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製造業導入AI 有3大挑戰

  • 工商時報 王賜麟
製造業導入AI有缺工、軟硬整合速度太慢、人才難覓等3大挑戰。圖/本報資料照片
製造業導入AI有缺工、軟硬整合速度太慢、人才難覓等3大挑戰。圖/本報資料照片

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工研院日前發布2020年台灣製造業景氣展望的預測結果,預估2020年製造業產值成長率達1.28%,全年產值可達19.18兆元。雖然台灣製造業產銷仍受全球景氣影響,但國際貿易戰引發全球供應鏈轉移,台商回台投資的趨勢,人工智慧(AI)和5G等新科技的應用,帶動電子零組件與終端產品需求,台灣製造業產值可望在2020年展現活力。

國際數據資訊(IDC)針對台灣市場做出預測,指出融合式AI(Fusion AI)將成為2020年的新趨勢,演算法將更為透明、AI的使用也會越趨簡單。台灣AI採用率將在2021年達到43%,成為推動台灣ICT產業發展的關鍵力量。

IDC針對亞太區與台灣企業的AI發展現況進行調查,目前台灣僅有3成企業實際導入AI,意即有高達七成的企業尚未擁抱AI,更預測台灣企業導入AI後,生產力將從現在的12%,在2021年提升達30%。

但台灣製造業市場競爭,從傳統邁向智慧之路也並非易事,如何找到適合的機會與突破點,在降低製造成本的同時,又擴大規模並兼顧品質,成為重要的課題。台灣新創團隊智慧製造AI公司Kapito(開必拓數據)提出三項製造業在導入AI之前,所會面臨的困境與挑戰。

挑戰一為少子化、缺工問題無解,由於台灣生育率持續降低,少子化問題導致缺工問題持續,像多數傳統製造業品檢員已屆退休年齡,卻仍需要仰賴雙眼執行目檢工作。而台灣硬體思維導向,除了少數具資源與財力的科技大廠外,約5成員工認為公司並未提供具備創新的環境,甚至管理者較少賦予員工權利讓其自主決策或承擔風險,總體來說AI創新思維趨於保守與被動。

挑戰二是軟硬整合速度太慢,台灣製造業正面臨高變動生產內容、少量多樣、高效率的新模式,才能迎合市場不斷變動的需求,目前智慧製造技術提供者區分為AI與SI(系統整合),兩者關係的斷裂、軟硬體整合速度太慢,導致擁有技術卻難以落實,不僅少見完整解決方案的提供者,多數業者也還未找到可創造投資報酬率的AI應用場景。挑戰三為AI人才難覓,許多AI公司僅提供初端的「工具」,以至於製造業初步導入AI後,卻找不到相關IT人才連結維運設備與系統的問題,造成AI演算法無法優化,也無法進一步規模化。

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