破解智能工厂的高墙!IBM组智能制造生态圈五虎,瞄准台厂2痛点

几乎所有台湾制造业都在拼智能化,但现阶段划一块概念测试场景(POC)练兵,企业最大痛点都是:单点做,能复制到整厂,甚至跨区域到全球各制造据点吗?第二大痛点则是如何评估投资报酬率(ROI)?

智能制造要有3~5年计划,各业种重心不同

为解决制造业痛点,IBM试图打造智能制造生态圈协助客户转型,3日宣布与专攻边缘运算的凌华科技、定位物联网聚合商(代理商)角色的世平集团、串联台达电软硬集成平台、与纬创集团旗下云服务商纬谦合作,试图打通企业信息系统IT(信息技术)与工厂端OT(运营技术)之间那道墙。

台湾IBM携手产业伙伴凌华科技、大联大世平集团、台达电子与纬谦科技打造智能制造生态圈,加速智能制造落地。
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台湾IBM全球企业咨询服务业务群合伙人李立仁观察,制造业数字转型常碰到两难: 难于快速规模化难于落地推广 。另外,制造业首席执行官心中最大的挑战往往是: 担心无法产生有感的经济价值

智能制造生态圈成员能利用AI应用协助制造业,更容易看到具体投资收益,并让工厂智能化可以规模复制。

工业计算机凌华董事长刘钧提醒,企业想做小型项目尝试,又要顾及未来可以规模化导入,最关键是选定对的架构,且要给三至五年计划发展,如果想三个月见成效,绝对90%是白花钱。

对智能制造生态圈企业而言,智能工厂规模化最大挑战,其实是“行业别不同”,不同产业需要的AI场景也不同。举例来说,组装代工业最在乎是“生产良率”,金属加工业因为机台昂贵,最在乎“设备稼动率”,擅长A行业智能制造的企业经验,未必能复制到B行业去。

李立仁观察,制造业都想智能制造,半导体及通信业积极做的是AI应用及研发到生产线间的串联,甚至是供应链预测;组装业则导入大量自动化,希望用机器视觉检测取代人工判断。

台湾IBM全球企业咨询服务业务群合伙人李立仁表示,IBM携手产业伙伴合力提供从OT、IT与AI到企业应用系统与混合云的完整解决方案与专业服务。
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凌华强攻机器视觉,AOI成本缩减19倍

工业计算机凌华董事长刘钧指出,智能工厂的核心命题就是“提高品质”及“降低成本”,客户马上就会关心导入的是投资报酬率(ROI),凌华长期关注边缘运算领域,最终发现,影响成本跟品质的三大要素是:看人、看机器、看产品。

他举例,看人就是人脸识别及人类行为模式监控,过去一台AOI自动光学检查机要200万元,但在深度学习技术进步下,现在只需要10万元,成本降低,可以使企业在一条生产线各环节上大量导入,当生产产品不良率在某一环节发生,就立刻解决,不必等成品时才发现。

AOI自动光学检查技术出现大突破,带来产业重新打破重组的新契机,刘钧高兴地指出,过去机器视觉图片分析,是在封闭嵌入式系统中写计算机程序,一旦写好放到硬件里,就会长期沿用难以更新,这属于传统运算思维。

纬创集团子公司纬谦科技总经理夏志豪博士指出,纬谦借助母集团在智能制造的经验优势及自身的数据与数字工具,并通过与IBM的合作与两者产业互补性,目标将集团经验扩大并拓展至新市场。
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但现在机器视觉跟深度学习结合,软件三天两头都能修正升级,能让AOI精准度不断提升,未来凌华将集成4大(通信、管理、维修及安全)服务导向架构(MSA)的生态圈伙伴,与IT端串联,让未来智能工厂落地。

因此,凌华目标是期望2020年底,2021年初,全球累计有一百家OT合作伙伴,在边缘端提供完整智能制造解决方案。

进入门槛高,智能制造大者恒大

首席执行官最关心智能制造推动后带来的ROI效果,刘钧认为,现阶段智能制造对大企业才有价值,智能制造可以达到做对的决策,采取对的行动;反而30到50人的小公司不需要智能制造。

大联大世平集团物联网解决方案部副总经理钮因任表示,世平身为聚合商,可帮助客户导入最具成本效益的解决方案,并期望与IBM以群策群力方式,共同在物联网生态圈推动应用标准的创建。
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李立仁也认同,打造智能制造架构繁多,举例有AI分析架构、OT与IT集成架构、安全强化架构等等,确实不是所有企业都有能力做,也因而造成进入障碍,因此决心做智能制造时,企业要先找到合乎自身能力的蓝图。

他坦言,各产业获利模式不同,绩效指标不一样,建议首席执行官导入智能制造时,应该设置3~10个题目让团队推动,而不是单项,因为AI模型训练也有临界点,多应用场景可以叠加效益。

相对欧美,刘钧也倡议亚洲制造业着眼于人力精简,不必忙于遵循欧美的智能制造标准,凌华积极参加ROS2(机器人操作系统)协会,参与AI模块标准制订,他也鼓励政府应该主导定义AI平台标准,善于运用台湾在智能制造的独特地位。

“我们不只是上了AI这列车,也不是坐在后座看热闹,我们现在已经上到驾驶座!”刘钧说。

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