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數位轉型與智慧製造面面觀-52
先知科技總經理 高季安 與 新呈工業總經理 陳泳睿
January 18, 2024
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
