帆软及NTT DATA携手运用数据+AI 打造未来制造智能新样貌
生成式AI的快速兴起,为企业导入AI应用带来了新动能,各行各业都在探讨如何应用达到降本增效目标,对此,DIGITIMES与台湾帆软及NTT DATA特别于日前举办「迎向数据『智』造新时代AI赋能制造高峰会」,探讨制造业如何整合内部数据、为发展AI应用奠定良好基础,及AI如何应用在生产战情室、MES制造执行系统、供应链管理等不同面向。
DIGITIMES副总经理黄逸平认为,制造业必须藉助生态协同夥伴的力量,才能让AI发挥赋能智能制造的价值。原因在于,AI应用涵盖范围相当广,从底层硬件设备、再往上的软件平台,如:开发平台、AI架构、模型开发、微调与部署工具等,再到可以落地的AI应用,例如,产品瑕疵检测、生产作业检测、安全人员管理、机台预防保养等,光靠企业自身的IT资源,可能无法满足如此复杂的AI应用需求,必须结合系统整合商、云端服务商、顾问及开发者生态系统等外部夥伴的资源,针对制造业自身场景去思考AI应用模式,才能真正提升企业的价值与竞争力。
无论制造业计划导入哪一种AI应用,都得先做好数据底层建设。台湾帆软技术顾问范鑫表示,制造业在应用数据时,普遍会遇到数据孤岛、品质参差不齐、口径不一致、数据开发与维护成本高、系统性能差及数据安全风险高等痛点,因此必须先建立数据仓储、做好数据底层建设,之后再发展各种智能分析或AI应用时,便能透过API方式串接数据,避免前述数据应用的痛点。
而当制造业有了准确且实时的数据后,就可以进一步发展以数码化为基础的全时监控,提高生产管理效率。例如,监控生产数据以便实时掌握产线状态、发现生产现场问题。又如,监测与分析品质数据,以便实时找出造成品质低下的原因并采取相应措施等。
以AI赋能BI 缩减使用者学习门槛
除了直接将人工智能技术整合至内部既有系统或作业流程中,制造业也可以导入已经AI赋能的IT解决方案,例如:台湾帆软自助式BI分析工具FineBI、NTT DATA的智能制造系统解决方案EXC-MES与供应商协同平台SCP等,快速踏上智能升级之路。
台湾帆软业务协理监舜仪表示,帆软将AI技术导入自家FineBI解决方案,推出FineAI助手与智能问答BI,希望降低使用BI工具的学习门槛,让使用者可以更专注于分析任务,不必浪费时间在繁复操作上。
FineAI助手共有5大功能:公式生成、组件制作、数据编辑、看板美化及分析报告,可依照使用者需求自动产出图表、公式或美化仪表板等。而智能问答BI则可缩减数据取得与分析门槛,使用者经由对话方式与平台互动,快速取得可信赖数据并自动生成分析报表,一改过往必须与IT单位协作才能取得数据的情况,当使用数据就像使用智能手机一样轻松简单时,企业才能促使更多的人都能利用数据驱动业务。
以AI赋能MES与供应链管理 快速掌握生产管理重点
由日本NTT集团成立的NTT DATA,目前为全球前十大商业和IT服务供应商,NTT DATA致力于提供ERP(企业资源规划)、CRM(客户关系管理)、MES(制造执行系统)等各式系统整合服务。其中,在工厂关键系统MES上,NTT DATA不仅能将MES与ERP及IoT设备进行整合,同时,也运用生成式AI技术为自家EXC-MES解决方案打造虚拟MES顾问,帮助使用者更轻松地操作MES系统。
NTT DATA台湾智能制造发展中心资深专案经理陈昱维指出,使用者可以透过提问的方式,请虚拟顾问协助解决系统操作上的使用问题,并提供当前生产统计信息。虚拟顾问除了以文字回答外,还能将统计数据转化为图表,例如展示A机器本月的生产柏拉图,方便使用者快速掌握前五大异常,改善品质。此外,虚拟顾问还可以针对MES的生产异常收集到的生产数据进行成因分析,消除异常。
以AI赋能供应链管理加快采购作业流程
NTT DATA台湾数码转型解决方案经理萧永先将AI聚焦于在供应商关系管理,透过供应商协同平台SCP (Supplier Collaboration Platform) 打造与供应商的双赢合作平台。萧经理说明,传统供应商管理在信息不透通的情况下容易遇到效率低、成本高、容易出错、缺乏完整记录等问题,甚至影响内部工厂产能。而平台除了可以协助企业解决以上问题,厘清供应商与企业的责任归属外,还能进一步达到优化采购流程、协助企业策略发展;例如某电子厂导入SCP后,透过平台实时的数据交换,让使用者可以直接查询料件状况并下单,且供应商也能透过平台自主回应交期,让双方掌握交货及出货状况,精准化内部生产排程规划作业。
而近年来在地缘政治与国际政治情势动荡不安的影响,制造业在布局生产据点也由原本集中在人力成本最低的区域,走向分散在全球各地,而在可预见的未来,此种供应链由集中式走向分散式的状况,势必将逐渐成为主流,这也意味着制造业的营运成本与能源成本将会不断增加。
因此SCP未来更将结合AI技术发展虚拟助理,虚拟助理可代替企业采购人员站在第一线回覆供应商问题,加快回覆速度,降低采购工作负担,让企业透过AI与科技建立数码韧性,让制造业加快导入数码转型的脚步,有效克服经营挑战,保有持续成长的动能。