AIoT結合智慧製造技術發展現況與展望

摘要：企業透過智慧技術的導入，達到製程縮短、人力及生產成本下降、以及良率的提升，對全球生產模式產生革命性的創新。[1]據日本市調機構富士經濟預估，2025年智慧工廠之市場產值將達到 632.8 億美元；麥肯錫也預測 2025 年物聯網相關應用的產值高達3.9兆美元至11兆美元，智慧工廠即為智慧科技最大應用市場，市場占比約33%。IoT與AI的結合能極大化產能與最佳化效益，結合發展成為「人工智慧聯網」(AIoT)，是未來科技的主流趨勢。本文將檢視近年來製造業導入AIoT相關製造的發展現況、企業導入原因與實施後的優勢，並進一步分析臺灣未來在市場中扮演的角色與發展。
Abstract：Through the introduction of smart technology, enterprises can improve the productivity, reduce manpower and production costs as well as bring a revolutionary impact on production model. According to the forecast by Fuji Keizai, a Japanese market research agency, the market output value of smart factories will reach 63.28 billion U.S. dollars in 2025; McKinsey also predicts that the output value of IoT-related applications will reach from 3.9 trillion U.S. dollars to 11 trillion U.S. dollars in 2025. The largest market for its applications is smart factory with 33% market share. The combination of IoT and AI can maximize productivity and optimize benefits, and the combined development into "Artificial Intelligence Networking" (AIoT) becomes the mainstream of future technology trends. This article reviews the current status of introduction of AIoT-related manufacturing into manufacturing industry in recent years, the reasons of introduction for enterprises and the advantages after implementation. Furthermore, the market share, supply chain, and ecosystems that support the smart manufacturing industry in Taiwan are also being analyzed.

關鍵詞：產業分析、AIoT、智慧製造
Keywords：Industry analysis, AIoT, Smart manufacturing

前言
「工業4.0」概念建立在IoT的基礎之上，從IoT到IIoT再到AIoT，追求低耗電(低耗能)、視覺化管理平台、穩定傳輸、低延遲、高可靠度、高擴充性，在AIoT的演進之下，整合機器學習、深度學習、邊緣裝置以及5G架構的應用，智慧製造被賦予更完善的作用，周邊與衍伸技術也更為完整，[2]包含數位分身、大數據、自動生產排程與智慧化管理、設備自動化，甚至串聯ERP系統，將智慧工廠的應用延伸到辦公室，而不單只是工廠專屬。AIoT的成長將帶領製造產業通往下一個世代，也促進跨域技術廠商的合作，增加企業韌性與產品附加價值。智慧製造像是老虎一樣，而AIoT宛如翅膀，使得智慧製造的發展如虎添翼，在數位轉型與跨域創新的道路上走得更快、更高、更遠。
AIoT與智慧製造概述  
在IoT階段，主要是做機台診斷與資料的判讀，頂多就是再以離線的方式進行不同演算法分析；到了AI+IoT，直接從雲端上透過不同模型進行系統預測與最佳化，像是振動補償最佳化、溫度補償最佳化、耗損補償最佳化；進到AIoT時代，它的功能與AI+IoT類似，都是為了達到最佳化為目的，但AIoT更適合用以導入聯網設備眾多的情境，因為原有的運算平台設計不足以去支援大量的運算條件，造成機台運作延遲或是需投入大量主機、伺服器成本；AIoT可透過微系統裝置同時以雲端平台與邊緣運算依序分工進行系統判讀、預測與最佳化。
整體智慧工廠完整的技術方案如圖1，包含5G、IoT、大數據、AI等10種相關技術類型，智慧工廠可滿足工廠生產運作達到自主性、低延遲、最佳化條件，也能降低人員負擔，甚至朝向無人化工廠邁進。智慧工廠可協助人員在生產製造上滿足產能評估、調適、提供最佳製程、預防維修、減少停機時間、物料成品盤點移動、虛擬物件實體化後建立溝通平台。而達到這些目的最大的關鍵核心就是在AI及IoT技術應用。利用AIoT作為人員與產線的雙向資訊交流與互補，協助降低生產成本並提升產品品質及精度。

圖1 智慧製造應用情境

整理未來在智慧製造領域中的4大熱門議題，也建議企業應持續關注與投入，包含AI與IoT整合、雲端平台與邊緣運算建置、協作機器人與無人搬運的應用、5G網路的導入：
1. AI與IoT：國際研究機構Gartner指出，未來製造業的IoT裝置有80%都會採用AI技術，這意味著企業不單僅透過IoT獲取機台/產線資料，並且更進一步期望透過AI減輕人員的資料判讀、分析、預測的負荷 。
2. 雲端與邊緣運算：設備的資料計算講求快速精準，當聯網設備及AI需求大增，雲端的運算負荷也逐漸變大，間接佔據極大的頻寬。透過分散式的邊緣架構，可減少網路頻寬使用和延遲，縮短回應時間。
3. 協作機器人與無人搬運：有鑑於勞工人力成本上升與人力不足，透過AGV、AMR、機械手臂裝置，協助人員減輕搬運、排列、理貨等作業，加上AIoT的導入，可最佳化流水線，進而降低時間、金錢成本。