善用AI 企業經營再進化

根據《2022年全球風險報告》指出的前三大全球首要風險，分別是氣候行動失敗、極端天氣及生物多樣性喪失；全球環境問題已成為經濟發展重要議題。因極端氣候變化可能造成生產停工，進而導致製造業出現斷鏈風險，衝擊營運。

此外，疫情雖趨於平息，但對勞動力市場也造成重大影響，數百萬人因後遺症與封城而無法重返勞動市場。依賴移工滿足生產需求的國家，也因疫情所訂定的出入境政策限縮移工勞動供應，產生缺工困境。勞動市場結構老化也是隱憂，缺乏年輕人進入產業，也造成專業與生產經驗無法承接，進而導致長遠營運堪憂的困境。

因此，新創業者積極聚焦AI技術，試圖突破既有困境。MIC挑選出Fero Labs與CloudNC兩家新創業者，分析如何從可信任AI與自主製造兩個面向解決現有製造業瓶頸之經驗，提供國內外相關製造業者借鏡參考。

Fero Labs在2015年成立，總部位於美國紐約，致力於在製造業導入可解釋的機器學習來消除黑箱困境，進而優化生產、減少浪費。核心產品是提供白箱機器學習的軟體解決方案。而所謂的白箱模型跟黑箱模型相反，就是內部運作透明的模型，有助讓業者理解演算模型中影響產品品質的關鍵因素。

Fero Labs解決方案主要特色在於藉透過使用可解釋的機器學習模型來提供預測性維護服務，令使用者獲得更可靠的結果，並了解變數與結果的關聯性，例如了解讓特定設備老化得更快的原因，就能採取相應行動來延長其有用性，此即以參數間關聯的可視化達到可解釋性模型。當AI模型具備可解釋性時，其預測結果與建議也將能被使用者所信任。

在此基礎上，模型能夠減少因生產瑕疵品而造成的生產浪費，也能以優化原料投入來達到精準生產的願景，進而讓化工廠汙染排放達到環保的效益，在AI模型的助力下，兩者應為一體化的概念。

另家新創CloudNC創立於2015年，總部在英國倫敦，是一間AI軟體公司，開發先進AI智慧製造軟體，目的使工廠能自主高效地製造精密機器與零件，公司亦有參與精密製造的服務。CloudNC核心產品是AI的機械加工軟體解決方案，主要分成三大部分，分別是CAM輔助系統、切割方式與工具選擇的AI輔助系統，與最適生產規劃系統。

CloudNC提供並非一般的SaaS服務，具體的服務流程是待用戶上傳零件3D模型後，導入最適生產系統與管理軟體，提供即時報價、設計修改建議後，再以CAM輔助系統自動選取所需工具，並自動撰寫刀具路徑程式傳至CNC設備，最終進行產品製造與交付。藉由此種減少以人力進行程式設計的方式達到工廠完全自主化；除比傳統流程更可靠、更快速且更精準生產，也有助於平衡不同地區因人力成本差異所導致的製造成本不均，使生產商能建立愈來愈本地化和彈性的供應鏈。

隨著AI技術接受度提高與疫情影響，製造業者考量採用AI來輔助生產，進而對AI工作方式和決策原理的關注逐漸提升。其中，預測性維護為最常見的製造業所導入AI應用之一，在此現況下，AI的可解釋性成為製造業者導入AI技術後的重要議題，需進一步考慮AI如何判斷數據並給予系統決策建議。此外，不同部門對AI決策的解釋也需仰賴溝通交流，方可發揮最大效應。

過去台灣也存在著潛在客戶與傳統工廠往往難以接觸、難以控管加工品質及人才短缺等問題，如何將加工流程數位化，成為提升工廠效率的重要方向，除利用AI技術達到程式碼生成與降低人力成本，以數位化平台來媒合生產需求與工廠，也是可著眼的方向。（作者是資策會MIC產業分析師）

MIC

資策會產業情報研究所（MIC）成立於1987年，專執ICT產業各領域的技術、產品、市場及趨勢研究，以「領航亞洲ICT產業情報暨顧問服務」專業智庫自期，扮演「政府智庫」及「產業顧問」角色。 研究範疇涵蓋電腦系統、行動通訊、數據網路、顯示器、多媒體與消費性電子、半導體、環保綠能、太陽光電、企業資訊應用、軟體應用服務、文化創意產業及前瞻研究。並觀察全球產業發展趨勢，對台灣、中國大陸、日本及南韓等地區深度研究。