資料取得與分析門檻,使用者經由對話方式與平台互動,快速取得可信賴數據並自動生成分析報表,一改過往必須與IT單位協作才能取得數據的情況,當使用數據就像使用智慧型手機一樣輕鬆簡單時,企業才能促使更多的人都能利用數據驅動業務。

以AI賦能MES與供應鏈管理 快速掌握生產管理重點

由日本NTT集團成立的NTT DATA,目前為全球前十大商業和IT服務供應商,NTT DATA致力於提供ERP(企業資源規劃)、CRM(客戶關係管理)、MES(製造執行系統)等各式系統整合服務。其中,在工廠關鍵系統MES上,NTT DATA不僅能將MES與ERP及IoT設備進行整合,同時,也運用生成式AI技術為自家EXC-MES解決方案打造虛擬MES顧問,幫助使用者更輕鬆地操作MES系統。

NTT DATA台灣智慧製造發展中心資深專案經理陳昱維指出,使用者可以透過提問的方式,請虛擬顧問協助解決系統操作上的使用問題,並提供當前生產統計資訊。虛擬顧問除了以文字回答外,還能將統計數據轉化為圖表,例如展示A機器本月的生產柏拉圖,方便使用者快速掌握前五大異常,改善品質。此外,虛擬顧問還可以針對MES的生產異常收集到的生產數據進行成因分析,消除異常。

以AI賦能供應鏈管理加快採購作業流程

NTT DATA台灣數位轉型解決方案經理蕭永先將AI聚焦於在供應商關係管理,透過供應商協同平台SCP (Supplier Collaboration Platform) 打造與供應商的雙贏合作平台。蕭經理說明,傳統供應商管理在資訊不透通的情況下容易遇到效率低、成本高、容易出錯、缺乏完整記錄等問題,甚至影響內部工廠產能。而平台除了可以協助企業解決以上問題,釐清供應商與企業的責任歸屬外,還能進一步達到優化採購流程、協助企業策略發展;例如某電子廠導入SCP後,透過平台即時的資料交換,讓使用者可以直接查詢料件狀況並下單,且供應商也能透過平台自主回應交期,讓雙方掌握交貨及出貨狀況,精準化內部生產排程規劃作業。

而近年來在地緣政治與國際政治情勢動盪不安的影響,製造業在佈局生產據點也由原本集中在人力成本最低的區域,走向分散在全球各地,而在可預見的未來,此種供應鏈由集中式走向分散式的狀況,勢必將逐漸成為主流,這也意味著製造業的營運成本與能源成本將會不斷增加。

因此SCP未來更將結合AI技術發展虛擬助理,虛擬助理可代替企業採購人員站在第一線回覆供應商問題,加快回覆速度,降低採購工作負擔,讓企業透過AI與科技建立數位韌性,讓製造業加快導入數位轉型的腳步,有效克服經營挑戰,保有持續成長的動能。