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AI與大數據強化數位決策 工業3.5智慧製造最佳路徑

政府熱焦點

名人專欄

2019-11-01

科技部第三季AI投資潛力獎第二名 清華AI中心簡禎富教授工業3.5團隊

為了確保競爭優勢,導入智慧製造尋求轉型升級,已是以生產製造為主的台灣企業發展策略和當務之急。

 

簡禎富教授工業3.5研究團隊

 

一般提到智慧製造,總會直接想到工業4.0,身兼科技部人工智慧製造系統研究中心主任的清華講座教授簡禎富,根據長期產學合作研究的觀察,卻認為工業4.0會顛覆台灣製造業目前擅長的營運模式,而且台灣也未必能一步到位,因此他首倡介於工業3.0和工業4.0之間的「工業3.5」混合策略,藉助AI、大數據等破壞性創新技術,在台灣既有製造管理優勢之上,提升彈性決策與資源調度能力,用較少的代價維持介於先進國家與新興國家之間的利基定位,搶先收割一部分轉型升級的效益,待累積足夠實力也等相關技術更加成熟,再跨入工業4.0階段。

 

打造數位大腦 提升彈性決策與全面資源管理

 

智慧製造的核心能耐是彈性決策與資源調度,簡禎富教授團隊提出「工業3.5的智慧製造與大數據分析解決方案」,希望延續二十多年來因地緣之便,與新竹科學園區高科技廠商等不同產業的合作成果,發展數位決策、全面資源管理、大數據分析、智慧製造、設備智能化等技術模組,協助更多台灣中小企業導入實務應用,並推動台灣企業「新五四運動」:德先生是公司治理和決策;賽先生是科學管理與分析,以推進產業智慧轉型和社會整體升級,共享進步的果實和福祉。

 

團隊成員擁有不同領域知識,整合大數據、人工智慧、機器學習等技術打造「數位大腦」指揮平台

 

工業3.5策略可在台灣既有製造管理優勢之上,提升彈性決策與資源調度能力

 

「現在客戶要求多樣少量的客製化生產,工業4.0甚至希望達到單件生產仍能獲利,因此規模報酬就不再靠大批量,而是整個生產系統和供應鏈的全面資源管理。」因為「全面資源管理」研究榮獲國家品質獎的簡禎富教授表示,既然每個客戶都要求量身訂製,複雜度會等比級數增加,遠超過人能夠及時決策的負荷,必須發展一套更深入、專門的數位決策系統,因應不同需求即時優化資源調度與組合,而簡禎富教授團隊已累積許多產業實例證明可行性。

 

相較於以前只能靠人腦安排生產製程,很難在一定時間內快速反應,加上人腦之間無法連線,決策分析權限侷限於主管階層,簡禎富教授團隊運用大數據、人工智慧、機器學習等技術打造「數位大腦」,等於有了統整業務、生產、材料、物流等部門的指揮平台,可以讓相關決策者即時掌握各種狀況,根據各自權限做出彈性決策,並在同一平台上串流相關資訊,提升決策效能以及維持決策的一致性。

 

建立台灣產業醫療體系 分析服務業協助企業轉型升級

 

簡禎富教授長年與各產業龍頭、隱形冠軍產學合作,協助產業創造具體價值,並從問題點的突破累積成系統面的洞察,發展符合企業所需的解決方案和技術移轉,再轉化外溢到中小企業,其計畫成果專書《工業3.5》已成為年度暢銷書之一。

 

紫式大數據決策團隊

 

考量中小企業資源有限,許多自動化基礎建設尚未完整,也缺乏足夠人才和能夠讓相關專業人才可以發揮的組織配套機制,因此除了協助導入關鍵技術模組和解決方案,簡禎富教授團隊也響應科技部「AI產業化」政策,從清華大學技轉成立師生創業的「紫式大數據決策」公司,「我不想『惦惦吃三碗公』,所以也把這個理念寫在我的書中,希望發展分析服務業(Analytics as A Service),滿足更多台灣中小企業的實際需求。」

 

簡禎富教授解釋這類似建立台灣產業醫療體系的概念,分析服務業就像「工廠家庭醫生」,科技部人工智慧製造系統研究中心則定位為「製造業醫學中心」,經由深入不同產業的工廠醫生,並協助連結外部資源和研究中心,真正解決企業探索智慧製造過程所面臨的痛點,縮短學習成長曲線,「未來還可以輸出台灣智慧製造解決方案給新興國家」,讓台灣製造業與高科技產業,繼續在世界扮演舉足輕重的關鍵角色。

 

 

了解更多AI潛力新星:https://events.businesstoday.com.tw/2019/CPCAI/06_stars.html​

 

 

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