人工智能助力智能制造 传统制造业转型需以数据搜集优先

在全球产业发展的进程中，制造业一直扮演着十分重要的角色，而藉由成熟技术与应用的导入，也让制造业得以提供更精致细腻的生产服务，继续扮演着全球产业发展背后的推手。

近期，随着人工智能发展到得以广泛应用的地步，怎样将人工智能与生产制造进行连结，则成了另一个热门的议题。而导入了人工智能的生产制造，则有了智能制造的新角色定位。

人工智能与生产制造之间之所以产生火花，物联网的成形，扮演了相当关键的角色。毕竟，在万物联网的概念中，面对大量数据资料的传递及流动，如果不能有效的分类、储存、分析、模拟，到产生回馈，则庞大的数据，最终只会成为庞大的负担，无法创造任何价值。要对庞大数据资料进行各项处理的工作，就得倚靠人工智能的协助。

在物联网的架构下，智能制造是属于产业的应用别，而人工智能则是得以让智能制造实现的重要工具之一。

要知道人工智能并不是一项全新的科技或技术，最早的概念甚至可以追溯到40年代，一路发展迄今，历经了几次浮沉，近几年由于相关基础、技术及环境的改变，才让这一波人工智能风潮得以在短时间内，迅速的被引用到智能制造等不同的领域之上。

像是运算与储存技术的提升、算法的累积及突破，确实对这波人工智能风潮带来正面的帮助；不过，最重要的关键还是随着物联网与联网装置的兴起，所产生的巨量数据，以及带动各种数据库的开放及分享，应该才是推动这一波人工智能应用风潮的最大关键。

过去人工智能在发展上，往往会局限于某些特殊领域中使用，除了建置费用等因素外，能取得相关数据资料的多寡，也是人工智能是不是能真正达到智能的重要因素。就好比一个儿童，必需要经过不断的学习，才能成长。对人工智能而言，数据就是学习的来源，资料量越多，运行就会越具效益。

过去，生产制造的流水在线，机台设备都是各自独立，设备的各种实时状况，不仅难以记录，更无法追溯，所以只能等到事情发生之后再来解决。

不过，物联网引发的联网风潮，让越来越多的机台设备都具备了对机台数据进行实时撷取的功能；而大规模由产线端所产生的数据资料，透过人工智能建模的过程，才会成为对提升生产效益能带来帮助的有效信息，也才能协助生产制造朝向智能化发展，进而达到智能制造的目标。

虽然今后发展上，透过架构上的演进，人工智能本身也将出现不同的转变。会从目前透过既有数据的分析，找出逻辑，从而去预测未来的层级；进一步成为透过学习，能从庞大数据中去寻找数据之间关连性的程度。

不过，即便如此，但如果缺少了数据的填充，则人工智能也将仅是一堆毫无用途的程序组合，无法创造任何的效益与价值。(本文为研华执行董事何春盛口述，记者杜念鲁整理)

何春盛：1954年生，毕业于大同工学院电机系，曾于中国台湾惠普科技担任工程师和经理人共计超过10年，并先后出掌惠荣信息与力玮实业等多家公司总经理，目前除了是研华的共同创办人外，亦担任研华的执行董事并兼任欧洲区总经理。

关注DIGITIMES，产业资讯一手掌握