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趨勢觀察/企業AI + IoT 建構新商業模式

2021-08-17 00:29經濟日報 王皓正
IoT
  • 製造業
  • 物聯網

迎向後疫情時代,無論是科技或傳產的護國產業,均須靠人工智能聯網(AIoT)再進化...
迎向後疫情時代,無論是科技或傳產的護國產業,均須靠人工智能聯網(AIoT)再進化。SAS/提供

英國經濟學人智庫指出,新冠疫情加速區域供應鏈的發展,逆轉全球化。對應國內不少科技或傳產業者回流遷廠,甚至布局智慧工廠,全球大數據分析領導者——SAS台灣業務顧問部副總陳新銓表示,隨著5G與去全球化到來,物聯網已是製造業的必須投資,若想從中獲取價值,關鍵取決能否整合人工智慧。

陳新銓說明,IoT與AI的關係就好比感官與大腦:AI若是沒有連結IoT,就像大腦沒有感官來蒐集周遭資訊;反之IoT如果沒有搭配AI運算,就像是感官沒有辦法通達大腦來做反應。

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簡言之,人工智能聯網(AIoT)結合人工智慧(AI)與物聯網(IoT)兩大技術,AIoT除了能協助製造業改善良率、優化作業流程與營運效率,還能為企業作出更好的預測,甚至發展出新的商業模式。

IDC調查顯示,53%的IoT專案在整合AI技術後提升20%的效益。《富比士》也預期導入AIoT企業到了2035年平均可提升38%獲利能力。結合AI與IoT成為AIoT,已被認為可取得革命性的效益。

建立管理平台 消除痛點

然而,陳新銓也以SAS實務經驗,指出國內製造業現階段導入AIoT所面臨痛點:

一、資料量儲存成本高,現行監測效率不彰:IoT往往建置大量感測器,單一感測器每秒能產生上萬筆數據,儲存物聯網數據的成本驚人,且多數數據可能缺乏分析價值。業界常見作法是固定時間取樣,或針對數筆資料取平均值,但如此無法反應細微製程變化的真實問題,導致資料蒐集效益低落。

二、業態差異大且製程複雜,數據分析人力難支應:製造業的業態差異極大,即便在同公司,不同產線或製程也存在差異,某製程的關鍵參數在另一製程不見得重要。業內苦於缺乏可立即上手的數據分析人才,同時具備工程知識及數據分析的人才更是稀缺。

三、讓AI模型導入營運環境的時程過長:製造業重視品質控制,些微良率變化可能是千萬以上損失,因此讓AI模型導入營運環境的生命週期,要遠小於產品從投料到出貨的時間。

一般而言,AI模型部署到生產環境的時間平均約三個月,若產品製程時間是一個月,讓此模型做品質判斷或設備預警的風險就會很高。

陳新銓提及,要解決以上痛點,關鍵在建立一個端到端的敏捷式AI管理平台,「自動化」各類資料。像在資料準備階段可利用演算法偵測資料型態;到分析階段可讓自動化機器學習(AutoML),替產線工程師或製程專家省去自行寫程式、理解各方法論的時間,降低AI進入門檻。

智慧自動化 效能再進化

最後,再透過此平台,完成PDCA(Plan-Do-Check-Adjust)管理流程,讓AI模型從開發、部署到維運,能自主循環與前線生產流程整合。也就是讓工廠自動化再升級為「智慧自動化」——自動找出異常或調整建議,協助企業達到過往調校機器、升級設備所無法觸及的高度。

具有2,900項以上專利的美國建材大廠USG,過去為測試各類材料組合是否符合品質標準,需耗費大量人工與原料,且超過24小時才能完成。攜手SAS導入AI平台後,USG可根據預測結果超前調整製程參數,即使原料品質變動時,仍保有穩定高良率,能以最低價格、生產符合品質標準的產品。

全球醫療設備領導者西門子,每天需要監控超過15,000台如核磁共振,電腦斷層等設備,以降低客戶(醫療院所)設備故障給診療帶來的高度困擾。導入SAS AI後,目前已可提前五到十天預測設備故障,且預測準確率大於70%,達成預防性維護。

陳新銓建議,企業可從易達但具整體架構規畫的專案為AIoT試水溫,專案小有容錯空間,並可提高跨部門協作的意願。另外,一定要建立衡量指標追蹤AIoT計畫,也有助於促進與決策層級的對話。

AIoT營運化將是未來十年注定的趨勢。陳新銓強調,企業不必一步到位,但愈早投入者,將愈有韌性應對詭譎多變的局勢。

IoT 製造業 物聯網
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