鴻海科技集團副董事長李傑教授談工業AI
透過清華大學專注智慧製造「人工智慧製造系統研究中心」(AIMS) 的紫式決策講座，鴻海科技集團副董事長李傑教授「具韌性的工業智能系統在技術、問題與應用層面的最新進展」的課程。
採訪／施鑫澤‧文／林品賓
當前人工智慧(AI) 積極發展的情況下，許多的應用都少不了人工智慧的輔助，尤其是在工業製造方面，更是需要人工智慧的協助使生產更符合標準，效率更高。例如在半導體晶片的生產中，因為半導體製程的微縮，使得測量與驗證等工作不可能再由人工來完成，這時候就不需要人工智慧的介入，才能進一步的達到需要的水準。不過，在當前運用人工智慧逐漸普及的環境中，人還是其中的關鍵，包括規則的訂定，或是標準的確認都還是必須要由人來做主導。因此，如何發展出以人為本的人工智慧治理策略，這就變得是非常重要的課題。
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過去為美國國家科學基金會 (NSF) 智慧維護系統中心 (IMS) 的創始主任，而 IMS 與鴻海在內等 100 多家全球公司，長期合作開發、推動智慧製造，鴻海深圳龍華廠區更成為世界經濟論壇 (WEF) 認證的燈塔工廠 (Lighthouse Factory)。而且，目前更操刀鴻海在美國威斯康辛州的建廠事宜，現任鴻海科技副董事長的李傑就強調，目前工作是開發工業 AI 系統，以實現企業、工廠零停機和無憂製造。
現階段以鴻海集團來說，發展人工智慧有四大目的，首先就是因應數位轉型，其次是建立具韌性的工業人工智慧系統，再者是規劃出複雜且巨大的具韌性的系統實例，最後就是發展下世代的智慧型維護服務系統。而這些項目就是要搭配整個鴻海集團未來的發展，透過人工智慧輔助來達成目標，重新推動整個集團的不斷前進。
數位轉型在於提升競爭力與企業活力
李傑針對這四大目的解釋道，在因應數位轉型的方面，因為鴻海集團要提升競爭力，重新打造企業活力的情況下，這就必須要依賴人工智慧的輔助。只是，要做這件事情的前提，要先把整個策略的目標訂立清楚，而不只是建立程序做法而已，這樣才不會在做的過程中浪費時間。而事實上這樣的想法是在當初還沒有手機可以智慧上網時就已經提出，也就是設想未來之後所有的設備都能透過感測器來收集資料，這些資料在經過大數據運算分析之後，其結果則可以提供給企業做相關的參考，這就是最原始的因應數位轉型邏輯。
而事實上，目前這樣的作法，已經使得製造端的機器設備能在數據資料的輔助下，預測其何時可能發生故障，何時該做更新。因此，相關人員就能事先進行檢修與更換，降低了設備臨時因故障而造成的停工損失，也提高了生產效率。這也是從過去工業生產的六個標準差，升級到當前工業 4.0 的最主要發展方向。
至於在建立具韌性的工業人工智慧系統方面，李傑強調，要達成生產或經營的目標，就必須要藉由這樣的系統來進行適當的預測。而如何建立一個夠適當，而且夠準確的預測系統，這關係到未來執行時的可行性，與最後結果的因果關係。因此，這方面所使用的工具幾乎就與機器學習脫離不了關係，其中包括了以精度為主的深度學習，還有以速度為主的寬度學習等，這樣使得速度與精密度都能達到。
而為了透過其他人的經驗來架構出相關的預測系統，讓本身可預測未來結果，以及防範發生風險狀況，為了建立這樣的一套人工系統，鴻海與 IBM 在 2018 年期間進行合作，以 IBM 的 Watson 為架構，建立了一個工業人工智慧中心。而該中心由 IBM 來負責營運，這個工業人工智慧中心後來也成為多家企業期望進入這個領域的基礎，這對整個工業生產的智慧化發展有著非常大的貢獻。
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再來在規劃出複雜且巨大的彈性系統實例部分，當前許多的人工智慧實用案例或許都僅限於一個公司，甚至是一個部門的用做而已。但如果將其範圍擴大到例如整格風力發電風場的預測與規劃，或者是整個高鐵設計這樣巨大規模的案例上，這其中就不只是只用到人工智慧而以，其中還必須加入人的價值在內，並且與生產系統、管理系統的搭配。
甚至於必須納入全球化的管理，這在當前全球化供應鏈的形態下都必須精準計算。否則，就如同當前全球面臨的缺貨問題，這可能無法立即的納入人工智慧的預期之中，因此其演算出來的結果就會於最後執行時有不符合的狀態，例如某汽車大廠因缺晶片的問題，最後必須要做出減產 30% 的決定，這個就是沒有運作好此複雜且巨大的韌性系統實例結果。
李傑還強調，這方面護國神山台積電在運作時就特別有注意到。而且，還不只台積電，在許多產業中也都開始察覺到這樣的情況。例如鴻海集團本身，目前投入電動車的研發與生產及製造之後，未來在用於電動車化合物半導體市場，或是發展快速充電系統等項目上，這些都必須要原料、模組，以及系統整合運作的搭配。所以，這些鴻海集團的發展戰略，就是在整個複雜且巨大的彈性系統實例建立下，達到水平與垂直的整合，並順利的來完成整個工作。
智慧型維護服務系統受矚目
最後談到未來發展，在鴻海集團介入電動車市場之後，未來如何發展出一個具備人工智慧的下世代的智慧型維護服務系統，這會是下階段整體發展的關鍵。李傑強調，在這些布局之後，未來服務的主角重點是在人，而不是在電動車上。也就是人如何能享受到電動車帶來的方便與舒適性，而不是隨時都必須擔心電動車沒電的情況，甚至可能發生車禍的危險，這就必須要仰賴智慧型維護服務系統的預測結果來達成。
李傑最後總結，工業人工智慧是一項系統工程，也就是做一件事情有一套標準工具與驗證體系，其結果必須是可以預測、可以重覆與可靠的。因此，工業人工智慧可幫助企業在此三項條件下，達成最好的生產效果與創造更多顧客價值。
另外，工業人工智慧影響的不只是工廠、企業或是產業的發展，也牽涉到國家發展，像是南韓就打算在 2022 年前，建立 3 萬座智慧工廠在全國各地營運，目標在 2030 年前設立 2000 座以人工智慧為主的智慧工廠，台灣若想要重返亞洲四小龍，工業人工智慧也將是未來 20 年的關鍵因素。
清華講座教授簡禎富表示，為了推動產業AI化和AI產業化 ，科技部AIMS中心特別在清華大學成立AIMS Fellows跨院高階主管碩士專班以及智慧製造與數位決策iPhD培養產業人才，邀請鴻海集團副董事長 李傑講座教授分享其整合理論與實務的寶貴經驗，特別是工業人工智慧發展的機會和挑戰。
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