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迎接5G智造時代 工研院聚焦智慧機器人、AI、AR關鍵技術
[SmartAuto 陳念舜 報導]   2019年06月20日 星期四 瀏覽人次: [20048]

面對5G、人工智慧(AI)推動智慧製造發展,即將成為下一波全球製造業實現製造能力變革的主要策略。近年來台灣產、官、學、研各界,也持續進行智慧製造關鍵技術研發與核心應用方案創新,以便及時在國內外市場爭取更多商機。

面對5G、人工智慧(AI)推動智慧製造發展,台灣產、官、學、研各界,也持續進行智慧製造關鍵技術研發與核心應用方案創新。
面對5G、人工智慧(AI)推動智慧製造發展,台灣產、官、學、研各界,也持續進行智慧製造關鍵技術研發與核心應用方案創新。

工研院產業科技國際策略發展所也特別在昨(19)日舉辦「2019智慧製造關鍵技術與核心應用發展趨勢」研討會,分別就智慧機器人、AI、AR等關鍵技術,以及智慧生產系統、預測維護、品質檢測等智慧製造核心應用方案的最新發展現況深入剖析。

工研院產業科技國際策略發展所機械與系統研究組經理熊治民首先表示,由今(2019)年4月舉行的德國漢諾威工業展(Hannover Messe)可見,隨著設備與系統成本降低,以及應用功能多元化,工業機器人應用範疇正逐漸從汽車、3C與電子產品製造領域,向其他產業擴散,也是協助製造業維持生產力與競爭力的重要方法之一。

熊治民強調:「實現智慧生產的方法不僅有無人化,還要能透過各種智慧化工具與設備、軟體、人機介面,強化人員和自動化裝置融合能力,進而滿足客戶在彈性生產、高度客製化與個人化產品的製造能力。」結合AR應用及主動式人員執行結果偵測,則是重要的智慧化人機介面應用發展趨勢,尤其在複雜產品組裝、品質檢查、設備運作監控與維護等領域,均有相當大發展潛力。

尤其若5G如時程順利發展,將足以協助製造業實現更多基於物聯網與雲端的服務、機器人控制、AI及AR/VR應用等,關鍵是能讓目前使用限制較多的應用方案,拓展應用範疇與擴大產業應用效益,預估2~3年短期內產業使用仍以實驗性個案為主,約在5年後才會有較多製造業者導入應用。

至於AI在製造領域應用雖然越來越廣泛,但他也坦言:「當前製造領域發展AI應用面臨的主要課題之一,是支援各種AI 演算法訓練學習所需的關鍵資料不足,或未經適當處理。」此除了須要各家企業自行持續累積資料外,也可以評估透過公協會或產業聯盟,來建構具共同性資料池的可能性。

工研院產業科技國際策略發展所研究員黃仲宏則提出,盼推動台廠在智慧製造五大進程逐步由可視性、透明度,朝向可預測、自適應目標前進。如目前最新與台灣印刷電路板(PCB)檢測大廠合作案例,係將AI技術導入PCB製程中的缺陷判定與電路修復等領域;進而透過與工研院巨資中心合作,建立高品質的標記資料,以縮短蒐集與分析前的資料準備(data preparption)時間。

最後,由工研院產業科技國際策略發展所機械組研究員劉孟竹發表在今年參觀於西班牙馬德里舉行的全球機器人展(GR-EX2019)感想,除了看好5G技術發展帶來的即時性傳輸,將可透過自動化設備溝通及控制,將為廠內設備提升生產效率。

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