趨勢觀察／催動AI製造 落實關鍵3P
2019/06/18 | By CENS
導入解決方案
Jeff Nygaard指出，在亞洲，由於工業4.0與智慧製造策略的推波助瀾，AI正為業者創造出自我適應與自動動態重組的生產功能。
更智慧的機器人、更廣泛連結與精準的流程，以及更具回應力的供應鏈正如雨後春筍般湧現，驅策著整體產業的轉型。這些因素挾其強大的潛力，可能將傳統的人工作業流程推向全新層次的規模、客戶服務、決策品質與營運效率。
隨著部署AI的長期效益逐漸實現，Jeff認為所謂「未來工廠」──或工業物聯網 (IIoT)、互連工廠或智慧工廠──的部署也更形普及。
這一波新建置的生產線與解決方案多以生產效率、彈性及速度見長。
不過，若無自動化作為AI應用的基礎，相關效益均無從實踐。企業必先具備一定程度的自動化，才能串連數據導向的平台，否則將面臨莫大的阻力。Jeff Nygaard說，好消息是，亞太區的企業大多認為AI對未來發展的影響將日增月益。
根據Seagate發表的《資料脈動：釋放人工智慧的潛能》研究，高達89%的企業計畫在未來12個月間開始採用或導入更多的AI解決方案。
儘管如此，當許多企業組織想進一步了解AI並於內部建置AI方案時，各種阻礙卻紛紛浮現。同一份調查便顯示，73%的受訪企業表示不清楚該從何導入AI。
工作本質改變
另外，受訪企業還指出其中的原因包括缺乏明確的策略及方向、缺乏領導團隊的投入、缺少適合的人才，以及IT基礎架構和預算不足。
從好的方面來看，對於積極嘗試啟動AI和自動化技術的製造業者而言，亮眼的營運成果是唾手可得之事。
AI製造之路固然需要一步步踏實的累積，但根據Seagate自身的AI轉型經驗，有三個P最為關鍵而且不可或缺，包含流程 （process）、人才 （people） 和規畫 （planning）。
隨著AI應用日益普及，工作的本質改變了，迫使人員的技能也隨之演變。
Jeff Nygaard舉例指出，對於生產線員工的要求不再是能靈巧地手動組裝零組件，而是要學習如何管理設備，甚至還得熟悉數據分析的流程。
此外，面對快速變遷的製造環境，企業必須首先重視現有員工的「再培訓」，助其養成新技能。
同時，企業也應視其AI策略需求，適時聘僱具必要技能的人才。唯有坐擁具大數據決策技能的豐沛人才庫，企業才能在AI製造立於不敗之地。
Jeff Nygaard強調，自動化和AI之路有賴長期的策略支持，單以自動化而言，實踐的時間便可能需要長達至少五到十年，其中過程往往涉及產品的重新設計，才能將產品變得更適合自動化，以便收集生產資料。
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