緯創導入AI文本分析 建立企業知識圖譜
- 廖家宜／台北
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緯創昆山廠曾於2021年入選全球燈塔工廠，據悉第二座燈塔工廠也在2022年底入袋。緯創數位轉型產情研析室處長邱之崧日前分享緯創燈塔工廠心得，他提到世界經濟論壇（WEF）曾訪問全球多位CEO，問及其是否滿意公司的數位化進展，然7成CEO對現況不甚滿意，原因之一在於現有數位轉型專案無法與財務績效連動。
邱之崧認為，關鍵在於過去業界看智慧製造，較多關注於廠內的一舉一動，與外部脫節。在歷經疫情、地緣政治衝擊、氣候變遷甚至通膨，全球製造環境變化愈趨複雜化，如疫情期間製造業好不容易從封控停工下逐步恢復產能運作，卻又面臨塞港亂象頻生，導致全球物流中斷，貨不是做不出來，而是出不去，業者大嘆已超過可控制範圍。
從緯創落實燈塔工廠的成功經驗來看，邱之崧對未來智慧製造的走向提出三個見解，一是擴大視角，必須從工廠內部走向內外兼具的E2E視角管理，其次則是思考如何將人工智慧（AI）從技術面擴大到管理面，最後則是過去業界期盼藉智慧製造提高生產力，然現在話題更多是圍繞在韌性二字。
近期ChatGPT將AI發展推進到新的里程碑，在這波AI浪潮下，緯創針對生成式AI也有新的布局。邱之崧表示，目前緯創正運用文本分析建立知識圖譜，透過文本分析建立跨製程、跨業務的關聯識別。舉例來說，當生產異常，可以循知識圖譜將研發、物料清單（BOM）、倉庫管理、維修等各環節串在一起，以便快速查核異常肇因。
舉例來說，緯創透過遙測資料預測機台健康狀況，後續可延伸至損壞元件分析、反饋回設計階段，以及設計「一版做對」等應用，透過知識圖譜加速設計和生產流程。
緯創之所以如此聚焦ChatGPT，主因在於緯創發現過去產線上較多是單點式談話，也就是僅限於理解上下文的前後關係，但無法更進一步理解多層次關係，然生成式AI則可藉由記憶過去談話內容，再生成答案，將理解的層次擴展至整個產品生命週期。
另外，隨著AI成為企業顯學，邱之崧則認為當前AI應用趨於普及化，然管理才是一門學問。針對AI人才部署，不管是從IT單位培養，還是從產線培養具Domain knowledge的AI人才，他也建議企業內部可建立AI BP （Business Partner）的概念，企業要有一個AI翻譯官負責傳遞中央與各單位的AI理念，探討如何整合雙邊資源，以及可切入的機會，並且透過由公司高層主導的AICoE（AI Center of Excellence）去推動運行。
邱之崧表示，以緯創為例，在推進AI的過程中，即衍生出如BP、溝通師等新職位，而就每個階段的技術應用來說，除了生成式AI，緯創也利用機器學習作業（MLOps）開發AI中台。然邱之崧也提醒，目前生成式AI比較像是黑盒子，使用者還不太能夠掌握其邏輯與算法，因此在投入生成式AI發展中，緯創也強調現階段必須結合AI信任、風險和安全管理（TRiSM），最後才是進入適應性人工智慧，以達到決策智慧化。
緯創預期，2025年將可達到決策智慧化階段。
責任編輯：毛履兆
