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【智慧大工廠台中場論壇】當 AI 進入工具機,就能讓製造業往高階製造大步向前!

工具機被稱為「機械之母」,也是製造業的重要根本。因應 AI 與數位轉型強大驅力,傳統工具機產業除了研發機台性能外,也開始應用數據與智慧來創新商務模式與提升整體價值。《TechOrange科技報橘》智慧大工廠論壇特地前進台中工具機產業根據地,探討這波風起雲湧的升級大業如何改造台灣黃金縱谷。

科技報橘社長戴季全提到,高盛預估未來 10 年 AI 會促進全球 GDP 7% (約為200 兆台幣)的經濟成長,而身為台灣 GDP 主力的工業與製造業若能跟上這股潮流,即可搭上全球生產力大躍進的火箭船。數位發展部數位產業署長呂正華提到強化工具機產業的數位韌性極為重要,從技術、人才、資安意識的強化都是台灣未來經濟發展關鍵。呂正華特別強調,「AI 用在智慧工廠裡面要一點一滴扎馬步。現在萬機聯網之後,有數據就能做分析。當AI進入工具機,就能讓我們製造業往高階製造大步向前。

工具機產業未來發展:數位化、標準化、永續缺一不可

工具機行業面臨零組件市場變化、勞動力缺工、中美貿易影響等挑戰,建立韌性供應鏈才能應對未來多變市場,台灣工具機暨零組件工業同業公會理事長陳伯佳強調推動標準化、強化數位與永續環保能力為公會未來重要願景。秘書長陳忠平提到德國工具機產業毛利可達到 40%,台灣產業相比仍有進步空間,若能透過提升標準化普及、發展節能技術和結合軟體服務提升附加價值,產業競爭力與營運績效自然能夠提升,自然也能提供客戶更全面的服務。

萬里雲集團創辦人暨董事長劉永信建議,企業數位轉型可從雲地整合、資料備援、建立數據中台與強化資安等個四面向做資源配置。

萬里雲集團創辦人暨董事長劉永信則建議,企業數位轉型可從雲地整合、資料備援、建立數據中台與強化資安等四個面向做資源配置。數位化的步伐也須從小但有影響力的目標開始,更要培養組織信心,如此才能迅速獲得成效,建立影響力,形成滾雪球效應。

面對生成式 AI 如何與日常業務結合,他則建議數據是企業訓練和改進的基礎,透過建立數據中台,企業有辦法透過 AI 最佳化數據價值,並且在不同的業務場景中強化商業洞察,創新策略佈局

以東台精機為例,從一開始的接單客製化製造,東台精機已經逐步轉變商業與客戶服務模式。很早便開始投入智慧製造升級,東台精機工具機事業處副總經理嚴璐表示,從數位生產線、自動化與機器人技術導入,到進階的 AI 分析,東台精機已經可歸納出工具機專屬智慧製造解決方案,再依照客戶需求作微調,這樣的商業彈性也讓企業能提升生產效率與適應市場變化。

工具機工廠轉型助力:AI、雲原生與數據推動的加值服務

全球通膨和成本上升對供應鏈造成壓力,使得企業需要謹慎管理供應鏈、生產流程以確保效率和成本控制。數據分析能力成為工具機產業必修技能,協助供應商管理、風險管理與增加生產和能源應用效率。現在不分國內外科技公司、製造廠,都從不同角度智慧化,包含從 AI 技術與商業模式創新,或是著重於工廠所需的永續、工安與資安等營運角度輔助等。

NVIDIA 資深資料科學家劉冠良表示,透過 Omniverse 和 AI 可以協助工廠做任何的 Perception AI,包含瑕疵檢測、預防維護、工安的檢測或是供應鏈預測。

NVIDIA 透過強大的雲原生能力以及與全球生態系的密切合作,協助工具機產業解決跨國供應鏈管理與加速創新研發,透過 AI 與強大算力協助企業把既有的商業營運模式再加上軟體定義的附加創新價值。GPU 的平行運算能力,極為適合加速開發特定領域的 AI 解決方案, NVIDIA 也成立各個產業專門的 AI 軟體團隊,針對不同專業領域與需求提供研發與應用協助

NVIDIA 資深資料科學家劉冠良表示,透過數位孿生平台 Omniverse,NVIDIA 希望做到更完善的工廠生產、供應鏈整合與產品全生命週期的管理整合與協同作業。Omniverse 結合 ANSYS 和 Cadence 等模擬軟體,再匯入 PLC 等工業系統的各式數據,甚至是結合各種 IoT 的廠商,即可在平台上建造出虛擬產品開發、測試管理,甚至是整條產線的虛擬模型。如此一來,不論是要加快產品開發速度、檢測產品瑕疵,甚至做到工廠的生產預防維護,都可以透過 AI 模型先做驗證與預測,確保在實際導入時不會發生不穩定狀況,藉此全面提升生產效率、品質與營運績效。

華碩電腦智慧解決方案事業部副處長辜英憲說明,AI 智慧生產技術可以運用在「機械之母」工具機的環節,包含設備監診,生產品質檢驗,以及監測人與機器操作間的危險性動作等。

智慧製造的轉型,來自於軟硬體的整合與數據價值的提升。華碩透過整合 WiFi 6 、5G 等科技,以及長久以來在供應鏈、工廠生產累積的深厚經驗,專注於開發以 AI 驅動的自動化解決方案,同時打造了首座 AI 智慧示範工廠。包含一系列 AI 加值的軟體工具包與 AIOT 解決方案,例如 AR 巡檢行動戰情室、MCS 智能物料搬運系統等應用的導入。

華碩電腦智慧解決方案事業部副處長辜英憲說明,AI 智慧生產技術可以運用在「機械之母」工具機的環節,包含設備監診,生產品質檢驗,以及監測人與機器操作間的危險性動作等。透過人工智慧的助力,工具機能夠透過數據的運用而加值,幫助廠商將傳統生產方式轉為智慧化、服務化的商業模式,進一步提升競爭力。

微軟現在專注於透過雲端與 AI 科技賦能企業轉型。將生成式 AI 結合企業的日常營運,已成為微軟最新的 Azure OpenAI 服務,企業可使用 Azure OpenAI ChatGPT 模型將內部知識傳承進行整合。微軟大中華區高科技製造行業負責人章恩齊說明,新進的員工可以透過 Azure OpenAI ChatGPT 生成的互動式回答,快速掌握產業老師傅傳承下來的知識;若是設備有任何異常數據被偵測到,也可即時推播訊息到管理人員的裝置上,確保生產問題可以即時解決而不會影響產能。 同時,這些企業機密資料,也會受到微軟嚴密的資安保護,確保數據不會遭到濫用

強化數位韌性與供應鏈,成為生態圈課題

台塑網科技公司應用軟體事業群供應鏈服務處專案顧問林浩瑜說明,透過數位工具建立一個統一平台,即可大幅提升供應鏈流程的效率與資訊透明度。

加值產業的營運效率與韌性,以及強化整體生態圈的供應鏈已經成為智慧製造的共同課題。工廠營運最重要的一部分就是庫存管理,不論是超額下單或重複下單都可能導致庫存管理不精準,導致影響訂單交付和成本控管。 台塑網科技公司應用軟體事業群供應鏈服務處專案顧問林浩瑜說明,透過數位工具建立一個統一平台,從一開始的廠商詢價、招標、訂約、交貨控管與付款等流程都可在協同管理平台進行系統化管理,進而提升供應鏈流程的效率與資訊透明度。台塑網集結大量產業上中下游供應商,簡化整體採購鏈流程,並且針對新興綠色採購需求建立相關配套服務措施,持續提升產業價值鏈。

Rockwell Automation OEM 業務客戶經理歐峻杰觀察,目前大部分 OEM 廠商的營收占比有 80% 是來自於硬體 20% 是來自於服務,但這樣的營收占比在遇到未來的市場挑戰時,需要再度轉型強化韌性。

在思考產業價值鏈時,可從商業模式的創新與提升附加價值開始思考。Rockwell Automation OEM 業務客戶經理歐峻杰觀察,目前大部分 OEM 廠商的營收占比有 80% 是來自於硬體 20% 是來自於服務,但這樣的營收占比在遇到未來的市場挑戰時,需要再度轉型強化韌性

他建議使用 Rockwell Automation 三支創新來思考,一是設備的數位化轉型,提升設備生產效率與透過數據掌握可優化面向;第二是永續轉型,包含碳排盤查、能源效率使用提升都有助於永續生產,第三為資安強化,做到 OT 資安管理與各種日常備份、災難備援部分,已達提升商品銷售面對市場波動的韌性,更可提升整體企業附加價值。

TeamT5 資深技術經理侯翔齡表示,對抗進階網路攻擊族群沒有絕招,關鍵在「威脅情資」,TeamT5 的威脅情資主動掌握所有的攻擊者手法。

台灣製造業近年來成為勒索病毒攻擊眼中的目標,一隻病毒極有可能癱瘓整條產線甚至廠房,而多半企業也只能摸了鼻子認賠。專注於惡意威脅研究的台灣資安公司 TeamT5 掌握即時駭客情資與攻擊手法,幫助企業建立有效的惡意威脅防禦網。TeamT5 資深技術經理侯翔齡分享,對抗進階網路攻擊族群沒有絕招,基本功要做好。防禦框架有 5 個階段,包含識別威脅、保護裝置與環境、偵測攻擊預兆、即時回應緊急事件與災後恢復確保穩定營運。

透過 TeamT5 提供的 MDR 威脅偵測應變服務(Managed Detection and Response),可偵測異常並即時通報,可以幫助身處攻擊目標核心的製造產業做到降低風險與正向面對進階持續性威脅 (APT)  ,做到企業營運不中斷與強化商業韌性。

智慧製造代表案例:台中精機、天工精密

台中精機協理黃怡穎分享,公司現在已開始進入綠色永續轉型階段。

台中工具機黃金縱谷的轉型路徑發展幾十年來從未停下腳步,許多從傳統工廠起家的企業到現在仍然不間斷地持續探索創新。台中精機成立於 1976 年,並在全球建立廣大客戶網路。台中精機協理黃怡穎分享,從一開始的技術研發,公司也走過數位轉型路程,到現在也開始進入綠色永續轉型階段。台中精機主要關注三大目標,包含綠能智慧工廠,強化電力節能與提升水資源利用效率、生產綠色產品,從產品設計的環節就開始考慮永續,使用可回收材料、結合資料搜集各種優化綠能的數據面向,以及持續推動綠色製造的目標到供應商與客戶端,擴大整體綠色供應鏈影響力。

天工精密每年生產 150 億顆鋼球,隨著生產規模擴大,天工精密總經理林筱婷已導入 AI 協助檢測產品瑕疵。

另一間專門生產各種滾珠與滾柱的天工精密,則是透過數位轉型解決產品生產精度的挑戰。每年天工精密生產接近 150 億顆鋼球,必須達到加工精度 0.25μm 的等級,約為一個病毒的大小。因為需要確保與客戶的交貨承諾與實現零缺陷(0ppm)交貨的目標,每顆鋼球都要經過百分之百檢驗。天工精密總經理林筱婷分享天工精密自主開發物聯網與邊緣運算做數據搜集,結合資料分析,逐步建立自動化流程與即時監測設備狀態強化廠房管理。也透過 AI 協助檢測產品瑕疵,讓產品高精度的目標可以更加容易達成

工具機產業身為製造業重要源頭,在智慧製造的風潮影響之下,已開始踏出創新步伐。不論是透過數據蒐集更加通透的了解生產即時狀況,甚至是透過軟體加值的創新服務模式,持續提升國際市場競爭力,都是 AI 時代生產力革命下的重要實踐。