AI在制造业的应用前景乐观 制造流程已显现成效

AI在制造业的应用前景乐观 制造流程已显现成效

Tesla Model 3生产过程遭遇瓶颈，执行长Elon Musk坦承「过度仰赖自动化是个错误」，但自动化发展由来已久，是现今制造业的趋势所向，理应可为制造业者带来更好的生产效率，市场指出，这次Tesla生产地狱事件的问题之一在于实现「高度自动化」的机器人并未达到预期成效。

专家认为，目前机器人尚未发展与人相同水平的适应能力，造成仍需不断透过人类对机器人进行调适。其次，越复杂的任务，背后所需之技术也更为复杂，Musk也曾指明当初为达到机器设备间能够互相沟通，然而因背后的通讯问题太过繁杂，造成部分根本无法使用，Tesla最终也在不得以的情况下将系统卸载。

虽然Tesla事件多少让外界开始对自动化产线产生疑虑，不过专家则是认为在机器人之外，人工智能对于制造业者仍具有相当大的影响力与效益。

研调机构Gartner调查，目前AI在全球各产业中已属于使用相当广泛的技术，其中用于信息安全是目前各产业着重的目标，占所有AI应用中的大多数，占比45%，而运用AI改善制造与营运流程，则是排名第二的产业需求，占比37%。

以钢铁业来说，现在一方面面临钢材品种、规格需求多样化，对产质量量与交货期要求越来越高，而另一方面受限于市场环境发生变化，导致钢材市场跌宕起伏，竞争激烈。

身为***最大炼钢厂，中钢在大环境竞争激烈的趋势下也不得不做出一些转变，中钢信息系统处处长张日新表示，现在炼钢铁已经不是问题，如何炼好钢才是重点。现今中钢走向大量客制化服务，核心就是提高产品良率。

钢铁产业需要透过实时测量调整生产计画，为了降低次品率，往往容易增加额外处理与时间以及成本。假设钢胚有30~40厘米厚，在压薄之前肉眼无法看出里面是否有瑕疵存在，而在这方面，AI便能发挥效益，因为光凭人类感官所搜集到的信息在某些时候会产生误差、模糊，而AI则可以协助提升信息精确度。

同样在AI领域大有所为的还有韩国浦项钢铁(POSCO)。浦项钢铁的智能工厂平台「PosFrame」能将炼钢厂运行需要的数据视觉化，而今年浦项钢铁则是和GE(General Electric)合作，将平台结合GE针对工厂的解决方案「资产性能管理」(APM)，后者可针对工厂内设备发出早期预警，让设备状态维持在最佳状态。

透过这个混合平台，浦项钢铁预期可望提升钢铁厂房的效率和安全，高附加价值产品占所有钢铁销售的比率上升至60%。不仅协助企业改善制造流程，未来AI在制造现场中也将在重要时刻发挥效用。

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