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智能制造大趋势:经验传承、信息创新应用是关键

制造业导入AI 着重于质量检测与预知维护

Equipment Advisor采用自然语言问答系统,基于获取的知识来确认答案的可信度。IBM

人工智能正在颠覆全球制造业形态,这绝对无庸置疑。据IDC预估,台湾制造业在2018年将会有25%的业者导入人工智能。乍看之下这数字并不令人惊艳,但事实上,制造业已是继金融业之后,台湾产业导入人工智能技术最多的领域。

制造业者该如何追随、并在这股趋势中不脱节?在导入人工智能技术前,制造业者必须理解一件事情,即人工智能系靠数据奠基,透过数据资料的餵哺与消化,最终让人工智能达到自行调适与优化,因此数据可说是人工智能的「基本食物」。

远东先进纤维营运部协理林伟仁实际以应用端分析,有些制造业者因数据不够充分,因此即便导入人工智能进行分析,准确率也不到6成,若连人类原先的水平都无法达到,人工智能便没有任何意义。

因此林伟仁建议制造业者,人工智能定要先有大数据支撑,业者若有积极导入人工智能的想法,就必须先着手准备数据,累积越多,分析才会越加精确。

台湾IBM制造事业群副总经理梁晏慈则分析,目前国内制造业对于人工智能的运用,主要着重于两个需求,其一是质量检测,其次则是设备预知维护。现阶段产业型态中,制造业工厂仍多以人力运行为主,象是由人工负责品检流程。

但此举往往会面临因人眼疲劳导致质量不一,或是肉眼无法挑选出太过细微的瑕疵。甚至因劳动人口锐减,造成人力不足或成本高涨,按照此趋势,人工品检势必难以因应市场需求。

因此,以机器取代人力的视觉检测技术,将扮演相当重要的角色。其中,人工智能技术更是能够让机器快速进化,提升检测质量与效率的工具。

人工智能与传统AOI不同的是,前者无需耗时编写算法,只要让系统透过大量的影像分辩何为良品、何为不良品、各自的特征是什么,人工智能便会促使机器不断自我学习并优化,除了能够达到比人更快的检测效率外,准确度也会愈加精准,最后达到非人眼可比拟的程度。

归功于深度学习越趋成熟,近年影像辨识技术已可具备相当优异的表现。IBM指出,目前利用人工智能进行品检的判读准确率可达9成以上,且更因此协助如汽车制造业者减少80%的检测时间。视觉检测可说是目前制造业界运用人工智能技术最广泛的领域,不仅大幅提升良率,亦可削减产在线的人力需求。

就长期表现而言,一旦由人力精简带来效益提升,制造业者便可因此明显感受到智能制造与传统模式的显著差异。直白地来说,这便是对于业者最直接、最快速可以cost down的做法。梁晏慈观察,视觉检测应是目前多数制造业者会率先导入人工智能的第一个应用。

至于设备预知维护,虽其架构庞大,背后需集成非结构性资料如传感器、零件等的数据分析,然而因对于像半导体或高科技电子产业而言,容不得机台半路停机所造成的损失,因而早在设备预知预防议题尚未引起讨论前,产业就已投入研究与开发,而发展至今日也已具备相对优异的技术水平。

为了强化制造技术升级,人工智能已成为新显学,这是产业未来避不可免的趋势,只是这当中仍然会因为产业型态的不同而衍生出许多差异。以设备预知预防保养举例来说,此应用强调针对机台设备可达到实时监控、提前预警的功效,对于生产在线遍布精密电子零件的高科技电子产业而言,可确保产线运行维持稳定。

随著电子零件越趋精密,高科技电子产业对于品检把关的要求也日益增高。但这并非代表传统产业不在乎质量的把关,只是相对于传统产业的制造模式而言,对于人力需求的调适更加渴求。

梁晏慈补充,传统产业未来比较容易面临的问题在于少量多样的挑战。她指出,如果生产需求变化快速,那么传统产业将更频繁地改变产线内容去符合多样化的需求,这将致使机器在导入人工智能时,必须具备更大量的数据资料与更多样化的学习模式,才能应变瞬息万变的市场需求。

而人才更迭的问题对于传统产业来说也是另一项挑战。至今多数传统产业的工厂老师傅有些一做就是十几年,因为旧习难改,因而许多专业知识与宝贵经验是存储于脑海中,而非系统性的保存。加上人才锐减,传统产业只得导入新科技元素来解决这个问题。

IBM的IoT Equipment Advisor,类似于IBM的Watson采用自然语言问答系统,基于获取的知识来确认答案的可信度。Equipment Advisor会从使用者的问题中,利用日积月累的资料去判断,推荐最合理的方法,并给予信心度指数关连,协助使用者在面临修复、维护、程序或技术相关的问题时,辅助其进行决策。

简单地说,也就是将工厂老师傅二、三十年的宝贵经验具体、数据化,并透过任何行动装置的呈现,从旁提供协助。这可视为知识管理的范畴,梁晏慈认为,这也是传统产业未来比较有机会接触且实际运行的人工智能应用。

由于此与自动化关联性较少,因此就算业者现阶段并无具备自动化技术,或是设备有无连网功能,两者之间也并无冲突,对于传统产业而言,更是一项可快速导入的人工智能应用。

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