Yahoo奇摩新聞 前進工業 5.0 ！製造業如何借力 AI 打造更高效永續的企業生態？
（生活中心／綜合報導）工業 4.0 開啟企業對雲端、自動化、數據分析和 AI 等技術創新與想像，而「工業 5.0」已在醞釀，準備成為製造業數位轉型的新里程碑。SAS 副總經理陳新銓解釋：「工業 5.0 就是在工業 4.0 的基礎上，加上永續、韌性、以人為本的概念，並更加緊密連結工業數位轉型與社會發展。」
圖／SAS 副總經理陳新銓與顧問陳昶佑，分享製造業如何借力 AI 打造更高效永續的生產模式，迎接工業 5.0 新時代的到來。（SAS Taiwan提供）
SAS 顧問陳昶佑分享，工業 4.0 到工業 5.0 的進展主要在價值觀的轉變，這涉及整合永續發展、人機協作與提升應變的能力於AI與物聯網的技術革新中，陳昶佑特別列舉智慧製造在 AI 分析領域的 8 大應用場景，包括根因分析、虛擬量測、產品組合與參數最佳化、銷售與庫存優化、持續監控企業風險、節能減碳、異常檢測及預測性維護。
舉例來說，在節能減碳的 AI 應用場景中，SAS AIoT 平台可基於大樓各個角落的感測器數據，藉由 AI 模型偵測異常，如風扇轉速太慢、冰水主機溫度須調整等，自動進行空調系統參數優化，達到能源最佳化與提升能源使用效率。
同時，SAS 觀察到在半導體、光電、電子零組件等領域，許多客戶以「提升產品良率」為優先指標，便是應用上述的幾個場景，帶來廣大的長期價值。以日本村田製作所為例，該公司專門生產各式電子零件。他們採用 SAS AI 分析平台來處理產線資料，結果顯示，僅僅提升 1% 的良率，就能創造出相當於 15 億台幣的商業價值。
SAS 顧問陳昶佑說明，在製造過程中，過去對良率下滑的分析常依賴經驗法則。現在，借助 SAS Viya AI 平台，我們能從成千上萬個複雜參數和數據中迅速識別良率下降的原因。透過AutoML 技術，即便是非技術背景的人員也可以自動生成 AI 模型，進行參數最佳化的調整，用於改善良率下滑問題，這大大降低了對專業數據科學知識的依賴。同時 SAS Viya AI 平台打造的數位孿生環境可以預先模擬參數調整的檢測結果，將模型參數調整所需時間從兩個月大幅縮短至僅需 15 分鐘，節省超過 95% 的時間。此外數位孿生技術還能對產品進行風險分級，提升檢測效率和產品品質。
SAS 副總經理陳新銓最後分享，企業要在 AI 數據分析旅程中走得更順暢，須謹記工業 5.0的核心，打造更流暢的人機協作，實現 AI 平民化、降低資料科學技術門檻，這不僅提升了組織轉型的效率，還能使企業更加專注於發展永續、增強營運韌性等營運新指標，為企業創造長期價值，迎接工業 5.0 的新時代。
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