輔助系統可以大幅提高手動作業(如程式撰寫、機台維護)等的效率。
推薦系統可以協助作業員找到最佳的解決方案。
生成式 AI 的開發人員亦正在積極研發解決方案,讓設備能夠自主調節並且適應陌生環境。
AI 在製造業環境中具有重要地位,BCG 指出,因為現在全球製造業面臨日益複雜的環境,像是經濟與地緣政治的不確定性、永續法規要求、供應鏈重組壓力、人才短缺,而 AI 等先進技術蓬勃發展,不但有助於企業正面迎戰這些難題,更有機會創造新的價值。
據 BCG 與世界經濟論壇(WEF)共同出版的《把握工業領域 AI 革命新契機》白皮書指出,AI 技術是製造業轉型的一大重點,成功應用的企業可讓工業生產突破生產瓶頸,提高 20%的生產效率,但多數企業因組織與技術上的不足,仍苦於無法達成 AI 導入的預期目標,只能「望 AI 興嘆」。
這份針對全球 1,800 多家製造業高階主管進行研究的白皮書,主要發現包括:
89% 的製造業受訪者認為 AI 極為重要,並計劃在生產中實施 AI 技術。
68% 的製造業者已經開始使用 AI 技術,在生產上至少已全面應用一項解決方案。
這些公司中僅有六分之一 (16%) 已經達成 AI 相關目標,主要歸因於人才與組織(如缺乏數位技術和能力、缺乏 AI 策略與發展藍圖)及技術基礎架構(如缺乏數據處理能力)上的不足。
製造業者雖然在諸多領域開始應用 AI 技術,整體 AI 成熟度仍然較低。品管是各產業應用 AI 技術最成熟的領域,距離打造「未來工廠」的願景仍有一段路。
台廠面臨的 AI 技術轉型,與世界趨勢相符。BCG 根據 AI 應用的成熟度和創造的價值,將製造業的數位化定義成四個階段,分別是聯網數據基礎(AI 0.0)、數位流程賦能(AI 1.0)、針對營運需求提供進階分析協助(AI 2.0)、進階自動化及閉環控制(AI 3.0)。
據 BCG 觀察,多數電子製造商達到了第二級的 AI 1.0,但台廠 AI 2.0 以上的部署仍不全面,導致難以與對手拉開差距。陳美融指出,現在晉升到 AI 2.0 的企業只佔 3%至 5%,約八成五都還停留在 AI 0.0 的階段。但其實 AI 技術快速成熟,從 AI 1.0 進階到 AI 2.0,有機會在三年內達成。