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走在臺(tái)灣企業(yè)前面 上銀已經(jīng)AI導(dǎo)入實(shí)際產(chǎn)線應(yīng)用

點(diǎn)擊:1011 日期:2019-01-25 選擇字號(hào):
2019 年 AI 自動(dòng)化工具普及,越來(lái)越多臺(tái)灣企業(yè)開(kāi)始進(jìn)入 AI 導(dǎo)入階段,思考如何利用 AI 工具找出新的商業(yè)價(jià)值。臺(tái)灣制造業(yè)龍頭上銀科技走得前面,已經(jīng)把 AI 導(dǎo)入實(shí)際產(chǎn)線應(yīng)用,甚至還一起與學(xué)校團(tuán)隊(duì)合作找出「活用」AI 的各種不同可能。

上銀科技擔(dān)任由行政院科技會(huì)報(bào)辦公室主辦的 「2018 全國(guó)智能制造大數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽」比賽評(píng)審。該競(jìng)賽為了推廣智能制造的 AI 與大數(shù)據(jù)應(yīng)用,有別于一般比賽只用研究數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)分析,改成「業(yè)界出題、學(xué)界解題」的 新模式,由上銀科技擔(dān)任提供數(shù)據(jù)的企業(yè)評(píng)審之一,讓學(xué)生團(tuán)隊(duì)能以真實(shí)數(shù)據(jù)做研究,直接解決第一線的產(chǎn)業(yè)實(shí)際問(wèn)題。

透過(guò)與東海大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)的搭配合作,上銀科技提供產(chǎn)線數(shù)據(jù)與分析題目,讓東海團(tuán)隊(duì)進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析與模型建立。上銀科技助理總經(jīng)理屈岳陵表示,此次競(jìng)賽為 AI 人才培育、產(chǎn)學(xué)連結(jié)提供很大的幫助,而且透過(guò)參賽者的腦力激蕩,還能幫助企業(yè)跳出既有思考框架,創(chuàng)新 AI 在智能制造上的應(yīng)用。

跳脫既有產(chǎn)業(yè)認(rèn)知,學(xué)生團(tuán)隊(duì)助上銀挖出數(shù)據(jù)中的新觀點(diǎn) 上銀科技是臺(tái)灣制造產(chǎn)業(yè)里智能化的龍頭,針對(duì)旗下滾珠絲桿、直線導(dǎo)軌、工業(yè)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人等不同產(chǎn)線產(chǎn)品,很早就開(kāi)始布局智能化生產(chǎn),透過(guò)數(shù)據(jù)化分析、AI 應(yīng)用來(lái)提升產(chǎn)線稼動(dòng)率與良率。

屈岳陵說(shuō)明,上銀科技內(nèi)部有自己的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì),也會(huì)依照產(chǎn)線實(shí)際狀況建立適合的數(shù)據(jù)模型。不過(guò)他更提到:「跳脫既有產(chǎn)業(yè)認(rèn)知找出數(shù)據(jù)中的新觀點(diǎn)是個(gè)考驗(yàn),而且學(xué)界理論與實(shí)務(wù)要結(jié)合才能產(chǎn)生效果,上銀科技也想要看看外界不同的可能解題方式?!?br />
在三個(gè)月的競(jìng)賽合作過(guò)程中,上銀科技與東海團(tuán)隊(duì)多次討論調(diào)教數(shù)據(jù)模型與分析問(wèn)題的定義。剛開(kāi)始也會(huì)發(fā)生團(tuán)隊(duì)由于對(duì)于產(chǎn)業(yè)內(nèi)需求掌握度仍不高,導(dǎo)致數(shù)據(jù)模型正確率不高的狀態(tài)。屈岳陵提到在溝通上軌道后,雖然題目挑戰(zhàn)度仍高,但是團(tuán)隊(duì)解題的正確率也提高了,這也間接的協(xié)助上銀科技可以用更多不同的角度,來(lái)看待產(chǎn)線實(shí)際問(wèn)題。

他說(shuō):「產(chǎn)線實(shí)際問(wèn)題解法不只一種,我們自己內(nèi)部團(tuán)隊(duì)有一些模型,但是不同狀況就需要不一樣的模型。」未來(lái),上銀科技也不排除持續(xù)與外部團(tuán)隊(duì)合作,研究出更多不同種的數(shù)據(jù)模型方法。

找到合適的「團(tuán)隊(duì)培育」意識(shí),數(shù)據(jù)才能變黃金 把數(shù)據(jù)變成黃金,對(duì)許多企業(yè)來(lái)講都是一種挑戰(zhàn),企業(yè)要做 AI 分析,光是問(wèn)出正確的問(wèn)題「第一步」就是一大挑戰(zhàn)。屈岳陵說(shuō),每天產(chǎn)在線的數(shù)據(jù)產(chǎn)生非常大量,但是哪些數(shù)據(jù)是值得分析的資產(chǎn),哪一些是墳?zāi)?,都要靠?shí)際的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)累積才足以判斷。

屈岳陵分享,上銀科技之所以能在 AI 應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析走得那么前面,主要也是因?yàn)槠髽I(yè)文化影響所致。上銀科技會(huì)不斷地思考「制程中哪一個(gè)環(huán)節(jié)和步驟可以持續(xù)地優(yōu)化」,然后就開(kāi)始組織資源、找方法,并且實(shí)際驗(yàn)證。

臺(tái)灣產(chǎn)業(yè)應(yīng)用 AI 的階段落差大,有的企業(yè)還在理解 AI 可以帶來(lái)的效益時(shí),也有像臺(tái)灣制造業(yè)龍頭上銀這樣的前段班業(yè)者已經(jīng)進(jìn)入了實(shí)際應(yīng)用階段,而持續(xù)地投入資源做優(yōu)化、提升競(jìng)爭(zhēng)力。

前 Google Brain 計(jì)劃領(lǐng)導(dǎo)人吳恩達(dá)在 2018 年底所發(fā)布給企業(yè)管理者的《人工智能轉(zhuǎn)型指南(AI Transformation Playbook)》,里面有一個(gè)很大的重點(diǎn)是要持續(xù)培育企業(yè)內(nèi)部的 AI 團(tuán)隊(duì)與人才發(fā)展,這也是上銀科技很重要的戰(zhàn)略目標(biāo)之一。

屈岳陵提到上銀科技有意識(shí)地在持續(xù)培育內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì),將已經(jīng)有產(chǎn)線實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的工作人員放到內(nèi)部培訓(xùn)計(jì)劃中,加強(qiáng)他們產(chǎn)線所需要的數(shù)據(jù)分析、coding 技能,務(wù)實(shí)的提升內(nèi)部組織的新技術(shù)技能,以符合產(chǎn)在線 AI 應(yīng)用的需求。

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