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如何善用資訊科技來協助各行各業提升各種效率，包含像是AI人工智慧、大數據分析，已經是每個企業主所關注的重要議題。隨著AI技術的不斷提升，透過高速的資料傳輸、高解析度的攝影監控以及越來越完美的專家系統導入，讓製造業可以輕鬆透過AI來協助生產線的良率、出貨前倉管的效率 、甚至到最後出貨與收貨時的效率。今（11/29)日，經濟部工業局為協助製造業數位轉型智慧製造，特別在資策會數位教育研究所台中學習中心，舉辦了「製造業瑕疵檢測解決方案研討會」，邀請來自NVIDIA、台達電子、傑騰智能、慧穩科技等各方面的AI專家，分享如何應用AI人工智慧於製造生產流程。同時，資策會地方創生服務處長 洪毓祥，也分享了企業在面對數位轉型浪潮下所應有的企業策略思維。 圖 /  活動一開始由資策會地方創生服務處 洪毓祥處長開場致詞。資策會地方創生服務處處長 洪毓祥分享了企業數位轉型的各個面向與方法。他首先表示，台灣企業面對數位轉型通常面臨三大困難：第一是基層員工反彈、第二是企業中數位轉型專業的缺乏、第三是如何選擇數位工具與企業中的資源配置。面對這三大困難，數位轉型不會一步到位，而是不斷的調整，逐步強化讓企業受益。而對於多數企業來說，數位轉型的風險過大，因此透過數位技術改善流程提升效率、降低成本的「數位優化」，才是當前刻不容緩的必要行動！此外，洪毓祥也分享了資策會相當豐富的協助企業數位轉型的案例，其中涵蓋了工控資訊安全與智慧眼鏡等領域。NVIDIA資深解決方案架構師 劉冠良博士提到，NVIDIA 提供人工智慧平台，包含完整開發所需的軟體資源，加速生產開發瑕疵檢測智慧化的解決方案，協助台灣製造業者順利導AI，優化生產流程。圖 /  NVIDIA資深解決方案架構師 劉冠良博士。劉冠良也分享產線如何應用AI自動檢測，在產線中判斷筆記型電腦的外觀是否正常，而汽車零組件（如齒輪）也能透過機械手臂來檢測不良品，比人工更有效率與精準。此外，IVA 深度學習也可透過GPU來協助。圖 /  AI平台的架構圖。製造業透過人力進行瑕疵檢測與品質控管，幾乎每個製程都需要過QC這關。由於現行常見的AOI設備過篩機率高，迫使業者往往要花額外人力成本進行人工第二次篩檢並進行分類，不但耗費人力，更無法確保產品生產品質。利用AI透過影像辨識與深度學習技術取代人工進行複判與分類降低AOI檢測缺陷，可成功改善人工複檢的繁瑣流程，並降低原本超過7成的過篩率，不僅節省人力更大幅提升產品品質。製造業未來面臨的問題在於生產需求變化快速，業者將更頻繁地改變產線內容，以迎合多樣化的需求，這將使機器在導入 AI 時，必須具備更大量的數據資料與更多樣化的學習模式，才能應變瞬息萬變的市場需求。經濟部工業局積極推動台灣製造業數位轉型，導入 AI技術建立智慧製造系統解決方案，提升產線效率與機台附加價值，期望能進一步帶動國內產業升級，加速製造業數位轉型，開創競爭力。圖  / 如何導入AI科技？怎麼執行？以上六大問題相信都是每個企業主都很關注的議題。人工智慧將無所不在，未來的人工智慧應用將會像呼吸一樣自然，大至整個城市的運作，小至民宅的門鈴都能派上用場。透過NVIDIA硬體與強大軟體的協助下，即使是不熟悉 AI 的人也能夠輕鬆駕馭，無論是用於醫療保健的 NVIDIA Clara、用於智慧城市的 NVIDIA Metropolis、或是自動駕駛車軟體 NVIDIA DRIVE，乃至於今日所做的產線檢測瑕疵品應用，都可以獲得解決。