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產業脈動|人工智慧應用加速智慧製造發展

作者 熊治民

刊登日期:2024/11/01

摘要

全球製造業,在政治、經濟、環境、社會、技術領域持續面對重大趨勢變化,包含美中對抗、生產基地轉移、人口老化、淨零排放等。製造企業為了維持獲利、為客戶創造價值、保障員工權益及善盡社會責任,必須透過各種可能策略來滿足前述發展需求。而發展、導入智慧製造應用方案是近年來已獲得眾多企業採用的主要策略。智慧製造應用方案發展涉及眾多致能技術,其中人工智慧的重要性正持續提升。特別是近年來在諸多產業引發應用風潮的生成式AI,許多製造企業也在加速開發應用方案與導入製造場域。因此本文將說明AI在製造領域應用模式、效益,以及生成式AI在製造領域的發展潛力。

Abstract

The global manufacturing industry continues to face major trend changes in the political, economic, environmental, social, and technological fields, including confrontation between the United States and China, production base relocation, population aging, net-zero emissions, etc. In order to maintain profits, create value for customers, protect employee rights and fulfill social responsibilities, manufacturing companies must use various possible strategies to meet the aforementioned development needs. The development and introduction of smart manufacturing application solutions are the main strategies adopted by many companies in recent years. The development of smart manufacturing application solutions involves many enabling technologies, among which the importance of artificial intelligence continues to increase. In particular, generative AI has triggered a trend of application in many industries in recent years. Many manufacturing companies are also accelerating the development of application solutions and introduction into the manufacturing field. Therefore, this article will explain the application model and benefits of AI in the manufacturing field, as well as the development potential of generative AI in the manufacturing field.

前言

包含臺灣在內的全球製造業,在政治、經濟、環境、社會、技術領域持續面對重大趨勢變化如表1。同時製造企業必須在維持獲利、為客戶創造價值、保障員工權益及善盡社會責任四個面向持續努力。因此必須探索、應用各種可能策略來滿足前述發展需求。而在各種可能的發展策略中,發展、導入智慧製造應用方案是近年來已獲得眾多企業採用的主要策略。

表一影響製造產業發展大趨勢

智慧製造應用方案發展涉及眾多致能技術,包含新興資通訊、智慧科技與先進製造技術。而在這些支持智慧製造應用方案的眾多技術中,人工智慧(Artificial intelligence, AI)的重要性正持續提升。特別是近年來在諸多產業引發應用風潮的生成式AI(Generative AI),許多製造企業也在加速開發應用方案與導入製造場域。因此本文將說明AI在製造領域應用模式、效益,以及生成式AI在製造領域的發展潛力。

製造業AI應用效益逐漸顯現

1. AI在製造領域應用效益
世界經濟論壇(WEF)研究報告指出[1],透過AI應用,製造企業可以在作業效能、人員生產力、實現永續性等方面獲得實質效益如表2;而在工廠、產線,已經有許多AI方案應用在人員健康與安全、品質管理、設備維護、能源管理、供應鏈、生產程序等場域如表3。

 

表二AI可在製造領域創造價值

2.製造業AI應用效益

美國製造領導委員會(Manufacturing Leader-ship Council)調查報告顯示[2],57 %受訪廠商已在不同業務領域嘗試進行一系列小規模AI應用試驗計畫。28 %的受訪廠商已導入通過驗證的AI方案;有26 %受訪廠商已制定AI應用發展藍圖。

受訪廠商在企業內的AI方案主要應用領域及占比為:製造與生產(39 %),庫存管理(33 %),研發(24 %),品管(24 %),IT(資訊技術)/OT(作業技術)(21 %),設備維護、安裝(17 %),設計(11 %),供應鏈(11 %)。

受訪廠商在工廠內的AI方案主要應用領域及占比為:產線物聯網資料分析(40 %),預防性維護(36 %),製程改善(30 %),品質提升(30 %),生產規劃(25 %),視覺系統(21 %),機器人(20 %),工具機適應性控制(12 %)。

受訪廠商認為AI應用產生的主要潛在效益包含:更好的制定決策、減少成本、更好的進行規劃、增加競爭優勢、增加永續性… 等如表4。

受訪廠商認為AI應用在生產作業領域產生的主要潛在效益包含:強化預測性維護、更多的永續性生產作業、生產程序創新、增加設備正常運作時間、原物料能更有效利用…等如表5。

3. AI是實現工業5.0重要助力

AI在製造領域的應用模式與效益除了前述說明外,對於製造業未來發展也具有重大影響力。例如歐盟委員會(European Commission)提出「工業5.0(Industry 5.0)」倡議[3],希望透過尊重地球環境限制和以人員福祉為中心的生產體系,凸顯工業在促進就業與經濟成長外,實現「以人為核心」、「永續性」、「韌性」三大社會責任的能力。歐盟委員會指出,提出工業5.0不是要取代大眾熟知的工業4.0(Industry 4.0),而是在工業4.0基礎上的一種演變和合乎邏輯的延續。同時有別於以技術為基礎的工業4.0概念,工業5.0倡議中心理念是價值(前述三項社會價值)。

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