自動化已有基礎 用人工智慧促進智慧製造

圖三：全球智慧製造市場規模與預估。資料來源：資策會MIC

自從德國率先喊出工業4.0後，相關科技也同步突飛猛進中，包括工業物聯網、大數據分析、機器人等技術發展至今，已漸漸打造出新型態的智慧工廠與全新的工業化標準。

尤其近幾年來，人工智慧(AI)浪潮襲來，更賦予工業4.0有了全新的發展面向，明確分野「自動化」及「智動化」的差異，包括「機器視覺」、「深度學習」等利用演算法分析為主的人工智慧技術，已成為工業4.0未來發展的全新趨勢，不僅讓自動化與機器人的技術更為精準、製造業也開始進入如「無人工廠」等全新的科技領域。

人工智慧技術重要性日增

有鑑於工業4.0可能帶動人工智慧相關技術及應用的影響，依據國際產業情報推估，2025年物聯網的經濟規模將達11兆美元；全球人工智慧市場規模將從2014年的172億美元成長至2019年486億美元，年複合成長率為23.1%。(圖一、二)

經濟部指出，台灣在人工智慧系統方面有許多競爭優勢，包括半導體、面板、資通硬體等電子資通訊產業，都有多項領域包括晶圓代工、封測、IC設計、TFT LCD面板、PC、主機板與Cable等全球市佔不是第一就是第二，加上擁有快速製造能量，可望成為全球有意開發智慧系統的業者最佳合作夥伴。

而在應用方面，經濟部認為台灣在許多利基領域如智慧製造、智慧醫療、智慧交通等，都已建立良好基礎，可為智慧系統發展的重點領域，由此帶動其他資通訊科技應用發展，再往下發展晶片產業生態系。

以智慧製造為例，經濟部認為台灣製造業具深厚基礎，亦累積大量數據資料與製造管理技術、能量，發展智慧製造系統，可整合終端物聯網、通信網路、雲端平台到大數據分析，後續更可導入人工智慧，運用於電子資訊、金屬機電及民生化工等產業，協助升級轉型。

經濟部代理部長沈榮津也在「智慧系統與晶片技術及產業發展策略建議報告」中強調，台灣若能躋身人工智慧晶片自主國，以台灣優勢領域為主軸，如車用電子、醫療電子、智慧製造等，發展利基型智慧系統整合晶片，晶片及半導體產值可望快速增長，從現在的2.5兆元，成長到2025年的4兆元。

人工智慧在智慧製造重要性日增

智慧製造其實也就是工業4.0趨勢帶動的重要概念，許多製造強國的政府與產業界無不努力發展，也成為這一波帶動人工智慧應用領域的主要推動力。(圖三)

但智慧工廠的相關技術及應用，包括產線監控、機器人、無人搬運車等，由於大量客製化的趨勢使然，工廠需要面對的產品類型、產線調動等各種生產情境的難度也會大增，雖然透過感測器及大數據分析，管理者已經可以掌握更多用來幫助決策的資訊，但也因為資訊量大量增加，增加管理者的資訊分析壓力，加上市場變化愈來愈快速，人類的分析速度恐怕已經愈來愈難跟上提供速度愈來愈快的前端資料，自然也就更難讓製造現場的機台能夠迅速反應客戶需求。

人工智慧技術之所以會成為智慧製造的重要技術，原因在於人工智慧可以從大數據分析的結果中，找出規律性建立模式，進而學習避免前面發生的錯誤，甚至做到提前預測，應用於製造領域，不僅可以縮短停機時間，更可適時做出產線調整，減少呆料及廢料的發生頻率。

資策會指出，機器視覺在智慧製造領域所扮演的角色，一是可以取代人眼判讀、檢測，提升整體生產良率；二是結合機器手臂，可完成高重複性、需要人手拾取的工序；三是結合穿戴裝置，可以輔助完成檢修、故障排除、操作訓練等，避免錯誤操作。隨著機器視覺應用程度增加，未來機器視覺將會逐漸形成產業化，生態體系也將逐漸完成。

台灣製造業發展智慧製造仍有一段路

事實上，台灣製造業對於智慧製造的未來也充滿期待，根據資策會MIC的調查，台灣製造業會想採用智慧製造的前三大原因，分別為提升企業生產力(31.9%)、顯示關鍵流程的即時性與透明度(20.3%)與改善整合與資訊交換能力(16.2%)。(圖四)

但台灣製造業要去煩惱智慧製造是否會取代人力，恐怕還言之過早，因為根據資策會MIC調查，台灣的民生工業、化學工業、金屬機械、資訊電子業等，在智慧製造施行方面，恐怕還有相當長的一段路要走，以設備聯網能力為例，全部具備的廠商僅佔4%，部分具備則佔40%；而在設備資料蒐集能力，亦即設備是否具備可將運作的參數資訊、環境監控資訊儲存於本機中的能力，全部具備者也僅佔9.5%，部分具備則佔45.5%。(圖四)

反觀設備自動化的建置率方面，已高達62.5%，在已建置自動化的類型方面，58.4%為數控(NC)機台、33.6%為各式工業機器人(包括機器手臂)、24%為自動搬運裝置、其他則佔25.6%，包括開卡測試、高低溫測試、打料、配料、自動倉儲、生產資料回傳設備、環境監控與偵測等。

事實上，人工智慧的發展雖然迅速，但短時間內要完全取代人類，難度還是相當高。全球前三大工業機器人製造商庫卡集團(KUKA)全球首席銷售長Martin Kuhnhen就認為，智慧工廠的未來趨勢，應該是「人機協同」──人與機器人一起工作，依據需求來調節人力與機器人的比例，讓工作保持彈性。

換句話說，未來的智慧工廠，人工智慧雖然重要，但卻非一蹴可幾，台灣業者目前在自動化既然已有小成，未來可思考如何結合人工智慧，讓自動化變得更有效率、更有彈性，也許才是未來值得發展的方向。