文章編輯：特約記者 王玉珊
製造業邁向數位轉型的路途上，AI人工智慧是不可或缺的環節之一，如何運用AI未來趨勢來協助臺灣製造業，創造國際競爭力，是當前眾所關注的話題。
長期以來臺灣的工業技術實力，不論在資訊產業、消費電子產品、精密機械，到一般民生用品研發製造，在全球相關產業鏈佔有一席之地，並具備豐沛的國際競爭優勢，然而近年新興國家崛起、各國政治變化等因素，造成全球製造業板塊移動，臺灣過往的大量生產與低毛利已不再成為最具競爭的獲利模式，對製造業而言，品質、彈性與速度則是致勝關鍵，透過AI導入製造業，實現少量多樣的生產模式，提升營運效率或服務品質，進而達到轉型升級。
製造業挑戰日益嚴峻
現在企業面臨的實際情況是：顧客需求由少量多樣走向個人化，生產方式由大量客製化邁向訂製化，生產線疲於應付，仍必須增加調度彈性；景氣能見度低，難以預測需求，產能規劃不易，不僅面臨缺工，也因為科技不斷進步，現有員工能力跟不上需求，新進員工經驗不足，產學落差以致新人需要更多企業內訓；設備越來越精密複雜，故障損失和原廠檢修成本越來越高等現象，故製造業所面臨的挑戰也愈來愈大。
AI設備開啟學習之眼
AI帶給製造業最大的幫助是把搶修變維護，讓機器設備也能有像人一樣的判斷能力，不僅能自動完成各項製造流程，透過大數據的訓練學習，還能判斷、預測，採取適當的應對。製造設備的預測診斷，正是AI在製造業一大利多之處。預測診斷應包括：設備生命週期、零件生命週期、保養與維修管理、決策支援管理、運行即時監控等多項系統；蒐集即時數據，利用AI學習技術，建置預測模型，如此可降低無預警的故障損失，此功效對於製造業而言，可確保產線穩定運作。
提高生產良率是降低生產成本及提高產品品質的關鍵指標，整合AI演算法來提高製程分析技術，可優化產品品質、快速預測產品品質特性，有效縮短研發週期、提升良率，加速上市時間；導入AI讓設備擁有視覺學習能力，遇到產品瑕疵，不必再由人工重新檢測、或調整判別方式。
機器手臂自主學習
製造業少樣多量的挑戰，迫使廠商需頻繁改變產線內容，而工廠換線，則需仰賴專業工程師耗時耗力來調整機器手臂，目前引用AI技術，機器手臂可自主學習夾取、擺放物體方式，結合機器手臂模擬軟體，在模擬環境自主學習，以解決人力調整機器手臂的瓶頸，AI讓換線任務更快速、有彈性來面對瞬息萬變的市場需求。
2025年將有30%企業導入生成式AI，目前生成式AI於商務服務、內容創作、研發製造及營運與供應鏈等面向，未來臺灣製造產業可望在既有的AI基礎下，掌握佈局與切入機會，尤其以AI技術、AI產業發展、AI人才培育來降低成本、提高企業機密安全性，進而增進產業競爭力。
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參考資料來源：工業技術研究院/AI讓工廠產線改頭換面 www.itri.org.tw/ListStyle.aspx?DisplayStyle=18_content&SiteID=1&MmmID=1036452026061075714&MGID=1035141040456274172
