打造 24H 即时数据流智慧工厂,台湾需兼具製造与 AI 知

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打造 24H 即时数据流智慧工厂,台湾需兼具製造与 AI 知

2018 人工智慧年,云端与边缘运算应用整合跃进,推动两个层面的重要革新:产线数位化变革,不只联网云端与地端配置架构赋予产线人工智慧生命,对台湾现有产业都将带来巨大变动和冲击。科技报橘于 2018 年 10 月 12 日举办《2018 边缘运算论坛》,探讨台湾在全球浪潮下的可能机会。

在下午议程「台厂变身,24H 即时数据流程的智慧工厂」及「善用 AR,强化智慧製造新契机」中,主办单位贸协与科技报橘便请来 SAS、纬谦科技、宏远兴业及 PTC 等业者,分享台湾製造业数位转型的实战经验。

SAS 台湾业务支援处副总经理陈新铨表示,SAS 在数据分析上所累积的经验和能力,已经成功地协助许多製造业转型智慧工厂,像全球最大硬碟製造商 WD 应用 SAS 串流分析能力,降低 50%报废成本,硬碟读写头的瑕疵检测作业也从数小时缩减到几分钟。此外,某汽车轮胎製造公司则是应用 AI 自动调整两个站点间的生产参数,当产品从第一个站点往第二个站点前进时,第一个站点会将所蒐集到的资讯,自动传到下一个站点,并据此微调倾斜角度、加热温度等生产参数。

打造 24H 即时数据流智慧工厂,台湾需兼具製造与 AI 知

纬谦科技总监赵顺卿则分享母集团纬创的数位转型发展,目前已导入的智慧应用包括:数位流程管理 (Digital performance management; DPM)、智能材料管理、远程专家维修、生活污水/用电量监控等系统。从纬创的转型经验中,赵顺卿归结出工厂智能的二大阶段:自动化/可视化、AI 应用。

在自动化/可视化阶段,第一步要做的就是蒐集资料,除了生产机台的资料外,还有 MES、ERP…等 IT 系统,整合这些资料做成仪表板或生产看板,工厂管理者就能以此为基础,讨论该如何提高产线的良率和效率。至于 AI 应用阶段,目前比较常见的有:设备预测性维修、产品瑕疵检测、生产因素分析等。

在纬创导入的工厂智慧应用中,远程维修系统乃是透过 AR 技术,让维修工程师可以看到远端机台的实际状况。PTC 台湾物联网总监王宝庆解释,过去製造业在导入设备预测性维护后,虽然知道了某一台设备即将要故障,必须事先进行维修,但工程师到了现场后往往不知该从何着手,而 AR 技术可以将系统资讯清楚地显示在工程师眼前,让他知道是设备里的哪一个零件有问题,此外 AR 应用还能结合员工教育训练,指引新进员工操作机台或进行生产线换线作业,降低新人教育的时间与成本。

前述几位讲师分享的数位转型经验多以高科技/汽车製造业为主,宏远兴业则是站在纺织业角度,畅谈台湾传统产业如何进行数位升级。宏远兴业资深经理曾一正表示,由于宏远本身比较缺乏科技人才,因此在数位转型过程中,多半选择与外部厂商合作,从中学习经验。

像是与清华大学合作染整先进动态排程,将颜色相近布料的生产排程排在一起,减少洗缸的机率。与 PTC 合作 IoT 即时看板,让所有生产相关的资讯都能可视化、即时呈现。与中研院合作 AI 配色系统,希望强化配色的速度与边缘色配色準确度。

在最后的 Panel 对谈中,人才成为众位讲师最关注的话题,几乎所有讲师都认同,人才是製造业 AI 应用的关键,製造业必须要养成兼具产业製造与 AI 知识的人才,才能实现 AI 分析。

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因此,纬谦透过读书会及部门改组的方式,将分别具备资料分析与工厂製造专业的人集合在一起,希望透过合作来补足人才缺口。宏远则是在各事业部主管下,遴选 AI 种子人才,要求他们跟着一起学习。台湾人工智慧学校处长张嘉哲则认为,目前的教育体制很难培养出产业 AI 专才,企业应从内部遴选优秀员工进行教育训练,才能快速满足对 AI 人才的需求。