數位轉型與智慧製造面面觀系列52：AI × RPA如何重塑製造現場

在前一篇文章中，我們深入瞭解了AI與機器人流程自動化（RPA）在辦公室環境中的強大應用。然而，這些技術的潛力遠不僅限於辦公室的日常任務。在這一篇文章中，我們將把焦點轉向工廠環境，探索AI與機器人流程自動化在製造業中的功能和應用。

 

製造業是一個充滿挑戰且高度動態的領域，而AI和機器人流程自動化的結合為這個領域帶來了前所未有的效益。我們將深入探討這兩者如何共同協作，實現工廠流程的自動化和最佳化。特別地，我們將關注機台參數的自動代操，這是一個極為關鍵的領域，涉及到生產效率的提升、和製造過程的精準控制。

 

透過本文，我們將引領您深入探索AI與機器人流程自動化如何為製造業帶來更大的價值，實現更智能、高效且靈活的工廠經營。

一、RPA 在工廠的功能及應用

圖1. RPA 在工廠的功能及應用

 

在現代製造業的日益競爭激烈的環境中，企業迫切需要更高效、更靈活、更智能的製造流程。AI與機器人流程自動化（RPA）正是在這樣的背景下崛起，成為企業實現數位轉型的有力工具。讓我們深入探討AI與機器人流程自動化在製造業的四大關鍵應用領域。

 

幫助企業解決老舊機台自動化:許多製造企業面臨著老舊機台的問題，這些機台可能在數十年前投入使用，缺乏現代化的自動化能力。AI與RPA的整合為這一挑戰提供了可行的解決方案。透過AI技術，老舊機台能夠被賦予更智能的自動化能力，不僅提升生產效率，還延長了機台的使用壽命。RPA則能夠對老舊的操作介面進行自動化，實現與現代系統的順暢連接，使得這些老舊機台能夠更好地適應當今數字化的生產環境。

 

流程自動化:製造業的生產流程通常複雜而瑣碎，涉及到眾多步驟和操作。AI與RPA的結合使得這些流程能夠實現更高度的自動化。機器學習算法可以用於優化生產排程，確保生產的順暢進行。同時，RPA可以在整個生產流程中執行各種重複性任務，減輕人力負擔，提高生產效率。例如，將RPA應用於生產計劃的生成、庫存監控和訂單處理等環節，實現更迅速、更靈活的生產鏈管理。

 

幫助企業解決機台互聯: 現代製造業越來越注重機台之間的協同作業，這需要機台能夠實現高效的互聯。AI在這方面發揮了關鍵作用，它能夠使機台具備更強大的自我學習和適應能力。例如，機器學習算法可以分析不同機台的運行數據，預測潛在的故障風險，並提前進行維護。同時，RPA可用於實現機台之間的數據共享和信息傳遞，確保整個製造過程的協同運作。

 

幫助企業解決數據收集，並與上位系統資訊互聯: 數據是製造業數字轉型的核心。AI與RPA整合的強大之處體現在對大數據的靈活處理和應用上。機器學習算法可以從海量數據中提取有價值的信息，幫助企業做出更明智的決策。同時，RPA能夠實現數據的自動

 

二、RPA 在工廠應用: 機台參數自動代操選定

圖2. RPA 在工廠應用: 機台參數自動與代操選定

 

RPA（機器人流程自動化）與AI的融合為製造業帶來了更為智能的解決方案，尤其在機台參數的自動代操與選定上，體現了其卓越的應用價值。

 

機台自動化連線: 製造業常面臨機台未實現自動化連線的情況，這導致生產信息無法實現即時反饋。藉助RPA，機器能夠實現快速、穩定的連線，將生產狀態即時傳輸至上位系統，解決了機台信息孤島的問題。
快速正確自動選取配方/Recipe: 在製造業中，正確的配方選擇至關重要。人工操作不僅耗時耗力，還存在選錯配方的風險。透過AI的支持，RPA能夠在眾多配方中迅速而正確地進行選擇，保證了生產的效率和品質。

 

OCR辨識即時資訊: 充分發揮OCR（光學字符識別）技術，RPA使機台能夠即時辨識生產過程中的各種信息，例如機台狀態、產品標記等。這使得管理者能夠在第一時間內瞭解生產的實時情況，從而更好地進行調度和管理。

 

可進行遠端機台控制: 製造現場常常需要對機台進行調試、設置和監控。RPA不僅實現了機台信息的即時反饋，還使得遠端操控成為可能。這一特點不僅提升了運營的靈活性，同時也使得工廠管理者能夠更迅速地應對機台狀態的變化，從而提高整體生產效率。

 

總的來說，RPA與AI在製造業的應用，尤其在機台參數的自動代操選定方面，實現了高度的智能化與自動化。這不僅提升了生產的效率，同時也減輕了人力負擔，使得企業能夠更好地應對競爭激烈的市場環境。隨著技術的不斷發展，相信這一領域將迎來更多創新與突破，為製造業的未來帶來更多可能性。

先知科技總經理 高季安 與 新呈工業總經理 陳泳睿

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