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主管、數據、人才及場域為智慧製造4大成功因素

2020-07-14
分類 : CXO分享, 原生現場
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04 宋友聰202006190122 1200

友達光電前資訊長宋友聰

友達光電的智慧製造導入起源於該公司所展開從規模競爭,到價值競爭,再進化到價值轉型的轉型之路。該公司因而參造德國所提出工業4.0的概念,成立智慧製造專案,並由執行長親自監督。

文/曹乙帆


友​達前資訊長宋友聰表示,隨著專案開展,相關人員從2015年的讀書會開始了解什麼是工業4.0、Big data、AI及自動化等詞彙,並以工業4.0為架構來推動這些重要的詞彙,同時以品質提升、生產力提升、自動化提升及綠色生產為目標。

三年前友達提出AI 123計畫,該計畫內容包括100個AI應用服務、200位AI專家培育,以及3000人次訓練,並與人工智慧學校合作,訓練了數百位AI人才,友達因此建立了資料科學家團隊。

智慧工廠的建構與AI 智慧化推動有關,而推動AI智慧化的首要關鍵莫過於AI人才,其次是 Big data,第三是演算法、挖礦、建模與分析。宋友聰進一步補充道,資料科學家人才必須要懂三個領域,亦即IT專業、AI數理統計與數據分析,以及領域專業。

數據採集可說是智慧工廠建構的第一步,有了標準化、數位化與自動化的數據採集基礎,再向上分別進展到數據應用技術與視覺化的數據處理/分析階段,掌握過去、偵測現在、預測未來的數據建模階段,提升智慧水平與知識積累的自我調適階段,然後最終實現高效率、高彈性/高適應用性,並符合人因作業的智慧工廠目標。

對於智慧工廠的挖礦工程而言,問對問題、找對題目很重要。所謂「AI是引擎,數據是燃料」,所以智慧工廠需要數據採集及數據探勘。在此之前必須搞懂什麼叫 Big data,所謂 Big data 就是資訊科技(IT)資料(包括ERP、MES、CRM及PLM等)加上操作科技(OT)資料(泛指設備、IoT、Excel、SPC、KPC及圖像等),其是以母體資料進行分析的。宋友聰歸納了智慧製造AI四部曲:第一部資料採集;第二部資料前處理,包括資料清洗與特徵處理;第三部數據分析建模;第四部部署偵測。

到底AI導入過程會面臨的主要挑戰有哪些呢?對此,宋友聰表示會有資料、人才、分析、IT基礎設施及資源等五大面向的挑戰,亦即企業會分別面臨資料不足、取得困難,資料乾淨度問題;資料科學家人才不足;演算法經驗不足,領域專家經驗不足;過去欠的IT債總是要還;資源取得困難等問題。

他並特別強調,人才是發展AI的第一步,有了人才的基礎後還要再分別克服資料、題目、基礎及文化等問題。解決之道在於由小而大,建立信心,並由大老闆親自參與。總而言之,宋友聰歸納了智慧製造及智慧化成功導入的4個因素:大主管支持、數據資料、人才技術及場域目標。

標籤: 友達光電宋友聰智慧製造製造製造業製造業CIO論壇製造業CIO論壇台南場
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