數位轉型與智慧製造面面觀系列45：AI在製造業的六大應用與數位轉型挑戰全解析

前一篇文章工業 4.0 Toolbox一系列延伸應用工具箱，這些工具箱的綜合應用不僅提供了全面的解決方案，還使企業能夠更靈活、敏捷地應對未來的數位轉型挑戰; 而隨著數位轉型的浪潮不斷演進，人工智慧（AI）正成為推動企業變革的強大引擎。這種先進技術的應用不僅為企業提供了更高效的解決方案，還為其帶來了更大的創新潛力;這一篇文章將進行說明數位轉型 AI常見應用與業者遇到的挑戰。

 

一、數位轉型中AI常見應用：

在數位轉型浪潮的推動下，台灣製造業積極導入各種AI應用，以提升生產效率、降低成本，同時開拓更多創新機會。讓我們從2022年7月的資策會統計中（如圖1）窺探數位轉型的風貌。

 

圖1. 各行業AI應用技術（資策會）

資策會統計包含六大領域的AI應用：

圖像AI應用

品質檢測：圖像AI能夠快速而準確地辨識製造過程中的產品缺陷或不良，提高產品的品質。

製程監控：在生產線上使用圖像AI監控製造過程，確保每個步驟都符合標準，提升生產效率。

數據分析AI應用

預測性維護：數據分析AI能夠分析機器傳感器的數據，預測機器的故障，使企業能夠進行預防性的維護，降低生產中斷風險。

生產優化：通過分析大數據，優化生產流程，減少能源浪費，提高生產效率。

機器人移動控制AI應用

物流與倉儲：機器人移動控制AI應用於倉儲機器人，實現智能化的倉儲管理，提高貨物的處理效率。

生產線自動化：在生產線上應用機器人移動控制AI，實現生產自動化，提升生產線的靈活性。

自然語言AI應用：

客戶服務：自然語言AI應用於虛擬助手、客戶服務機器人，提供更自然的對話體驗，解決客戶疑問。

文件處理：自然語言AI可用於文件分析，快速提取文本信息，加速文檔處理流程。

流程自動化RPA應用

辦公室流程：RPA可用於自動執行重複性的辦公室任務，例如數據輸入、文件處理，提高辦公室工作效率。

生產流程：在製造業，RPA可應用於自動化一些簡單而重複的生產流程，減少人工操作。

聲音AI應用

語音辨識：聲音AI應用於語音辨識技術，可應用於語音助手、語音搜索，提供便捷的語音操作介面。

環境監測：在製造場所應用，聲音AI可監測機器運行狀態，提前發現機器異常。

 

這六種AI應用範疇覆蓋了製造業中的多個方面，從視覺、數據處理到語音，都提供了強大的數位轉型解決方案。

 

而在製造業中，主要集中在數據分析、圖像AI和流程自動化RPA。

數據分析型AI

在數據龐大的製造環境中，AI被應用於數據分析，幫助企業更迅速而準確地提煉有價值的信息。這有助於製造商做出更明智的決策，優化生產流程。

圖像AI

製造業中的圖像AI主要應用於品質檢測、製程監控等領域。透過視覺辨識，可以實現對產品外觀、缺陷等的即時監測，提升生產線的效率和品質。

流程自動化RPA

流程自動化的應用讓製造業實現更高度的自動化。透過機器學習和自動化腳本，一些瑣碎的、重複性的任務可以被機器替代，從而節省時間和人力成本。

 

二、製造、營建、服務業數位轉型現況：

資策會的統計顯示（如圖2），在製造業實施AI和數位轉型時，企業面臨著一些挑戰，這些挑戰需要特別的策略和解決方案。

 

圖2.製造、營建、服務業數位轉型現況（資策會）

數位轉型的挑戰：

製造業在數位轉型過程中最大的挑戰之一是欠缺清晰的資訊策略和藍圖。這意味著企業需要明確了解自己的數位轉型目標，制定相應的計畫，而不僅僅是跟隨潮流。這意味著先了解問題，然後制定計畫，最後著手執行。

欠缺相應人才與技能

企業在實施AI和數位轉型時，常常遇到的另一個挑戰是欠缺相應的人才與技能。這包括擁有AI、數據分析等方面的專業知識的人才。在解決這個挑戰上，培養內部人才和招聘外部專業人才都是重要的步驟。

不易整合既有系統與轉型工具

整合既有系統與新的數位轉型工具可能是一項挑戰，特別是當企業有龐大的系統和數位工具庫時。解決這個挑戰的方法之一是與配合的廠商和合作廠商密切合作。他們可以提供對接現有系統的技術支援，以確保新的數位轉型工具能夠順利整合，不影響現有的生產流程。

 

在面對這些挑戰時，企業需要明確的戰略和計畫，同時與相關的專業人才和合作夥伴密切合作，以確保數位轉型的順利實施。這將有助於企業更靈活、敏捷地應對數位轉型的挑戰。

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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