專訪 AI Iot 與 工業4.0的應用

AI是IT產業聚焦度最高的議題,其受矚目原因不僅在於各類創意與想像堆積出來的話題性,更在於過去幾年物聯網、工業4.0等概念的醞釀與開始落實,讓AI可與這些系統鏈接,應用將會更明確也更快速,就目前發展來看,像是AI發展的大型軟體廠商如Google、微軟等,都已開始投入AI的實用化,其中產值最龐大的製造業,也被視為AI的應用重點,尤其是工業4.0概念啟動多時,未來工廠講究智慧化,在此趨勢下,AI在未來的製程設備中,勢必扮演要角。
國眾電腦與微軟攜手合作跨出AI的第一步 - 製造業掀起巨浪的工業4.0,多被視為第4波工業革命,其中離現在最近的第3波,無疑是PLC等控制器帶起的自動化浪潮,在自動化技術的加持下,製程設備可以更快速、精準、穩定、長時間的運作,讓製造業可以在短時間內大量生產出品質一致的產品,大規模量產也同步降低了產品的單位成本與售價,對製造與需求雙方都是最佳結果。
AI在製造業的應用,必須先從工業4.0的主要訴求製造技術開始訴求。工業4.0概念的製造模式,是透過軟硬體的整合,讓生產系統具有智慧化,其硬體是根基在現有的自動化技術上,加上軟體的串連整合,使之成為一體化架構,而所謂的一體化架構,包含製造現場的生產系統,企業營運端的ERP、CRM…等系統,也都必須一併納入考量;總言之,未來製造業的所有數據、資產,都不再被分開運作處理,而是視為同一體制 (IT with OT),資源與數據可以無縫接軌與快速使用,在這其中,AI將深度學習(Deep Learning),進而協助製造系統的操作者與管理者解決問題。
大數據是AI 的主要基礎,工廠若要導入AI,首先是將數據截取與建立,(這是最難的第一步)且AI也不會是泛用於各種產業的平台,而是單一領域平台,而各種產業都有其專業,因此數據的種類需求與擷取方式也大不相同。製造業,設備監診是智慧製造系統的基本功能,透過感測器擷取的設備運作數據,將成為此一功能的判斷基準,其中相關數據取得與感測器正確的設置等,這都需要長期的專業累積,有了這些數據,AI才能做出精準的分析與反應。
除了現場系統外,營運端的ERP亦被納入是製造業AI系統的重要環節之一,ERP主要的功能是盤整企業生產、管理等各面向的資源,企業管理多個範疇的流程與資訊,包含作業系統、數據、網絡、儲存與毀損復原,大幅降低了管理的效率。將原本功能導向的組織部門,轉化為流程導向的作業整合,進而讓經營決策能更加明快、強調資料一致性、即時性及整體性的有效資訊。
對企業來說,AI應用工廠的最主要作用,是改變了日常營運、人力、流程與科技之間的交互關係,以減少營運成本。另外,重新改造工作方式與製程的同時,AI也會逐漸修正企業和個人的營運方向,擴增了其潛能和效用,企業與個人可以將他們的注意力和時間,從繁瑣的操作和監控程序,轉移到更需創新、創意和分析能力的任務。
智慧製造系統以工業物聯網為主架構,與AI的應用導入,將功能與效能延伸到透過遠端連結能讓管理者取得所需的資訊,以優化供應鏈和產品開發,這些都讓製造業者的產品從發想到市場採用的距離越來越短,操作介面軟體的介面也越來越直覺。
未來發展,AI與智慧製造系統的整合將是必然趨勢,未來製造設備都會有AI功能,不管任何領域,AI都必須與人類智慧結合,方能解決問題,創造出更大效益。