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数据精准撷取与分流 将成AI制造系统第一步
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2018年03月07日 星期三

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工业4.0概念的制造模式,是透过软硬体的整合,让生产系统具有智慧化,其硬体是根基在现有的自动化技术上,加上软体的串连整合,使之成为一体化架构,而所谓的一体化架构,已不仅止於制造现场的生产系统,企业营运端的ERP、CRM…等系统,也必须一并纳入,简单来说就是未来制造业的所有数据、资产,都不再被分开运作处理,而是视为同一体制,资源与数据可以无缝的快速流动并且使用,市场人士指出,在这其中,AI将扮演重要角色,以深度学习(Deep Learning)方式,协助制造系统的操作者与管理者解决问题。

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要导入AI,第一步是数据的截取与建立,不过要跨出这正确的第1步并不容易,台湾AI实验室创办人杜奕瑾表示,许多系统设计者与导入企业,常常忽略数据撷取的重要性,AI不会是泛用於各种产业的平台,而是单一领域平台,而各种产业都有其专业,因此数据的种类需求与撷取方式也大不相同,以制造业来说,设备监诊是智慧制造系统的基本功能,透过感测器撷取的设备运作数据,将成为此一功能的判断基准,但是相关数据要如何取得?感测器要如何设置?这都需要长期的专业累积,有了这些数据,AI才能做出精准的分析与反应。

这些精准的数据,将成为制造业的重要资产,不过业界人士表示,这不代表所有数据都会被汇整到同一处,智慧制造系统的数据将会被分流应用,以上述的设备监诊功能来说,大多是在现场端所用,现场制造系统透过设备产生的数据,掌握设备状况,并以AI分析判断数据所代表的意义,之後的对应动作,则再由各设备的管理操作决定。

观察未来发展,AI与智慧制造系统的整合将是必然趋势,未来制造设备都会有AI功能,只是程度的多寡而已,不过AI并不会是智慧制造的唯一解答,不管任何领域,AI都必须与HI(人类智慧)结合,方能解决问题,创造出更大效益。

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