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汇聚跨域创新量能 抢进全球智能制造商机

汇聚跨域创新量能 抢进全球智能制造商机

近年影响人类的两件大事,正是美中贸易战、疫情,它们使2020年的全球大环境充满不确定性,平添诸多灾难,却让台湾走入几十年来最好时刻,迎来参与全球产业关键价值链的最佳契机。

值此关键时机,DIGITIMES与杰悉科技、科智企业、杰伦智能科技和纬谦科技携手,於日前举办「全球云工厂建置:直击现代化灯塔工厂规划与实践」研讨会,发布新厂建置等智能制造解决方案,辅以全球先进工厂架构与案例介绍,使制造业者有所启发。

DIGITIMES电子时报副总经理黄逸平表示,在AIoT时代,数据成为驱动经济成长的关键生产要素,台湾掌握大量且独特的制造业数据,因而深具智能制造发展潜力,惟智能制造方案需要诸多供需端配套,非一家企业可独力涵盖,应以生态系模式共创商机。

藉助3D可视化、物联智能化,落实智能制造管理

杰悉科技创始人暨总经理张泫沛指出,现今海内外的许多工厂,中控中心配置的屏幕画面愈来愈多,超越人眼负荷,恐因人为疲累而酿成管理死角。然而工厂一旦部署3D数码可视化管理平台(3D OCMS),即使管理者人在千里之外,都能透过更直观的方式,迅速掌握厂内一切状况,快速做出判断,采取移动,尤其在疫情肆虐期间,3D OCMS对制造业更是受益无穷。

以杰悉提供的3D OCMS而论,主要立足於「3D仿真+信息同步」的基础,可藉由工厂的虚拟实境呈现,反应真实状态,并且帮助制造业者创造多维度的管理视觉,让管理者不但能以Overall角度监控全局、还能Narrow Down到每一个监控细节,甚至基於数码双生(Digital Twin)基础,找出看不到的关键点。另外还可利用数据的累积、动作的变化,进一步推测机台设备的状态,发挥预知维护综效。

科智企业创始人暨董事长颜均泰指出,企业落实AI的难度颇高,每年至少需要花300万元的薪资成本,打造数据分析师、演算法工程师和IT程序工程师之完整人才拼图後,才有能力自行启动AI专案。即使找齐人才,AI导入依然困难与耗时,这是由於企业普遍陷入一直费时反覆找演算法和反覆建模的迷思,让AI专案充斥着最不AI的流程。

对於AI will be everywhere新时代的来临,各个产业所面临到数码转型的议题,AI将会呈现出「Domain is nothing, Dynamic Learning will be everything」。颜均泰强调,AI不应是一种技术,只是以软件形式进入智能领域的一种工具,未来的AI应用,会以自身领域的知识,透过工具化AI的平台协助,让工程师可以快速建置出模型,协助解决领域问题的一种模式。

为此科智特别打造自动化的AI Framework,当企业定义好要解决的问题,据此完成数据采集後,只要送进Framework,即可一站式自动建立预测模型,不需再花费大量人力工时执行数据清洗特徵工程,也不需再耗时进行模型训练与验证,可大幅缩短RD开发时间平均达10.9个人月之多,加速实践物联智能化工厂。

加速产出AI模型,推动现代化云工厂新基建

杰伦智能科技共同创始人暨CEO黄建豪认为,台湾制造业掌握举世最佳的经验与数据,一旦结合AI赋能,必定大有可为。因此致力打造「开箱即用」的机器学习(ML)软件,助用户加速实现数码转型与智能工厂目标。

深究开箱即用的精髓,在於透过自动化流程,以约莫一周时间迅速执行数据预处理、预测模型建立、验证预测模型、模拟与最佳化,使制造业能够有效化解以往导入AI时「不懂怎麽谈」、「不知从何快速开始」、「团队招募慢」及「不知如何加快AI导入速度 / 苦无好的策略」等四大困境。

黄建豪举一个来自PCB行业的实例。某PCB公司希望以现有和历史制程参数为基础,再透过AI预测金厚度,以期在维持人员与设备编制下增加产能及良率,经由与杰伦合作推动一周POC计划,如愿快速落地,缔造原料成本降低10%、不良客诉降低10%等实质效益。

纬谦科技总经理夏志豪说,过去大家一听到「云工厂」都直呼不可能,顶多可能采用一些边缘运算方案,然而随着美中对抗、驱使工厂必须往世界各地移转,加上COVID-19迫使企业员工改变工作地点,如今制造业界已不会把云工厂视为遥不可及的梦想。

夏志豪认为欲实践云工厂,不妨从「ERP on Cloud」出发,此为举的益处甚多,不但能藉由降低总体成本、避免复杂的容量计划来改善公司营运底线,并能透过ERP上云而产生更多数据,从中萃取更多智能洞见,顺势优化经营策略。

纬谦积极协助集团内外的客户进行「SAP on Azure」迁移,归纳最适合的使用情境,包括开发与测试环境、新客户的生产环境、灾难复原(可保留环境以进行恢复、无需支付额外费用)及数据归档,後续所能衍生的优势涵盖节省40~75%总体持有成本、减少60%储存成本,以及提供更快反应,从而强化企业的创新力。

入选世界经济论坛「全球灯塔工厂」领衔的台湾美光存储器(为第一家获此殊荣的台湾制造厂),其品质工程处处长蔡超杰也现身说法,阐述如何擘建现代灯塔工厂蓝图。他指出,该公司从2015年开始启动智能制造旅程,其中最重要的环节,便是埋入许多帮助工程进行前制程判断的元素,背後仰赖的核心技术便是大数据和AI,以及擅於根据Domain需求建立模型的数据科学团队。

总括而论,时至今日台湾已形成M型化的智能制造格局,一端是堪称工业4.0典范的高科技制造业,另一端则是连基本数码化都仍待加强的传统小工厂,假使这两类族群都做数码转型,内容势必大异其趣,但可以肯定的是,不同族群迈向数码化、智能化的过程,皆有机会借重生态系「打群架」的方式淬链不同解决方案,继而将不同层次的方案输出海外,根据产业状况、数码化程度的差异,分别掌握不同用户族群,将台湾智能制造能量快速挥洒到世界各地。

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