【TechOrange 2018 邊緣運算趨勢論壇】打造 24H 即時數據流智慧工廠，台灣需兼具製造與 AI 知識人才

2018 人工智慧年，雲端與邊緣運算應用整合躍進，推動兩個層面的重要革新：產線數位化變革，不只聯網雲端與地端配置架構賦予產線人工智慧生命，對台灣現有產業都將帶來巨大變動和衝擊。科技報橘於 2018 年 10 月 12 日舉辦《2018 邊緣運算論壇》，探討台灣在全球浪潮下的可能機會。

在下午議程「台廠變身，24H 即時數據流程的智慧工廠」及「善用 AR，強化智慧製造新契機」中，主辦單位貿協與科技報橘便請來 SAS、緯謙科技、宏遠興業及 PTC 等業者，分享台灣製造業數位轉型的實戰經驗。

SAS 台灣業務支援處副總經理陳新銓表示，SAS 在數據分析上所累積的經驗和能力，已經成功地協助許多製造業轉型智慧工廠，像全球最大硬碟製造商 WD 應用 SAS 串流分析能力，降低 50%報廢成本，硬碟讀寫頭的瑕疵檢測作業也從數小時縮減到幾分鐘。此外，某汽車輪胎製造公司則是應用 AI 自動調整兩個站點間的生產參數，當產品從第一個站點往第二個站點前進時，第一個站點會將所蒐集到的資訊，自動傳到下一個站點，並據此微調傾斜角度、加熱溫度等生產參數。

緯謙科技總監趙順卿則分享母集團緯創的數位轉型發展，目前已導入的智慧應用包括：數位流程管理 (Digital performance management; DPM)、智能材料管理、遠程專家維修、生活污水/用電量監控等系統。從緯創的轉型經驗中，趙順卿歸結出工廠智能的二大階段：自動化/可視化、AI 應用。

在自動化/可視化階段，第一步要做的就是蒐集資料，除了生產機台的資料外，還有 MES、ERP…等 IT 系統，整合這些資料做成儀表板或生產看板，工廠管理者就能以此為基礎，討論該如何提高產線的良率和效率。至於 AI 應用階段，目前比較常見的有：設備預測性維修、產品瑕疵檢測、生產因素分析等。

在緯創導入的工廠智慧應用中，遠程維修系統乃是透過 AR 技術，讓維修工程師可以看到遠端機台的實際狀況。PTC 台灣物聯網總監王寶慶解釋，過去製造業在導入設備預測性維護後，雖然知道了某一台設備即將要故障，必須事先進行維修，但工程師到了現場後往往不知該從何著手，而 AR 技術可以將系統資訊清楚地顯示在工程師眼前，讓他知道是設備裡的哪一個零件有問題，此外 AR 應用還能結合員工教育訓練，指引新進員工操作機台或進行生產線換線作業，降低新人教育的時間與成本。

前述幾位講師分享的數位轉型經驗多以高科技/汽車製造業為主，宏遠興業則是站在紡織業角度，暢談台灣傳統產業如何進行數位升級。宏遠興業資深經理曾一正表示，由於宏遠本身比較缺乏科技人才，因此在數位轉型過程中，多半選擇與外部廠商合作，從中學習經驗。

像是與清華大學合作染整先進動態排程，將顏色相近布料的生產排程排在一起，減少洗缸的機率。與 PTC 合作 IoT 即時看板，讓所有生產相關的資訊都能可視化、即時呈現。與中研院合作 AI 配色系統，希望強化配色的速度與邊緣色配色準確度。

在最後的 Panel 對談中，人才成為眾位講師最關注的話題，幾乎所有講師都認同，人才是製造業 AI 應用的關鍵，製造業必須要養成兼具產業製造與 AI 知識的人才，才能實現 AI 分析。

因此，緯謙透過讀書會及部門改組的方式，將分別具備資料分析與工廠製造專業的人集合在一起，希望透過合作來補足人才缺口。宏遠則是在各事業部主管下，遴選 AI 種子人才，要求他們跟著一起學習。台灣人工智慧學校處長張嘉哲則認為，目前的教育體制很難培養出產業 AI 專才，企業應從內部遴選優秀員工進行教育訓練，才能快速滿足對 AI 人才的需求。

（本文開放合作夥伴轉載。圖片來源：科技報橘攝影。）

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