AI＋5G驅動智慧工廠大商機（上）

工業4.0、智慧工廠、智慧製造已成為各國發展工業的重要戰略，政府在未來4年的前瞻2.0計畫中也大幅增加數位建設相關預算，其中包含半導體、AI、5G的三大「數位轉型」標的更被列為重中之重。該如何善用AI工具、5G專網助力製造業快速翻轉，並完善自身與供應鏈的資安管理呢？
 
 
自從2011年德國提出「工業4.0」一詞以來，涵蓋製造應用資通訊技術、工業自動化控制系統、儀器與現場應用設備三大面向的「智慧製造」，其發展也逐漸成為國家競爭力的主要指標之一。據工研院資料顯示，2018年全球智慧製造技術的市場規模為1,560億美元，預計2025年可達到3,010億美元，年複合成長率為9.88%;而預估到2030年更將達到4,976億美元。
 
前瞻2.0建設　「數位轉型」重中之重
 
而向來以“Made in Taiwan” 享譽國際、位列製造業水準前段班的台灣，政府也在前瞻基礎建設計畫5+2產業中，大力支持與推動「智慧機械」，希望藉由蒐集智慧機械與智慧製造的關鍵數據、建立機械知識庫，將台灣打造為智慧機械王國，並期望在2025年總產值可以突破2兆元。然而，據了解，就智慧製造5大發展階段——數位化、資料整合、資料分析、分析預測、業務創新來看，台灣製造業目前絕大多數仍處於運用數位化、自動化、物聯網（IoT）技術將產線或部分設備資料進行「資料整合」的階段，尚未真正跨入以大數據分析、人工智慧（AI）預測為主，甚至是商業模式的創新。
 
因此，在政府前瞻計畫後續4年（2021～2023）高達5,100億的經費當中，數位建設相關計畫預算大幅增加，從原本的255億（5%）提升至816億（16%）。其中，包含半導體、AI、5G三大重點的「數位轉型」更被列為未來施政的重中之重，相關預算編列高達近600億元。
 
AI：製造業「彎道超車」的利器
 
發展已數十年的電腦AI技術在90年代末期因人工神經網路崛起而有長足進步之後，到2014年更因深度學習（Deep Learning）而一舉超越人類約5%的判斷誤差值，發展更加迅速。工研院機械與機電研究所工業物聯網技術組組長吳志平認為，當AI變成「工具」，就可弭平所有的技術差距、降低後進者的門檻，形成更強的競爭壓力，也給了台灣製造業一個「彎道超車」的機會。此時最需要思考的是，如何善用AI此一利器來進行企業／工廠的改進？至於該由哪個環節切入，麥肯錫公司（McKinsey & Company）針對智慧製造價值驅動力所提出的8大面向——製程優化、設備使用率、勞動生產力、供需預測、庫存管理、品質管理、產品上市時間、售後服務，或可作為選定AI技術導入的參考。
 
而要建立融合演算法應用、平台工具、遷移式學習的工業AI智慧平台，建構通訊的物聯網、設備品質的預測、產品品質的檢測及可藉由智能控制的產線智能，四者缺一不可，也都蘊含了相對應的龐大商機。舉例來說，運用AI工具不僅能智慧地控制生產系統，更可達到預測性的維護資訊。這對於已全線自動化生產的工廠尤為重要，若沒有導入「智慧製造」的策略和方法，就難以進行靈活的生產排程，更無法預測哪一個機台／設備即將故障，提前做好事前的維修或更換，避免掉因故障臨時停機所造成的損失。
 
其中，安控產業最擅長的視覺和影像處理技術若與AI作結合，例如：2D/3D形貌缺陷檢測技術、尺寸／曲度／粗糙度檢測技術、視覺導引定位（VGR）、物件辨識技術…等，在「產品品質」把關的環節則將更有用武之地，不僅可縮短檢測／量測時間、提高檢測的正確率、減少人力需求，更可將數據回饋給設備、進一步優化製程參數。
 

 
5G專網：助力工廠智慧翻轉

物聯網（IoT）的概念也早在80年代初期就已被提出，然而直到2010年後改變人類消費型態的4G行動上網逐漸普及後，才加速了其藍圖拼接的速度;而隨著更高速率、更少延遲、更省能源／成本、更大系統容量、更適合大規模裝置連接的5G萌芽，不僅讓「萬物互聯」成型的可能性大幅增加，更可能因5G的到來而翻轉各行各業。
 
雖然從去（2019）年開始，包括韓國、美國、英國、澳洲、芬蘭、西班牙、義大利和德國等多國已開通5G商用網路服務，但目前5G基地台普及率仍不高，因此一般消費大眾還很難感受到5G的好處;然而，業界普遍都看好5G在工廠、醫療、交通、教育…等垂直市場的應用。事實上，為鼓勵各領域企業利用5G進行創新應用，行政院特別於去（2019）年12月拍板5G專網／專頻政策，規劃4.8～4.9GHz頻段（100MHz）供專網使用，並開放各界申請場域實驗，預計在2021～2022年間擇期開放執照申請。
 
5G專網（local 5G network;private 5G network）主要有三大好處：

1. 專網獨立運作，不受公共網路壅塞影響。
2. 確保感測設備聯網的通訊品質，保障物聯網應用的可靠性。
3. 專網與公共網路實體隔離，避免機敏資料外流。

在此基礎下，5G在智慧工廠能發揮的關鍵應用包括：可以結合光學感測與深度學習技術，成為機器視覺解決方案;用於生產排程規劃、邊緣運算實現機台預測維護;具備AI的CNC（Computer Numerical Control）控制器、具自主學習能力的機器人、用於製程良率改善等等。
 
吳志平指出，智慧工廠不一定需要5G，但5G卻會改變智慧工廠的整體樣貌。在此之前，工廠連網資料的傳輸需經由感測器、設備、人機SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系統、MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）、ERP（Enterprise Resource Planning，企業資源規劃）、最終由AI作決策，過程相當冗長。然而一旦有了5G，傳統階層式的軟體數據傳輸架構將被完全顛覆，成為具有去中心化 （Decentralized）、分散式（Distributed）、可重構（Reconfigurable）特色的非金字塔型、虛實整合系統（Cyber-Physical System, CPS）架構，需要什麼資料都可即時獲取、運用，其可衍生的應用與效益可說充滿了無限想像。