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數據精準擷取與分流 將成AI製造系統第一步
[SmartAuto 王明德 報導]   2018年03月07日 星期三 瀏覽人次: [1290]

工業4.0概念的製造模式,是透過軟硬體的整合,讓生產系統具有智慧化,其硬體是根基在現有的自動化技術上,加上軟體的串連整合,使之成為一體化架構,而所謂的一體化架構,已不僅止於製造現場的生產系統,企業營運端的ERP、CRM…等系統,也必須一併納入,簡單來說就是未來製造業的所有數據、資產,都不再被分開運作處理,而是視為同一體制,資源與數據可以無縫的快速流動並且使用,市場人士指出,在這其中,AI將扮演重要角色,以深度學習(Deep Learning)方式,協助製造系統的操作者與管理者解決問題。

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要導入AI,第一步是數據的截取與建立,不過要跨出這正確的第1步並不容易,台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾表示,許多系統設計者與導入企業,常常忽略數據擷取的重要性,AI不會是泛用於各種產業的平台,而是單一領域平台,而各種產業都有其專業,因此數據的種類需求與擷取方式也大不相同,以製造業來說,設備監診是智慧製造系統的基本功能,透過感測器擷取的設備運作數據,將成為此一功能的判斷基準,但是相關數據要如何取得?感測器要如何設置?這都需要長期的專業累積,有了這些數據,AI才能做出精準的分析與反應。

這些精準的數據,將成為製造業的重要資產,不過業界人士表示,這不代表所有數據都會被彙整到同一處,智慧製造系統的數據將會被分流應用,以上述的設備監診功能來說,大多是在現場端所用,現場製造系統透過設備產生的數據,掌握設備狀況,並以AI分析判斷數據所代表的意義,之後的對應動作,則再由各設備的管理操作決定。

觀察未來發展,AI與智慧製造系統的整合將是必然趨勢,未來製造設備都會有AI功能,只是程度的多寡而已,不過AI並不會是智慧製造的唯一解答,不管任何領域,AI都必須與HI(人類智慧)結合,方能解決問題,創造出更大效益。

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