臺灣正處於成為智慧製造關鍵樞紐的關鍵時刻，其中人工智慧（AI）和自動化處於這場變革浪潮的前沿。
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臺灣智慧製造現狀
臺灣的製造業主要集中在電子、電腦和機械領域，是其經濟的支柱。根據臺灣人工智慧學院的數據，2019年其生產價值約為3,200億美元，佔全球製造業市場的約3.5％。
儘管面臨勞動力短缺和勞動力成本上升等挑戰，但智慧製造預計將領導全球企業採用工業4.0實踐。智慧製造利用人工智慧、機器學習和自動化技術進行生產革命。這種轉型承諾提供更高的自動化水平、客製化、永續性、網路安全性和人機協作。麥肯錫報告稱，70％的公司正在考慮或正在實施智慧製造策略。
臺灣如何運用人工智慧和自動化重新塑造智慧製造？
提升產品生命週期管理
產品生命週期管理（PLM）引領智慧製造創新。它提供了一種結構化方法，可以監督產品從概念和設計到生產、使用和處理的每個階段。
PLM系統與人工智慧和自動化的整合已經取得了顯著的成果。例如，它可以實現對產品設計的自動模擬和完善。此外，透過分析龐大的資料集，人工智慧可以偵測潛在問題，提出設計改進建議，並預測維護需求。因此，這可以加快產品開發過程，降低成本，並提高產品品質。
改善預測
傳統的庫存預測依賴電子表格或紙本方法，需要大量時間和人力資源。儘管傳統方法利用演算法預測未來的需求和供應水平，但這些演算法通常保持不靈活。
同時，基於機器學習的自動化預測提供了動態演算法，可以自動適應市場動態、歷史生產數據和行業趨勢。這種上下文意識顯著提高了預測的準確性。透過自動分析來自內部和外部系統的大量歷史數據，機器學習驅動的預測增強了對未來採購和生產水平的可預見性，從而提高了訂單滿足率。
利用預測性維護
預測性維護允許製造商預測設備何時可能發生故障，從而減少昂貴的非計劃性停機時間。
有效的預測性維護取決於資料收集，涉及從機械設備中收集相關資訊以監測其性能、檢測異常並預測潛在故障。自動化在這一過程中發揮關鍵作用，透過積極收集來自各種來源的數據，包括即時和歷史數據，為設備運作狀態提供洞察。
隨後，透過使用人工智慧演算法對資料進行分析，組織可以識別模式、異常和趨勢，有助於預測潛在的設備故障，實現維護或更換的主動安排。
智慧製造中實施人工智慧和自動化的好處
智慧製造中人工智慧和自動化的好處是顯著的。
- 提高效率：透過流程優化和即時數據利用，智慧製造中的人工智慧和自動化技術可望提高效率，減少浪費。
- 提高品質：人工智慧和自動化的整合可以透過即時識別和預防詐欺來提高產品品質。
- 提高適應性：人工智慧和自動化促進了生產的更大適應性，使製造商能夠迅速回應市場需求的波動。
- 節省成本：透過優化人力和時間資源、提高效率以及優化庫存水平，智慧製造中人工智慧和自動化的採用可以帶來大量成本節省。
如何為您的業務選擇合適的技術供應商？
企業需要尋找值得信賴、經驗豐富的合作夥伴，並具備提供優秀服務所需的技能和能力。
需要考慮幾個關鍵因素，包括：
- 平台的安全框架
- 遵守隱私法規和資料處理協議
- 在實施過程中的有效支持
- 與現有程序和流程的整合能力
- 產品創新路線圖
- 供應商和產品的聲譽
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參考文獻
How AI is Redefining the Manufacturing Industry
How Companies Can Succeed With AI In Smart Manufacturing
10 strategies to choose the right tech vendor for your business
akaBot (FPT)是以RPA（機器人流程自動化）平台為基礎結合人工智慧、流程挖掘、OCR、智慧文件處理、機器學習、對話式AI等技術，為企業提供營運最佳化解決方案。 akaBot 橫跨銀行與金融、零售、資訊服務、製造和物流等08個領域。akaBot在「機器人流程自動化」被Gartner Peer Insights、G2 評選為「客戶之聲」，被Software Reviews評為全球前6名RPA平台。 akaBot也獲得了著名的史蒂夫獎、2021年亞洲銀行家獎、Everest Group RPA產品 PEAK Matrix® 2023等。
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