GCP 從數據分析到 AI 預測 協助製造業縮短產品上市時程

這些年製造業時常談到工業4.0,從資訊化、自動化到智慧化,有些產業領先者投入的早,已透過IoT 及AI 等技術邁入智慧製造,然而一直到年初COVID-19 疫情的攪局下,從市場需求的變化及供應鏈重組都對企業營運帶來前所未有的劇變,促使更多業者加緊腳步規劃數位轉型,畢竟再不改變就有更多可能等待被淘汰。

根據天下雜誌與SAS 台灣在2019 所做的「企業AI 領先度大調查」,台灣製造業開始投入AI 者達45.5%,還沒開始者亦達49.5%。而Deloitte 在2019 年亦針對中國前500大製造業AI技術採用程度展開調查,調查指出87% 的受訪者已經預計在兩年內預計採用AI技術,其中51% 應用在智慧生產,包括工廠自動化、自動排程,以及更進階的則是將AI 電腦視覺技術應用在品質監控、瑕疵管理等方面。有25% 則是將AI加入在產品服務中,而用於企業營運管理及供應鏈者同樣佔8%,用於營運模式決策則是4%。然而,在實際導入AI 後,不少受訪者表示成效與預期有出現落差,可歸咎於來自既有經驗與組織結構上的阻礙、受到基礎架構的限制、資料搜集與品質、缺乏工程經驗等。值得信賴的技術團隊往往能夠提供導入AI 的企業引以為鑒,甚至能夠補足人員的知識與技術能力。

ASML 將 AI 融入產品中 加速催生新產品

艾司摩爾(ASML)是全世界最大的半導體光學蝕刻機設備及服務供應商,他們所生產的微影設備協助 Intel、三星、台積電等大廠將線路圖曝光在矽晶圓上,是半導體的關鍵製程。在 ASML 新一代的光刻機中融入了機器學習技術,能預測每個設備層的效能。由於設備層與製程經常變動,因此光刻機也需能監控其精準度並自我訓練,使得 ASML 無需介入客戶的產線,精準地完成交辦任務。ASML 既有在地端的解決方案無法隨著數據與模型的增長及軟體複雜度而快速調整,因此希望搬遷上雲。

GCP 助攻 ASML 加速工程團隊開發 減少整體成本

過去 ASML 工程師每天需花費數小時在解析與預處理數據,搬遷上 GCP 後,此數字降為0,整體工程效率及上市時間減少40%。透過將 BigQuery 及GKE 用於資料擷取以及其所具備的自動擴充功能,ASML 的 AI 團隊能更快獲取資料,節省工程師每天4小時的時間。隨之而來的效益是縮短產品釋出周期,從過去需耗時幾個月到如今僅需2週就能發佈新產品服務。而今 ASML 更從 Google Datalab 轉換到 AI Platform Notebooks 以更優化整個機器學習預測的流程(如圖1)。在 GCP 上能導入所有在地端既有的安全控制措施,且有更細微的身份認證與存取權限控管功能,因此ASML 領先半導體同業率先採用雲端服務。而今透過 GCP 可對關鍵數據進行分析、開發模型,並將其嵌入安全應用程式中部署在客戶的本地端,提供更優異的服務。

實際成果

  • ASML 開發時間大幅減少40%
  • ASML 節省每天4小時,使工程師專注開發
  • ASML 縮短產品上市時間,從耗費數個月變成2週左右
圖1 – ASML 預計從 Google Cloud Datalab 升級到 AI Platform Notebooks,以優化機器學習開發流程

和明紡織透過 AI 加速產品上市時間 跟上時尚產業步調

不只是高科技業,傳產製造業也同樣能善用AI。紡織業大廠和明紡織希望能縮短過去以人工方式辨識布料材質的時間,以加速產品製造時程。同時希望能將過去累積的生產經驗與技術系統化妥善保存,並加快往後樣品的建檔與搜尋時間,以跟上如今少量多樣、快速變化的時尚產業。於是2年前在CloudMile的協助下,透過Tensorflow 與GCP 平台,先將生產過的布料樣式建檔,並透過機器學習技術將布料辨識建模、訓練模型,以協助設計師能快速搜尋特定布料樣式。

如此一來和明紡織從設計到提供樣布給客戶的時間,從1.5至3個月大幅縮短到2至3天,而產品從設計到正式上市的時間也降低25%。未來,和明更希望能以機器學習、雲端平台為基礎,結合布料樣式應用程式並將社群功能融入設計人員的作業流程中,提升協同合作效率,而所有數據都能留存作為後續分析再利用,生產知識也能一併保存傳承。

圖2 – CloudMile 從數據分析到 AI 建模預測,提供完整解決方案

從自動化到智慧化,許多製造業已經邁向自動化生產,也能從機台設備匯出許多數據,然而如何從這些分散的數據中經過分析找出能提升營運效率與良率的洞見,如何融入AI技術協助即時決策達到自適應生產,甚至將AI納入產品服務中,協助業務創新與轉型。從數據導向解決方案到AI 模型開發導入(如上圖2),CloudMile 累積豐富產業AI 導入經驗,從媒體、製造業、零售業、金融業到運輸物流業,CloudMile 同時具備影像處理、資料探勘、大數據分析、機器學習/深度學習與AI 平台技術,具有GCP 基礎架構、數據分析到AI/ML 相關專業服務能量,可提供一站式服務,並協助企業克服AI 導入的瓶頸進行商業預測與產業升級,加速數位轉型的每一步!

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