首 頁
發佈日期：2025-01-15► 【趨勢分享】什麼是AI？AI+製造產生什麼價值？
AI的英文全名是Artificial Intelligence，中文翻譯為人工智慧，它指的是讓系統或者軟體系統具備足以類比人類的智慧，但目前為止還稱不上是真正有意識的智慧。01人工智慧發展歷經多次發展和衰落的週期
1956-1974年的第一個黃金時代見證了機器定理證明和邏輯推理的突破。
隨後，1980-1987年迎來發展的第二階段，知識庫和知識工程是主要的研究物件。
1990年代至今，人工智慧開始進入穩定發展期，同時劃分成幾個子領域，包含電腦視覺、自然語言處理、認知與推理、機器學習、機器人學、多智慧體領域等。
目前發展AI的企業不只Open AI的公司，冒出頭的AI新創團隊就超過20家，加上原本互聯網科技大廠陸續加入戰局。
還有開發無人車及無人駕駛的技術研發單位也在發展人工智慧技術，全球總計進入AI人工智慧技術發展的公司超過百家。
可以說是前所未有的大戰局，最近加入戰局的大廠就是蘋果以及微軟。
02人們為何需要人工智慧？
最主要目的還是為了解放人類的體力跟智力，例如波士頓人形機器人，以及產線上執行生產工作、飯店的送餐服務的專用機器人。這類型的機器人是行為智慧的有形AI產品，它可以解放人類的四肢跟體力，物流運送則是TESLA公司一直在努力的無人車與無人駕駛都屬於這個類型。
2016年AlphaGo在圍棋競賽裡戰勝了李世石，人工智慧突破了圍棋領域。更早在1997年IBM公司生產的深藍電腦，就與人類的對弈中戰勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫，這些都是人工智慧發展的標記，不過是屬於符號主義或通過大量標記與算力而取得的成果。
我們知道人腦的進化要通過成千上萬年的漫長歲月實現，但是電腦能力從上個世紀到現在短短的幾十年被反覆運算、效能提升。這個反覆運算意味著它在現有資料下的運算速度、推演能力都進一步的加強。
AI之所以能贏，最主要原因是依靠強大的演算法將敵我雙方未來的各種局勢提前計算出來，從而得到最佳解法。每步都計算一次，而這個演算法和規則的制定還是需要人來完成，還不是真正的人工智慧，因為系統本身不清楚為何能贏。
03真正的AI人工智慧時代已經來臨！
直到2023年Open AI公司推出的Chat GPT及Sora，這些才讓大家開始有感，體會到AI時代真的來臨，這屬於解放腦力的AI功能。
過去人們為了查找資料到製成各式各樣的分析圖表與簡報，都需要花費大量時間及腦力才能完成。現在可以通過AI助手(如微軟推出的Copilot)功能，慢慢將人類腦力從這些固定且低價值的工作上釋放，去做更多本質的創作與創新，如人文科學領域、藝術創作或人文關懷，所以現在的人工智慧不外乎是解放人們的體力跟腦力。
▲早期的電腦
04 AI+製造的融合創新、挑戰與未來
目前AI的產品都比較偏於C端一般消費端，B端企業端的應用、談論的場景較少，較多的是數位孿生、資料分析、製造流程類比這些工具型的應用。但對於工業資料如何構成知識與資產，如何應用成為智慧的談論不多，所以大家對它的理解及認識還需要一段的時間。
其次是工業資料的價值，如何更好地處理這些大量資料，以及如何形成智慧規則與系統工程，這也是未來工業是否能用好AI的關鍵(真正的工業4.0)。
製造業應該做好基於AI(人工智慧)+BI(業務智慧)的融合，技術面則是結合雲端及本地端應用場景，才能搭建出製造業打造的智慧設計與製造場景。持續完善「智慧製造」基礎建設，以形成企業級全產品資料資產儲存平臺，幫助企業建立新一代智慧化的全面管理體系，最終形成自我反覆運算的高效創新。
05 未來AI在工業軟體中扮演的重要角色
工業軟體的發展也隨著整體產業環境、企業研發設計環節場景、技術應用等層面的演變而發生變化。
未來趨勢將由“bit/byte”時代的CAD、CAE、CAPP等電腦輔助，發展為“Token”時代的人工智慧技術，增強產品設計、製造與服務，這也意味著，AI在軟體中的角色將越來越重要。尤其在融入生成式AI能力後，企業將能夠實現更智慧化的產品設計、分析和優化，提升產品的創新性和競爭力。
▲該圖片由AI生成
1、以資料做為科學化決策：AI和機器學習技術可以説明對產品生命週期中產生的海量資料進行整理、分析和挖掘，提取有價值的資訊。
通過這些資料分析結果，企業可以做出更準確、基於資料的決策，從而優化製造流程、提高產品品質和生產效率。
2、自動化和智慧化生產排程：AI技術可以實現生產過程的自動化和智慧化。例如，利用機器學習演算法對生產設備進行預防性維護，實現設備故障的提前預警和修復；利用機器人和自動化設備進行生產作業，提高生產線的靈活性和效率。
3、跨部門協同和資源整合：AI技術可以通過資訊共用和協同工作平台，實現跨部門和團隊之間的協同和整合。例如，設計團隊與生產團隊和供應鏈團隊即時共用產品設計和規格資訊，融合企業內部有效資料與外部規範化資訊，更好地協調和優化整個產品開發與製造過程。
4、智慧化品質控制與預防：AI技術可以通過感測器、資料分析和即時回饋等技術，實現對產品品質的智慧化監控和控制。例如，通過感測器對產品進行即時監測，及時發現產品品質問題並進行糾正，提高產品品質和一致性。
5、靈活性和客制化生產：AI技術可以實現生產過程的靈活性和客制化生產，通過對市場需求和客戶回饋的分析，快速調整生產計畫和資源配置，實現根據需求定制的生產。
▲該圖片由AI生成
在研發階段，AI幫助企業更快速地找到創新的產品概念，並通過類比和預測優化產品設計，解決設計過程冗長的學習曲線問題。
在生產階段，AI可以通過預防性維護和智慧監控提高生產效率和品質。預防性維護利用資料分析和機器學習技術，預測設備何時可能需要維護或更換，從而減少意外停機時間。
智慧監控則使用AI即時分析生產線上的資料，以檢測任何可能的問題或瓶頸。
在銷售和售後服務階段，AI可以為企業更好地理解客戶需求、預測市場趨勢，並提供更個性化的服務，實現大量客制化產品的提供。