淺談中小型製造業供應鏈導入AI應用－以汽車及其零件製造業、紡織業為例

一、淺談智慧機械與中小型製造業供應鏈導入AI應用

　　依據智慧機械產業推動方案，為提高中小型製造業者之數位化能力，並強化產業聚落上下游供應鏈跨廠之數位連結。

　　財團法人中國生產力中心以導入AI應用為出發點。其重點在於陪伴中小型製造業踏出智慧製造正確且穩健的第一步。為了落實產業智機化，更規劃4階陪跑機制如下：

• 首先在需求第一階段：特別支持前期規劃與概念驗證。

• 第二階段：鼓勵與引介經過能量登錄的專業資技服團隊來進行陪伴企業發展智慧製造藍圖。

• 第三階段：進而陪伴解決供應鏈之4大痛點，尤其在供應鏈串流、AI應用、智機發展以及資訊安全之4大解方部署。

• 第四階段：從而協助企業強化數位能力、解決生產課題、提升良率產能，發展智慧製造以落實整體產業的供應鏈智慧製造解決方案。

　　透過主題式研發計畫補助，針對產業聚落協助製造業鏈結SI數位能量，強化供應鏈協同快速反應市場導入AI應用發展智慧供應鏈模式。

　　首先落實優化四大供應鏈、智機、AI以及資安元素，強化兩大策略：先規劃後建置、以SI陪伴企業練兵落地，以POC概念驗證來提高企業推動之信心，以POS服務驗證鏈結國內SI及強化資安意識與能量來發展產業智機化之整體解決方案，協助製造業與SI共同轉型與升級。

　　進而鏈結具代表性之供應鏈：如汽車及其零件、紡織業、居家領域產業、自行車製造業、食品業等，導入智慧生產。

二、計畫4大元素應用

　　在計畫補助的4大元素優化部分：

首先在落實精實供應鏈管理的部分須強化物料與情報的效率串流。

第二步為循序漸進的邁向網實整合的智慧工廠。

第三，不僅開啟企業運用AI解決生產管理的第一步，同時在品質、稼動、效率上持續應用AI來進行持續精進。

最後第四，逐步完善零信任架構下之資安防護系統。

　　透過四大元素的精進，製造業除了於OEE部分整體皆有提升，亦帶動投入智慧製造的自主投資（尤其在軟體更新、設備優化、系統維運以及研發的投資），更降低生產成本，以及在建置期間一共帶動10倍以上之供應鏈業者。

三、產業鏈擴散成果分享

• 汽車及其零件製造業

在供應鏈整體的推動成果，主要為了強化產業的智機基礎實力，例如在汽車及其零部件製造業產業鏈共29家，一共帶動269家供應鏈，積極強化協同的能力、快速對應顧客的需求，確實有效的鞏固了燃油車市場，並開發高值化、EV、儲能、充電的商機。

在客製化供應鏈數位應用解方當中，以往主要在建置供應鏈串流的物料平台、智慧報工以及智機的智程監控以及整體CPS的系統優化，在AI的部分也以瑕疵檢測、預知保養跟影像辨識為主軸。

近年來發現廠商則將關注的重點放在整體委外的供應鏈整合平台如何跟成車廠做串接、跟原料廠來做透通，以及在智慧化產線搭配即時生產、整合決策的輔助，以及主動回饋系統、智慧排程跟訂單預測之面向上。

• 紡織業

在紡織產業部分，為了強化供應鏈的數位串流、預測需求進行採購決策並落實數位解方，使台灣成為國際品牌服飾廠不可或缺的關鍵夥伴。

在供應鏈數位應用解方當中，在生產管制以及採購研發部分，供應鏈串流項目特別增加，在智慧機械部份生產系統的可視化，在AI運用製程參數跟成本分析以及智慧化對色平台是紡織業的建置重點，近年也開始增加更多的應用趨勢，特別在採購決策管理以及研發整合平台以及雲端色庫智慧應用管理、物料需求預測、智慧驗布以及採購預測模型之面向上。

四、未來趨勢與精進

• 擴大製造業應用之廣度與深度

呼應前述在總體觀察的發現，在未來推動的作法，首先擴大製造業應用的廣度部分，未來須強化與產業公協會合作促案來補強觸及所有的產業類別，其次在深度加強部分，目前達七成廠商在整體的智慧製造成熟度部分能達第四階段，目前也將推動供應鏈夥伴共同推進智慧化層次來落實供應鏈競爭優勢的集體位移。

• 在訂閱制趨勢之下，鼓勵業者採用雲端解決方案

在訂閱制的趨勢之下，特別鼓勵業者採行雲端解決方案，將主動引介機械雲、雲市集之SAAS解方進行採購來減輕製造業者的負擔，另外也協助業者以最少資源來達到最大效益，以標準化的雲端解方與客製化系統來相互搭配加速智慧化的落實。

• 落實產業智機化，促進計畫內涵（4大元素）精煉

最後為了落實產業智機化：

在供應鏈資訊串流部分，以往多數串流採供應鏈平台輸入或RPA轉入訂單委外加工資訊，目前有更多企業在SI陪同之下致力於推動更完整以及透明的資訊串接，引導更多以ODM思考的產品開發協作。

在智慧機械部分，除了在成效追蹤我們看的到硬體部分的投資、AOI的檢測及機器人的持續投入之外，軟體在大數據分析、雲端運算等等的推動也是不遺餘力，未來將引導在自動化智慧化的解決方案與智慧機械元素強連結強化整合軟硬體能量。

在人工智慧應用部分以往AI建模多應用於單點AOI檢測、排程、設備預保養，目前將以專項模型的優化以及AI應用層面擴散為目標，同時進行產線設備參數優化，進而提出管理對策，以及輔助決策品質，首先決策品質在國際物料採購以及跨廠產能配置兩項決策為目前企業最關注重點。

在資安防護部分，廠商也在管理層資訊安全要求之下，強化落實軟體韌體以及組態與時俱進的更新，強化精實供應鏈的完整落實。

【參考資料】

• 智慧機械推動辦公室, 智慧機械產業推動策略
• 經濟部工業局, 111年度科技計畫執行成果摘要報告
• Acatech, Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies
• 每日頭條, 評測你的工業4.0｜成熟度指數三部曲（完整篇）
• 經濟部工業局智慧機械, 產業聚落供應鏈數位串流暨AI應用計畫獲補助廠商資料

【閱讀全文】https://mymkc.com/article/content/25183