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迎接5G大人物时代 工研院剖析2019年智慧制造关键技术与应用趋势
 

【CTIMES/SmartAuto 陳念舜 报导】   2019年06月20日 星期四

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面对5G、人工智慧(AI)推动智慧制造发展,即将成为下一波全球制造业实现制造能力变革的主要策略。近年来台湾产、官、学、研各界,也持续进行智慧制造关键技术研发与核心应用方案创新,以便及时在国内外市场争取更多商机。

面对5G、人工智慧(AI)推动智慧制造发展,台湾产、官、学、研各界,也持续进行智慧制造关键技术研发与核心应用方案创新。
面对5G、人工智慧(AI)推动智慧制造发展,台湾产、官、学、研各界,也持续进行智慧制造关键技术研发与核心应用方案创新。

工研院产业科技国际策略发展所也特别在昨(19)日举办「2019智慧制造关键技术与核心应用发展趋势」研讨会,分别就智慧机器人、AI、AR等关键技术,以及智慧生产系统、预测维护、品质检测等智慧制造核心应用方案的最新发展现况深入剖析。

工研院产业科技国际策略发展所机械与系统研究组经理熊治民首先表示,由今(2019)年4月举行的德国汉诺威工业展(Hannover Messe)可见,随着设备与系统成本降低,以及应用功能多元化,工业机器人应用范畴正逐渐从汽车、3C与电子产品制造领域,向其他产业扩散,也是协助制造业维持生产力与竞争力的重要方法之一。

熊治民强调:「实现智慧生产的方法不仅有无人化,还要能透过各种智慧化工具与设备、软体、人机介面,强化人员和自动化装置融合能力,进而满足客户在弹性生产、高度客制化与个人化产品的制造能力。」结合AR应用及主动式人员执行结果侦测,则是重要的智慧化人机介面应用发展趋势,尤其在复杂产品组装、品质检查、设备运作监控与维护等领域,均有相当大发展潜力。

尤其若5G如时程顺利发展,将足以协助制造业实现更多基於物联网与云端的服务、机器人控制、AI及AR/VR应用等,关键是能让目前使用限制较多的应用方案,拓展应用范畴与扩大产业应用效益,预估2~3年短期内产业使用仍以实验性个案为主,约在5年後才会有较多制造业者导入应用。

至於AI在制造领域应用虽然越来越广泛,但他也坦言:「当前制造领域发展AI应用面临的主要课题之一,是支援各种AI 演算法训练学习所需的关键资料不足,或未经适当处理。」此除了须要各家企业自行持续累积资料外,也可以评估透过公协会或产业联盟,来建构具共同性资料池的可能性。

工研院产业科技国际策略发展所研究员黄仲宏则提出,盼推动台厂在智慧制造五大进程逐步由可视性、透明度,朝向可预测、自适应目标前进。如目前最新与台湾印刷电路板(PCB)检测大厂合作案例,系将AI技术导入PCB制程中的缺陷判定与电路修复等领域;进而透过与工研院巨资中心合作,建立高品质的标记资料,以缩短搜集与分析前的资料准备(data preparption)时间。

最後,由工研院产业科技国际策略发展所机械组研究员刘孟竹发表在今年叁观於西班牙马德里举行的全球机器人展(GR-EX2019)感想,除了看好5G技术发展带来的即时性传输,将可透过自动化设备沟通及控制,将为厂内设备提升生产效率。

關鍵字: 5G  知的生産  工研院 
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