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前進工業5.0!SAS助製造業借力AI 打造更高效永續企業生態

  • 工商時報 陳又嘉
SAS 副總經理陳新銓與顧問陳昶佑,分享製造業如何借力 AI 打造更高效永續的生產模式,迎接工業 5.0 新時代的到來。圖/SAS Taiwan提供
SAS 副總經理陳新銓與顧問陳昶佑,分享製造業如何借力 AI 打造更高效永續的生產模式,迎接工業 5.0 新時代的到來。圖/SAS Taiwan提供

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工業 4.0 開啟企業對雲端、自動化、數據分析和 AI 等技術創新與想像,而「工業 5.0」已在醞釀,準備成為製造業數位轉型的新里程碑。SAS 副總經理陳新銓解釋:「工業 5.0 就是在工業 4.0基礎上,加上永續、韌性、以人為本的概念,並更加緊密連結工業數位轉型與社會發展。」

SAS 顧問陳昶佑分享,工業4.0 進化到工業5.0主要在價值觀的轉變,這涉及整合永續發展、人機協作與提升應變的能力於AI與物聯網的技術革新中,陳昶佑特別列舉智慧製造在 AI 分析領域的 8 大應用場景,包括根因分析、虛擬量測、產品組合與參數最佳化、銷售與庫存優化、持續監控企業風險、節能減碳、異常檢測及預測性維護。

舉例來說,在節能減碳的 AI 應用場景中,SAS AIoT 平台可基於大樓各個角落的感測器數據,藉由 AI 模型偵測異常,如風扇轉速太慢、冰水主機溫度須調整等,自動進行空調系統參數優化,達到能源最佳化與提升能源使用效率。

同時,SAS 觀察到在半導體、光電、電子零組件等領域,許多客戶以「提升產品良率」為優先指標,便是應用上述幾個場景,帶來龐大的長期價值。以日本村田製作所為例,該公司專門生產各式電子零件,他們採用SAS AI分析平台來處理產線資料,結果顯示,僅僅提升1%的良率,就能創造出相當於15億台幣的商業價值。

陳昶佑說明,在製造過程中,過去對良率下滑的分析常依賴經驗法則。現在,借助 SAS Viya AI 平台,能從成千上萬個複雜參數和數據中迅速識別良率下降的原因。透過AutoML 技術,即便是非技術背景人員也可以自動生成 AI 模型,進行參數最佳化的調整,用於改善良率下滑問題,這大幅降低對專業數據科學知識的依賴。同時 SAS Viya AI 平台打造的數位孿生環境可預先模擬參數調整的檢測結果,將模型參數調整所需時間從兩個月大幅縮短至僅需15分鐘,節省超過95%的時間。此外數位孿生技術還能對產品進行風險分級,提升檢測效率和產品品質。

陳新銓最後分享,企業要在AI數據分析旅程中走得更順暢,須謹記工業5.0的核心,打造更流暢的人機協作,實現AI平民化、降低資料科學技術門檻,這不僅提升組織轉型的效率,還能使企業更加專注於發展永續、增強營運韌性等營運新指標,為企業創造長期價值,迎接工業5.0的新時代。

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