制造业导入AI难落地 IPC业者补上临门一脚

制造业导入AI，能提升效率并促成判断标准化。法新社

从工业4.0到智能生产，制造业近年一直面临新科技成熟带来的转变，从先前的数码化、网络化，到现在的智能化，技术一日千里的发展，让业者对于投入尖端应用茫然无措。如何快速而稳健地让企业完成数码化、智能化转型，成为业者思考的首要目标。

看准制造业智能化发展趋势，产业电脑（IPC）业者新汉于2014年成立新汉智能，专责发展智能制造领域，并与各类软硬件业者合作，期望为制造业提供从硬件到软件应用的完整解决方案。

新汉智能不仅与从日本运营商NTT独立出的数据通讯商NTT Data合作，亦与英特尔（Intel）、德国开发商Synapticon、德国研究机构Fraunhofer IWU，共同推出协作型安全机器人。

为协助客户更快速导入AI，新汉智能与杰伦智能共同进行市场推展，希望以最便捷、快速且成本合宜的解决方案，让客户尽速体验由AI协助所能创造的实际效益。

对于制造业导入AI，新汉智能坦言，先前与许多AI相关业者讨论并合作，这些业者虽然具有技术优势及知名度，但在最终AI落地之际，成效却往往不如预期，关键在于很多业者缺乏对AI的认识与应用的了解，在模型训练阶段就容易出现落差。

杰伦智能认为，许多制造业者已数码化发展，也都展开数据搜集工作，但搜集数据后要解决怎样的问题，以及怎么解决问题，需要更多产业领域专家；这些专家很多都是「现场的老师傅」，但要他们学习如何建构AI模型，其实并不实际，所以希望借由「自动化机器学习平台」（Automated Machine Learning；AutoML）的推出，降低进入门槛。

只要能确认问题、掌握一定特征值，再借由历史数据与经验数据数据，就能协助业者快速建立适合的AI模型。不过，在这过程中，数据的正确性与品质就相当关键。

杰伦智能指出，有用的数据才是最重要的，因为即便有很多数据，但若不能确定关连性，即便有再适合的演算法，也无法获得最优化的结果，此时就需要新汉智能等业者的协助，取得更多相关数值，再投入演算法中寻求其间关连性，才有优化的可行性。

对于制造业未来发展，杰伦智能认为，传统企业透过师徒制传承、教育训练或纸本作业，传授过往经验，强调的是管理标准化；如今企业虽然数码化，有在线系统可缩短学习时间，但仍以流程标准化为主。

随着AI导入，今后领先型的企业，将透过不同类型的AI与工具，养成基于数据进行决策的文化，并以数据分析为主的学习预测，促成判断标准化。

责任编辑：游允彤