運用AI先升級工業3.5 更穩健邁向智慧工廠

清華講座教授/科技部工業工程與管理學門召集人暨人工智慧製造系統(AIMS)研究中心主任簡禎富認為，在進入工業4.0門檻較高的狀況下，中小企業不妨先從升級到工業3.5著手，運用AI技術和分散式決策支援系統，建立數位轉型策略和智慧製造技術藍圖。

洪千惠／台北

在追求低製造成本的思維下，生產線逐步從先進工業國家遷移到新興國家，隨著歐洲、美國、日本等國家製造戰略的改變，製造被視為拯救失業率的解方之一。美國喬治亞理工學院工業工程系教授王緒斌指出，製造業投資報酬率高達248%，並衍生供應鏈甚至服務業的產值。工業4.0是德國透過建置虛實整合系統(Cyber-Physical System；CPS)以實現「製造平台化」的戰略，未必適合台灣每一個產業。

科技部自去年推動人工智慧，預計在5年內投入新台幣50億元推動AI創新研究中心計畫，並成立4個AI創新中心，包括設在國立清華大學的人工智慧製造系統研究中心，推動人工智慧於智慧製造的前瞻技術開發及產業應用，培養人才，協助AI產業化和產業AI化，以促進台灣產業升級轉型。

清華大學講座教授/科技部工業工程與管理學門召集人暨人工智慧製造系統(AIMS)研究中心主任簡禎富認為，製造業若只是導入軟硬體系統，沒有配合的數位轉型和決策流程再造，恐怕只能自動化而無法實現工業4.0智慧製造的精髓。另一方面，在進入工業4.0門檻較高且基礎建設仍不足的狀況下，台灣中小企業不能原地踏步，而可以藉助AI技術和分散式決策支援系統，先升級到工業3.5，即在原有的基礎之上，建立數位轉型策略和智慧製造技術藍圖，強化智慧製造的各種機能。

以專注研發各種創新機能布的宏遠紡織為例，是Under Armour、耐吉、愛迪達等國際運動品牌的主要供應商，為滿足少量多樣的訂單維持國際競爭優勢，宏遠推動「智慧宏遠」的改造計劃，透過物聯網將生產資訊數位化，延伸至機器端形成機聯網，再藉由系統管理、大數據分析技術及精實管理，達成聯網服務的製造系統和創新營運模式，被工業局選定為示範的智慧工廠。

簡禎富解釋，宏遠紡織發展「工業3.0-工業3.5-工業4.0」的完整策略，運用物聯網技術，監控產線運作並整合數據，有效管理生產線，並發展組織同時訓練人才，以轉型為高質化製造服務提供者。此外，專注於半導體晶圓測試探針卡設計製造的旺矽科技，也成功在既有的基礎下，利用大數據分析和人工智慧，以提升先進製程的良率和效能。

簡禎富認為，台灣企業應該盤點智慧製造和數位決策的需求，用最適合的解決方案為工具，按部就班來達成提升競爭力和營運效能的根本目標。