制造技术应用论坛先进方案纷呈 以智能赋能扩大竞局优势

专业物联网聚合技术的建智、太引信息、联想、万亿米智能检测、研华等智能制造解决方案供应商，日前共同举办的「先进智能制造与制程管制系统–技术应用论坛」，协助制造业者解决营运痛点。研华

全球科技产业环境快速变化，净零碳排与不稳定的供应链，对制造业带来严苛挑战，善用AIoT与边缘运算等先进技术打造智能化产线，从而提升企业竞争力，成为制造业的重点策略。专业物联网聚合技术的建智、太引信息、联想、万亿米智能检测、研华等智能制造解决方案供应商，日前共同举办的「先进智能制造与制程管制系统–技术应用论坛」就从不同角度切入，协助制造业者解决营运痛点。

Intel市场开拓经理李俊男在致词时指出，随着手机和各类应用的普及，网络与云端在过去的十年中发展迅速，企业将应用程序放在数据中心，但随着物联网趋势的兴起，将数据传送到数据中心的带宽逐渐不足，因此未来边缘运算和带宽将变更加重要。作为国家经济命脉的制造业，也必须朝向智能化发展，透过数据的收集与分析，让产线更具弹性与韧性，Intel除了强大的软硬件技术外，近年也持续推动生态系统，协助制造业快速建构合身的智能化系统。

建智公司协理杜灏叡也指出，物联网和人工智能市场有其破碎化特质，因此需要聚合供需两端才能赋予价值，大联大已打造相应的服务。大联大控股预计在2025年成为万亿元企业，并将物联网视为巨大商机，预测到2030年制造业将实现智能化，聚合平台可为产业提供解决方案。WPG的体系完整、产品多元，各类型产业都可透过大联大的聚合平台找到合适的夥伴，制定完善的软硬件平台，推动企业数码转型。

掌握数据做出最佳决策 边缘运算优化产线效能

数据力已是各类型企业的重要竞争力，太引信息系统总经理周沁怡在「决战数据、快速分析精准决策趋势」演讲中指出，数据被喻新时代石油，是企业驱动成长的关键。现在软硬件技术成熟，蒐集数据的难度不高，重点是如何将杂乱的数据转化为有用信息，从处理过程来看，数据必须要先成为先可视化的信息，才能进行接下来的预测分析等环节，落实智能化愿景。

以半导体制造业为例，半导体产线庞大，数据散落在各处，因此所有数据必须先撷取和整合在中台，让内部有需求者可快速轻易的掌握信息，太引信息多年来已协助各类型制造业者建构数据中台，目前全球已有超过100个高科技厂采用该公司产品，太引信息旗下的AYEDAS平台更是工业大数据系统的领导品牌。

太引信息是弘塑集团的一员，在制造信息系统领域已深耕22年，AYEDAS即是该公司藉由多年经验打造的数据平台。此平台功能涵盖制造业最重要的人、机、料、法、环、林测的六大层面，其弹性分析功能可同时满足基本与深度分析，进阶功能可让各种制程变异无所遁形，自动凸显问题与主动警示功能，可形塑工厂自省与风险预测能力，提供订阅服务的自动化智能分析功能，有助于优化决策品质，制造业者可借此善用数据，实现价值创新目标。

边缘运算近几年成为各垂直应用场域建构智能化系统的重点技术，在「制程智能化，一站式IT/IoT解决方案」演讲中，台湾联想技术协理林旭堂点出，对于边缘运算，制造业的需求则更为殷切。他提到云端服务虽有助于企业降低系统初次建置成本，并有助于弹性扩充功能，但工厂中有多种制造情境必须采用地端设备，因此对制造业来说，混合云会是最合适的架构。

联想长期协助各类型产业强化信息能力，近几年加大技术布局，希望将运算力带到边缘端，加速客户数码转型。对于制造业的边缘运算架构导入，他表示目前较常遇到的挑战包括制造现场环境多元、网安风险渐高、机台需保持稳定联网、众多设备的软韧体更新管理等。

对此挑战，联想推出了ThinkEdge解决方案。ThinkEdge具备了快速建构、高可靠性特色，可在严苛的制造现场中快速完成导入并稳定运作，协助制造业者蒐集、分析设备信息，同时赋予更多智能化功能，例如整合智能眼镜与AR(增实境)技术，让人员可透过智能眼镜上的AR指示维修设备，提升工作效率与正确性。目前联想也与大联大合作，打造制造业专用的IoT系统，藉由IT与OT两大系统的整合，赋予数据最大价值，协助制造业客户升级。

AI赋能落实智能检测愿景 设备联网快速提升产线效能

AOI（自动化学检测）常用于产品外观检测，是产线控管产品品质的把关者，近期AI浪潮席卷全球，开始有业者将之应用于AOI平台，对此趋势，万亿米智能检测总经理万亿中在「善用AI/AOI赋能设备取代人工目检」演讲中表示，全AIoT赋能的AOI时代已然到来，制造业者可善用AI的强大能力，让产品检测更有效率。该公司的AOI专用数据增技术技术，可用较少的数据快速达到高准确率，近期也与国际大厂合作推出AI边缘电脑主机，让AIAOI平台可在制造场域快速使用。

AOI可分为Rule-based与AI两种架构，前者是让AOI依循固有的条件设定检测产品，后者是让具备深度学习能力的机器视觉平台，依照演算法训练的模式检测，现在市场上有业者担心纯粹的AIAOI架构会导致漏检和误检率大增，因此建议Rule-based与AI并用，叠加两者优势会是目前最佳做法。

对此万亿中以万亿米智能检测得产品为例指出，全AI赋能AOI机台已证明可行，其开发周期短、精准、快速、适用弹性大等特色，可满足市场需求。该公司的AOI专用数据增技术技术，可用较少的数据快速达到高准确率，近期也与国际大厂合作推出AI边缘电脑主机，让AIAOI平台可在制造场域快速落地使用，解决制造业遇到少量多样生产模式与智能化硬件成本高昂等问题，落实全自动、无人化外观瑕疵检测的智能化愿景。

采撷机台数据，因应制造现场状态，制定最佳化生产策略，是智能制造的最终目标，研华科技客户成功经理廖婷仪在「从设备联网走向 AIOT 数码转型」议题中指出，现在多数制造业者都有撷取数据的认知，不过制造现场的机台数量庞杂，要完整、妥善的运用数据，就必须有跨系统平台。研华从OT技术起家，智能化概念启动后，该公司先一步投入IT布局，整合OT与IT两大系统，提供制造业最适化的高效能解决方案，WISE-PaaS/IoTSuite就是其中之一，制造业者可利用此平台先进行初步的基础数据整合，当效益浮现后再视需求逐步往上扩充功能。

WISE-PaaS/IoTSuite的标准软件服务包括用于数据融合与协同管理的DataHub、可快速接取设备与数据上云的EdgeSDK、2D&3D低代码数据视觉化的Dashboard与SS Composer、提供实时告警通知服务的Notification等。

除此之外，廖婷仪还介绍了研华的「MachineUnite设备云智联智能运维方案」与「iEMS能源管理平台」，制造业者可藉由此方案建构战情室，轻松掌握设备运作状态，并以预测性维护提升稼动率，从而有效管理产线绩效与企业资产。至于「iEMS能源管理平台」则是研华针对近年节能减碳需求所打造的解决方案，此平台可精准监控工厂内外的能源设备与碳足迹，并且产出减碳报表，让制造业者的能源使用能够合乎国际标准。

在疫情结束、地缘政治风险升高、产业供应链变化快速等因素的影响下，制造业所面临的挑战愈来愈严苛，「先进智能制造与制程管制系统–技术应用论坛」中的各式解决方案，则可协助制造业者解决眼前痛点，在激烈的市场竞局中扩大优势，再塑企业新价值。