Profet AI 友達數位 AloT 人工智慧 低碳轉型 數位轉型

Profet AI/友達數位探討頂尖智造工廠AI升級

2024-02-26
延續 2023 年掀起的AI浪潮,2024年企業積極大規模平展AI應用,製造業各大廠爭相投入資源進行AI升級。深耕製造業AI應用巿場的杰倫智能科技(Profet AI),日前攜手友達數位,同以『效率』為思維,於台灣最重要的科技重鎮 — 新竹,合作舉辦Crossover Talks系列論壇,一同探討「頂尖智造工廠」AloT協力升級策略。

Profet AI執行長黃建豪提到,Crossover Talks系列論壇已成功促進跨產業、領域及世代的深入交流。這一平台不僅涵蓋台灣、越南、日本、中國大陸等多地,還匯聚了來自產、官、學界的專家,共同分享和學習AI技術的應用經驗,無論是成功或挑戰。Crossover Talks致力於快速平展AI應用,並凝聚與強化台灣製造業的競爭力,展望未來,將進一步擴大其影響力,推動AI技術的創新與發展。

友達光電智慧服務事業群總經理楊正義提到,AI對每個企業已不是一個選項,而是如何運用及導入才是大家欲深入探討的,期盼大家透過此活動一窺友達如何透過可大規模平展的AIoT、AI應用,成功達到Enterprise AI與數位化企業,成為頂尖智慧製造工廠。友達數位與Profet AI還因此從客戶變成智慧製造的合作夥伴,一同攜手讓客戶透過AIoT進行數位低碳轉型,強化企業永續競爭力。

本次論壇聚焦探討企業AI佈局及數位低碳轉型,實現企業全面平展,使AI擴展不僅限於某一點或某一線,而是涵蓋全方位的面向。並齊聚產學界嘉賓:景碩科技智慧製造副總經理林智維、生木科技玻璃總經理蔡志鴻、中國工業工程學會理事長暨北科大管理學院院長范書愷教授、友達光電龍潭廠廠長蔣經倫等產學界領袖,共同分享他們數位轉型的獨到見解及實戰經驗。

隨著景氣循環和家園經濟的議題興起,供應鏈面臨重整及在地化挑戰,製造業內部必須不斷創新與精進,以保持競爭力。范書愷教授指出,在AI時代,我們需要擁有鄭和下西洋的胸襟,勇於嘗試,相信自己,採取「To believe is to see」的態度,以AI迎接挑戰。

「One Data」為重要核心理念,企業透過蒐集、清理、視覺化和數位化的數據轉化,實現雙軸轉型(Twin Transformation)。這種轉型旨在同時進行數位和綠色轉型,以滿足現代社會的數位需求並實現永續目標。透過AI進行公司治理,從車間到MES再到ERP,建立智慧化管理體系。廠務端,透過AI監控溫室氣體排放效能,進行參數優化實現低碳運轉,因應未來趨勢及歐盟政策,將綠色帳戶視為重要的績效指標之一。

景碩科技的智慧製造副總經理林智維表示,AI已是現在進行式而非未來,即刻就該擁抱AI。以製造業為例,客戶期望用AI進行判斷標準化,模型分數反映了流程和管理品質,同時也標準化自己。在數位轉型時,應著重在找出最適合公司的解決方案,而非盲目追求最新科技。在老舊工廠中引入AI技術、數據擷取機上盒等智能技術,打造「Golden Line」成功整合各種機器和技術,藉由全自動虛擬量測系統(AVM)成功串接,實現AIoT。在PCB製程中,AI的導入解決了產品品質人工檢測的難題,特別是在多缺陷(Multi-Defect)的判斷上,AI的效益非常顯著,預測機台狀況、建立不同場地的模型、解釋原製程中問題的能力,這使得製程中的問題可以被預測和解決。

能源管理一直是傳產面臨的挑戰,過去常常因電力超標而遭受罰款。生木玻璃引進智慧電表和友達數位Smart Grid能源管理平台,成功實現即時監控和自動停機,避免了能源浪費並提升生產效率。公司內部通過人才培訓教育灌輸正確的AI觀念,鼓勵老師傅不害怕AI,致力實現全民數位化的晉升目標,期望成為玻璃業界的台積電,實現自動化工廠的願景。

友達光電龍潭廠廠長蔣經倫分享超過25年的老廠數位轉型心路歷程。面對外部全球化的競爭及內部設備老舊、資料零散、能源議題等難題,迫使積極應對,提升製造效率,和控制上升的電費挑戰。首先,為克服停機困境,友達數位打造創新資料擷取方式,將傳統老舊機器智慧化,自主開發機上盒SPIIDER實現在不影響機台運作的情況下取得資料,同時節省更換設備的成本。並藉由透過Profet AIAuto ML分析工具,協助工程師快速將預測結果可視化給決策階層,減少工作負擔,將時間專注在解決工廠要點議題。透過4大步驟,包括資料數位化、資料應用可視化、資料分析智能化、設備智動化,儘管初期結果並非最佳,AI的優點就是能夠持續調整參數優化管理,加速傳統DOE實驗設計流程,找到適合的解決方案。以機差改善用電分析為例,AI成功取代人工判斷,降低機台用電差異,不僅實現了減碳效益,也降低了公司用電成本。

蔣廠長指出,製造業雖然面臨數位轉型的難度,但相對於其他行業,製造業具有獨特的優勢。製造業擁有龐大數據量,為數位轉型提供了充足的數據基礎,而這些相對封閉的數據不容易受到外部因素的干擾。他強調,將這些數據納入系統,透過適當的圖文分析,找到問題及方向,能夠有效地推動數位轉型,實現更高效的管理。

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