2018_智慧製造精進研習交流會

延續105年度及106年度推動智慧製造的主題。根據一對一深入診斷廠商的回應，我國製造業者普遍面臨市場少量多樣及資訊收集斷鏈兩大課題，面對市場多變、難以預測的情形，業者需要更全面的掌握物料交期、客戶訂單生產排程安排、各地倉庫庫存數量、以及生產線上品質管理相關資訊，若是能以系統連接，則能更快速應對客戶的需求，以及供應商物料生產狀況，然而我國傳統製造業者面臨要導入智慧機械解決方案時有人工生產的資訊收集斷鏈現象，導致生產資訊無法完整收集。因此去年度探討國際製造業透過製造執行系統(Manufacturing Execution System，MES，又稱工廠營運管制系統)整合工廠生產資訊的作法，並進一步介紹日本智慧工廠使用AI人工智慧，包含日本業者使用攝影機及動作要素分析系統，以掌握現有人工操作過程，轉換保存製造關鍵技術，透過分析改善現場作業效率，達到生產效率提升及成本降低的目的。
近年來許多業者開始思考如何善用IoT甚至AI的技術協助企業提升經營效率，日本製造業IoT與AI運用領域類型依照使用部門及影響範圍可分為設備環境檢測、運作保全最適化、顧客服務最佳化、趨勢預測模擬四種類型，而依據日本經濟產業省2017年發佈的製造業白皮書，不同類型的製造業者對於智慧製造資訊應用需求程度差異大，其中又以醫藥化妝品、食品、金屬製品、民生用品、紡織及汽車等六項行業別對於智慧製造資訊應用的需求較大。
107年度智慧製造精進研習會以我國資訊服務業者目前主要提供的解決方案類型：設備環境檢測、運作保全最適化為主題，邀請日本業者介紹日本行業別相關智慧製造應用創新案例與解決方案，鎖定對製造資訊應用的需求較大的醫藥化妝品、食品、金屬製品、民生用品、紡織及汽車等六項行業別業者參與交流，共計完成4場精進研習會。分述如下：

1. 於7/9辦理智慧製造導入AI應用趨勢交流研討會，協助業者了解如何透過政府補助計畫升級轉型智慧化，如何以AI應用與導入解決製造供應鏈面臨的問題，強化供應鏈效能與合作，促進產業競爭力。
2. 於9月25日舉辦「智慧製造企業經營與數位轉型精進研習會」，除了規劃政府相關補助計畫資源等產業推廣服務，亦特別邀請到企業數位轉型策略管理及規劃專家林隆潤策略長，分享「智慧製造趨勢下製造業產業數位化轉型的階段性定位與策略抉擇」、「AI可以解決哪些企業實務問題」、以及「製造業產業數位化轉型方案之規劃方法程序與步驟」，並提供實作模板參考，以精進企業經營管理人對智慧製造策略思維，找出最適合的智慧製造導入主軸與解決方案，以便協助產業逐步升級轉型，掌握市場趨勢。
3. 數據是產業升級轉型與提昇競爭力不可或缺的基底，企業面臨機器人、物聯網、AI等新科技導入及數位轉型發展趨勢下，除了策略性思考公司發展主軸，更需要找到好的數據價值供決策參考，掌握乾淨的數據並產生有用的資訊價值，便能掌握未來市場商機。 工業局因應智慧製造與產業AI化的趨勢，為協助企業搭上這波數位轉型AI趨勢，於10月25日舉辦「AI前哨站之製造業數據分析精進研習會」，特別邀請資料科學以及大數據分析實務應用專家，透過數據蒐集、梳理、分析及應用等深入淺出的方式分享數據相關之實務經驗，引導企業了解正確的資料科學精神，並以系統性思考與運作方式處理數據。企業唯有透過好的資訊流即時互動整合，並利用智慧排程及預測技術，結合內、外部數據更精準地提供內部決策參考，才能在有限資源下進行最適調度，以降低成本提升生產效率，逐步智慧化。
4. 於8/30下午舉行智慧製造精進研習會，由野村分享「少量多樣時代邁向智慧製造之不二法則」，從國際智慧製造應用趨勢到行業別導入的個案分享，接著藉由製造業邁向智慧製造的進程說明現場作業方式改善與自動化設備導入的重要；微程式資訊則向與會業者說明其智慧製造推進經驗，由產業面臨的管理挑戰說起，帶入人員及物料管理、人員定位辨識、智慧診斷預知系統等解決方案及案例的分享，共有10家製造業者與協會參與，包含日正食品、華可貴、南亞塑膠、大同公司、佳世達與協易機械等6家製造業者，以及關心智慧製造議題的相關單位，如：中華電信、台灣文經科技、台灣長瀨及鞋類暨運動休閒科技研發中心，共36位產業先進共襄盛舉。