疫情加速智慧製造需求!AI 加乘雲端超前部署

疫情加速智慧製造需求!AI 加乘雲端超前部署

你聽過工業 4.0 嗎?於 2011 年率先使用這個詞彙的漢諾威工業展,原訂於今年 4 月 20 日舉辦,因新型冠狀病毒肺炎蔓延的影響延期至 7 月。同時 Gartner 報告指出,全球製造供應鏈受到疫情衝擊,工廠勞動力短缺使產量與產能下滑至少 20%,凸顯各國過度依靠中國製造的風險,因此加速企業對智慧製造的迫切需求。

究竟什麼是工業 4.0、智慧製造以及智慧工廠?現在就跟著 CloudMile 一次了解如何導入 AI 實現智慧製造!

工業 4.0 、智慧製造與智慧工廠是什麼?

「工業4.0」(Industry 4.0)首度於 2011 年在德國漢諾威工業博覽會(Hannover Messe 2011)出現,兩年後被德國政府進行更廣泛的運用。而隨著 AI 與物聯網的蓬勃發展,加速全球製造業追求數位轉型、整合思維、數據分析與資安維護等趨勢,也就促成席捲全球的第四次工業革命。

那什麼是智慧製造(Smart Manufacturing)?智慧製造是一種技術驅動的方法,利用雲端、物聯網、大數據管理以及智慧自動化設備,幫助製造業更敏捷地應對市場需求。

而智慧工廠(Smart Factory)則是智慧製造這個方法的實現,其五大關鍵特徵包含聯網能力(Connected)、最佳化(Optimized)、數據透明(Transparent)、預測性(Proactive)與敏捷性(Agile)的維護模式,實際則落實在協作機器人、無人卡車與由物聯網感測器管理供應鏈等應用。

智慧製造帶來的效益:提高良率、敏捷製造

從製造價值鏈的源頭 – 研發設計到生產製造,接著銷售物流、顧客體驗以及最後一環 – 售後服務,智慧製造提供了許多效益。以聯網的工廠機台為例,每個設備透過網路連線、互通有無,不只管理階層能遠端遙控與監看生產作業,機台也可自動發送異常報告,以提高產品良率;同時節省人工盤點除錯的資源與時間,減少了營運成本。

Deloitte 2019 年發布的調研報告也指出,早期轉型智慧工廠與智慧製造的公司,獲得的效益相當可觀,包含工廠產量、工廠產能利用率和勞動生產率等,三年平均增長 10%。不僅如此,這些公司預計到 2022 年,勞動生產率將再提高 2 個百分點至 12%。綜合以上,一個彈性且能不斷優化的智慧系統,能助製造業快速適應市場變化,加速創新。

智慧製造成功案例!高端製造、防堵疫情皆有貢獻

根據報導,晶圓製造龍頭台積電自 2011 年開始導入大數據分析、機器學習、人工智慧等技術,開啟智慧化歷程,2016 年則啟動深化機器學習計畫,後續成功開發出智慧診斷引擎、先進數據分析等平台,進而發展出一套獨門的製程精確控制系統,減短生產週期至少 50% 的進度。

具體來說,台積電為最佳化機台的製程與良率,透過機器學習等技術,在製程管制與分析系統上,預測跨入先進製程可能面臨的問題,進而達成在最短時間完成量產的工作。同時開發出精準機台腔體匹配和良率採礦分析等模組,可將製程變異和潛在的良率損失降至最低。

而隨著延燒的疫情,智慧製造中也在防疫上有所貢獻,例如機器人可因應供應鏈大量人員短缺的問題,報導指出丹麥公司 UVD Robots ApS 推出了行動機器人幫忙消毒醫院與病房,同時加拿大無人機公司 DDC 也利用無人機運送醫藥等相關物資。

雲端 AI 雙管齊下,萬里雲助製造業敏捷轉型

CloudMile 透過在台灣、香港與新加坡等地,服務逾 320 家企業,累積數十個不同產業的實戰經驗,發展出 CloudMile 獨有的方法論。

包含協助企業上雲的雲端轉型計畫(Cloud Adoption Program)上雲之後的雲端最佳化計畫(Cloud Optimization Program),以及協助企業創新的人工智慧轉型計畫(AI Transformation Program)

透過基於實戰經驗所發展的方法論,CloudMile 能協助企業能夠有個清楚規劃的 Roadmap,具備隨時因應市場需求調整的彈性。

– CloudMile 亞太區商務發展負責人 Locarno Pan 

綜觀其效,CloudMile 提供助製造業實現以下兩大目標:

1. 協助製造業輕量化其基礎設施平台(Infrastructure)

2. 透過機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning),協助製造業全面部署自動化,並就改善製程良率或辨識率進行最小可行性評估與驗證。