實踐工業4.0虛實融合願景 AI、IoT缺一不可
- 杜育綺／台北
-
在消費者體驗至上的時代，融合人工智慧(AI)與物聯網(IoT)而成的智慧物聯網(AIoT)，已成為企業為消費者打造客製化服務的首選。全球製造業面對消費市場需求快速轉變，大步邁向工業4.0過程中，AIoT亦是實踐智慧製造的重要方案。儘管各研究機構對智慧製造的定義不盡相同，然都提到必須具備能滿足客戶需求、產生優化決策，提升財務、庫存、應變管理能力等，才有助於提升整體競爭力，為企業長遠發展奠定穩健基礎。
國立臺灣科技大學管理學院EMBA執行長暨工業管理系教授楊朝龍說，製造業的生產管理目標，是追求實踐能力、訂單履行率、品質水準等最大化，生產週期、決策時間、瑕疵率、成本等最小化。面對產業生態改變與市場變遷，現今企業在發展製造系統時，應該捨棄傳統以硬體設備為主軸的思維，改以借重大量 ICT 與軟體應用程式技術，勾勒出工業4.0的運作情境。考量到各企業營運特性迥異，加上全球陷入人才荒的困境，企業更需重視「人才」價值，將原本由人力執行的流程，移轉為自動化機器完成，藉由技術支援，提升人員價值，由單純的生產「操作者」，晉升為「控制者」與決策者」，建構高度虛實整合 (Cyber-Physical System)環境 。如此一來，除可將寶貴經驗保留與傳承下來外，也能讓寶貴人力發揮最大價值。
在工業4.0趨勢下，跨校、跨領域的產學合作也成為學術界與產業界近來非常熱門的合作模式。在台大機械系教授馬劍清、北科大機械系教授張敬源、台科大工管系教授楊朝龍、 台科大機械系教授林柏廷等攜手合作下，運用 AIoT、電腦視覺、人體動作辨識、協作機器人等技術，共同投入應用高精密度立體視覺暨異質感測技術，融合人體姿態動作預測，及機械手臂路徑規劃，建構一個以5G- AI為載體的人機共工技術， 全力協助台灣製造業邁向智慧製造。
此外，AI應用於智慧製造領域也非常廣泛，如異常偵測、要因分析、預測性維護、產線調整等。以設備智慧派工維修為例，當產線發生異常事件時，企業可依據不同維修事件，派遣最合適人員前往檢測與維修。透過AI分析設備的歷史數據，預測機台的異常訊號，進而發展一套預測性維護機制。此外，亦能透過AI辨識操作人員的動作，分析產線人員操作與機台稼動的關係，進而達到提升產業效能的目的。
另一方面，當AI結合IoT之後，有助於智慧感測 (Smart Sensing) 技術開發，結合不同種類感測器之間的異質感測融合技術 ，如RGB 、熱像、光達、毫米波雷達、超音波，滿足不同場景的應用需求。此異質感測融合技術應用於智慧工廠中的自動導向車 (AGV)時，有助於發展符合實務需求的智慧物流系統。
臺科大人工智慧研究中心主任暨資工系教授花凱龍指出，AI是實踐智慧製造的重要技術，臺科大成立人工智慧研究中心的目標，是希望協助產業運用 AI 技術，在提升整體生產效益外，亦能催生更多新創企業，為台灣產業發展AI應用積蓄能量。從應用 AI 技術解決現有產業問題著手，透過累積實務經驗的方式，進一步追求各種技術突破及創新應用，全力朝向國際級研究中心的目標邁進。
鑑於企業對AI人才的強烈需求，臺科大每年都會推出AI 跨域應用產業碩士專班，透過與國際標竿企業合作方式，在課程中導入專題競賽，讓AI人才具備實作能力，畢業後能真正為企業所用。
面對全球環境變遷、產業競爭加劇、人力短缺等問題，企業營運的敏捷度與創新的重要性，將是克服複雜因素的重要關鍵。「臺科領航創新 實現未來」影音節目，2022年推出：綠色能源、資訊安全、智慧移動、AIoT以及企業永續議題，歡迎有興趣的讀者至活動網頁報名觀看。產學攜手，跨界整合力求破壞式的創新突破！
