实践工业4.0虚实融合愿景 AI、IoT缺一不可
- 杜育绮／台北
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在消费者体验至上的时代，融合人工智能(AI)与物联网(IoT)而成的智能物联网(AIoT)，已成为企业为消费者打造定制化服务的首选。全球制造业面对消费市场需求快速转变，大步迈向工业4.0过程中，AIoT亦是实践智能制造的重要方案。尽管各研究机构对智能制造的定义不尽相同，然都提到必须具备能满足客户需求、产生优化决策，提升财务、库存、应变管理能力等，才有助于提升整体竞争力，为企业长远发展奠定稳健基础。
国立台湾科技大学管理学院EMBACEO暨工业管理系教授杨朝龙说，制造业的生产管理目标，是追求实践能力、订单履行率、品质水准等最大化，生产周期、决策时间、瑕疵率、成本等最小化。面对产业生态改变与市场变迁，现今企业在发展制造系统时，应该舍弃传统以硬件设备为主轴的思维，改以借重大量 ICT 与软件应用程序技术，勾勒出工业4.0的运作情境。考量到各企业营运特性迥异，加上全球陷入人才荒的困境，企业更需重视「人才」价值，将原本由人力执行的流程，移转为自动化机器完成，藉由技术支持，提升人员价值，由单纯的生产「操作者」，晋升为「控制者」与决策者」，建构高度虚实整合 (Cyber-Physical System)环境 。如此一来，除可将宝贵经验保留与传承下来外，也能让宝贵人力发挥最大价值。
在工业4.0趋势下，跨校、跨领域的产学合作也成为学术界与产业界近来非常热门的合作模式。在台大机械系教授马剑清、北科大机械系教授张敬源、台科大工管系教授杨朝龙、 台科大机械系教授林柏廷等携手合作下，运用 AIoT、电脑视觉、人体动作识别、协作机器人等技术，共同投入应用高精密度立体视觉暨异质传感技术，融合人体姿态动作预测，及机械手臂路径规划，建构一个以5G- AI为载体的人机共工技术， 全力协助台湾制造业迈向智能制造。
此外，AI应用于智能制造领域也非常广泛，如异常侦测、要因分析、预测性维护、产线调整等。以设备智能派工维修为例，当产线发生异常事件时，企业可依据不同维修事件，派遣最合适人员前往检测与维修。透过AI分析设备的历史数据，预测机台的异常信号，进而发展一套预测性维护机制。此外，亦能透过AI识别操作人员的动作，分析产线人员操作与机台稼动的关系，进而达到提升产业效能的目的。
另一方面，当AI结合IoT之后，有助于智能传感 (Smart Sensing) 技术开发，结合不同种类传感器之间的异质传感融合技术 ，如RGB 、热像、激光雷达、毫米波雷达、超声波，满足不同场景的应用需求。此异质传感融合技术应用于智能工厂中的自动导向车 (AGV)时，有助于发展符合实务需求的智能物流系统。
台科大人工智能研究中心主任暨资工系教授花凯龙指出，AI是实践智能制造的重要技术，台科大成立人工智能研究中心的目标，是希望协助产业运用 AI 技术，在提升整体生产效益外，亦能催生更多新创企业，为台湾产业发展AI应用积蓄能量。从应用 AI 技术解决现有产业问题着手，透过累积实务经验的方式，进一步追求各种技术突破及创新应用，全力朝向国际级研究中心的目标迈进。
监于企业对AI人才的强烈需求，台科大每年都会推出AI 跨域应用产业硕士专班，透过与国际标竿企业合作方式，在课程中导入专题竞赛，让AI人才具备实作能力，毕业后能真正为企业所用。
面对全球环境变迁、产业竞争加剧、人力短缺等问题，企业营运的敏捷度与创新的重要性，将是克服复杂因素的重要关键。「台科领航创新 实现未来」影音节目，2022年推出：绿色能源、信息安全、智能移动、AIoT以及企业永续议题，欢迎有兴趣的读者至活动网页报名观看。产学携手，跨界整合力求破坏式的创新突破！
