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人工智慧已處處可見人工智慧（AI）的發展，可視為判別科技環境成熟度的指標。當下，AI已有令人驚艷的成果，例如，由日本國立情報學研究所開發的機器人「東ROBO君」，雖接連4次在東京大學入學考試中失利，其成績卻足以錄取日本逾80％的大學。日常生活中也已處處可見人工智慧的蹤跡，在台灣使用者最多的通訊軟體Line、社群網站臉書，與若干大企業的客服系統，皆高度倚賴人工智慧：回覆使用者疑難的大多不是真人，而是AI聊天機器人。蘋果iOS作業系統中的Siri，與Android作業系統內的Google Now，是我們日常生活中最熟悉的人工智慧應用，無論是語音發文、搜尋照片、呼叫計程車，使用者只要下達指令，Siri、Google Now等智慧助理皆可代勞。資通訊帶動產業邁向4.0正因為資通訊科技日新月異，其滲透領域愈來愈深、廣，已成帶動眾產業前進的火車頭，工業4.0即應用雲端、物聯網、巨量資料分析等資通訊技術，解決未來製造業面臨的挑戰。放眼國際，以工業4.0概念、技術進行體質改造，進而再上層樓的企業已愈來愈多，Optima、Seed、馬自達、凱馳、勞斯萊斯等企業經驗，值得其他企業借鏡。運用ICT整合技術，包裝設備廠Optima現已可在同一條生產線、同一筆工單上，包裝不同款式的香水，甚至在香水瓶上，打上預購消費者的姓名，實現高度客製化。日本隱形眼鏡企業Seed，藉由先進高速攝影技術，每秒蒐集4萬8千張生產影像，得以大幅降低線上檢測人力，改善製程良率。而汽車大廠馬自達，分析約1萬種引擎製造特性的改善手法，研發出超高壓縮比的先進汽車引擎。以銷售清潔設備著稱的百年企業凱馳，借力工業4.0進行轉型，現已秤斤論兩販賣空氣。資料蒐集分析之挑戰在國內，工研院曾輔導一家輪胎廠債務整合申請表債務協商信用破產，協助其應用ICT技術，讓廠商從每年被台電罰鍰逾600萬元，到每年可節省約1千萬元電費。這家輪胎廠最耗電的製程為天然橡膠、合成橡膠混煉，輪胎廠與台電簽約每15分鐘計算1次用電量，若超過契約用電量，則以當月最高用電量為罰金依據；為了降低罰金，輪胎廠曾嘗試多種方法，甚至安裝數十個智慧電表，但皆成效不彰，工研院應用用電大數據與機器學習技術建構用電需求預測模型，以準確率96％以上預估用電，同時整合生產投料的流程卡控，終於讓輪胎廠不再為罰金所苦。有效整合IT、OT端應用工業4.0概念、技術，製造業將可有效整合IT（資訊技術）端、OT（作業技術）端，優化製造流程，提升競爭力。在IT端，效益為更可隨時掌握生產狀態與交期、獲知優化產能與品質的途徑、提高企業營運效能；而在OT端，其效益為可更快速反應即時狀況、獲知優化製程的方法，並可針對工作的輕重緩急，妥善發想、執行對策，以降低風險。只是，台灣有些傳產業者，因昔日成功模式可能與資通訊科技所涉不多，仍處觀望姿態。然而，工業4.0並非一部機器、一套設備，只要安裝後即可啟動，而是一種觀念、思維的更新；業者若能認同也接受導入、活用資通訊科技的必要性及重要性，即有機會讓傳統製造徹底轉型，邁向智慧製造；於此，工研院已著手研發完全解決方案，並提供相關服務，協助廠商突破困境。（本文作者為工研院資通所技術副組長張維仁）(工商時報)

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