商情新聞

撰文者：塑膠中心產業智庫組陳婉玲組長
登載管道：塑膠中心-TOP塑料趨勢網（https://top.pidc.org.tw/）

隨著環保意識擡頭，塑膠產業經營模式要朝向低碳、循環、永續的概念，不論在材料選用需思考是否加入可回收材料或是生質材料選項，另外包括節能、減量、提高生產效率等均為考察重點。近年工業4.0及智慧製造（Smart Manufacturing）相關概念成為製造業生產轉型與數位轉型重大趨勢，智能製造主要結合先進製造技術、物聯網（Internet of Things；IoT）、雲計算（Cloud Computing）及人工智能（Artificial Intelligence；AI）等信息技術，將工廠生產線智能化。導入人工智能將有助於提升塑膠工廠的生產力與能源效率，例如透過圖象辨識技術，用圖像直接進行產品品質的檢視，減少人為流程控制上的錯誤風險；或是透過機器學習技術進行設備異常偵測，達到及早警示，及早進行預兆式維護，快速排除生產問題，降低設備損壞或停機等風險；工廠亦可將人工智能用於評估廠內最適化生產策略，有助於有效控管成本及節約能源甚至是減少碳排放。

除了生產線智能化外，製造工廠的虛擬化（Virtualization）在近年也被視為未來工廠營運優化的關鍵，特別是在Covid-19疫情之後，許多工廠無法在疫情期間進行遠端協作生產，突顯生產流程優化仍有很大的改善空間。疫情後許多企業開始採用數位化解決方案改善效率問題，例如為實體工廠建立數位分身（Digital Twin）並使其互相交流。數位分身被視為是未來工廠成功的關鍵，數位分身與人工智能、擴增實境（Augmented Reality，AR）、虛擬實境（Virtual Reality，VR）等技術整合，可模擬一個生產線的設備、製造流程，甚至是模擬整個工廠，在虛擬環境中模擬真實設計，可減少原型（Prototype）製作與測試的複雜性，分析製程可能會遇到的瓶頸，尋求最佳解決方案，大幅降低試量產的成本與風險，特別是用於少量多樣的產品開發。

許多企業開始採用數位分身技術來規劃新的生產線，或是在產品生產後以數位分身的虛擬環境進行生產監測，可有效降低維護成本及減少碳排放。數位分身可經由感測器獲取數據信息，這些可視化（Visualization）信息可用於分析產品生命周期，此外，連接兩個不同的數位分身系統，形成Twin 2 Twin體系，透過擷取不同工廠的數位分身環境，有助提高工廠生產質量，以及縮短產品從設計、製造到上市時程。德國化工大廠科思創（Covertro）和保時捷（Porsche）、多家供應商（北歐化工Borealis、道默化學Domo Chemicals等）及區塊鏈新創公司Circularise合作，在整個價值鏈中利用數位分身建立數位線程（Digital Thread）區塊鏈，以追蹤保時捷汽車中使用的塑膠材料並追蹤二氧化碳排放量，相關資訊讓保時捷制程和材料選擇上做出更好的決策，有助保時捷開發出更環保的新車款。

人工智能對於中小企業的助益與挑戰

人工智能的應用涉及了自動化、圖象辨識、人臉辨識、自然語言處理、數據分析及預測能力等。在現有的工廠生產線中，自動化有助中小企業提高生產力，而人工智慧技術的導入提高生產非常規處理自動化的可能性，使產線從自動化升級成智能化，進一步提升人員運用價值。藉由產線智能化的提升，可運用自動化設備執行更多於人類相對困難或危險的任務，例如高溫、高負重、骯臟或是高精密等作業，降低人員操作風險與事故，並為企業衍生新服務的可能性。人工智能亦可將人力從重覆性高但附加價值低的作業中釋放出來，例如透過聊天機器人的運用，可以預先設定簡單的自動客服回覆。

此外，人工智能可提高資產維護及管理的效率，企業可透過人工智能、感測器（Sensor）及物聯網（Internet of Things，IoT）等技術進行生產設備監測，在偵測到異常後立即進行維護作業，除了可防止生產在不預期期間突然中斷，亦可避免部必要的日常維護，有助企業降低成本。另一方面，中小企業可以經由人工智能進行「產量」需求與「價格」趨勢的預測分析，有助企業采購規劃材料下單量、生產計劃及庫存量等，讓企業資源可做更有效的運用，甚至針對客戶行為分析，找出潛在市場機會。

人工智能導入中小企業亦有助於企業人員職能的提升，當人力抽離重覆性高的工作任務，可轉換至進行對企業具有更高附加價值的任務。例如過往在自動化生產過程中的非常規問題通常要依賴經驗較豐富的人員解決，透過產業智能化後，可省去人員在產線耗費的時間，轉而進行生產優化規劃，有助提高企業成本效益。對於中小企業而言，導入人工智能的挑戰主要分為三點，包括人員認知、互補技術不足及資金有限等。許多員工擔心人工智能的導入可能會對現有人員產生排擠效應，擔心被機器取代，因此對於釋出有助機器學習的專業知識有所保留，以致限制企業導入人工智能的速度，企業主應於事前對於人員進行充分溝通與建立正確知識，避免人員抗拒所產生的導入失敗風險。此外，人工智能解決方案常常會搭配其他互補技術，例如5G、雲計算、物聯網、區塊鏈等，以提高人工智慧性能及有效性，但中小企業在規模的限制下，較難廣泛性地建構完整技術方案，以致導入成效受到局限。加上人工智能是一種長期的投資，很難為企業在短時間內帶來立竿見影的收益或生產力的提升，大多數的人工智能技術基本上要導入2年才有可能顯現成效，導致中小企業對於評價導入人工智能技術產生望之卻步的心理，反而錯失數位轉型的黃金時機，人工智能在企業應用上因企業屬性、需求有所不同，建議可先針對人工智能投入業務活動的影響性進行評價，提高資源配置效益。