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【MIC趨勢論壇】AI技術助力金屬傳產進入智慧製造時代 
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【MIC趨勢論壇】AI技術助力金屬傳產進入智慧製造時代 

匯流新聞網記者胡照鑫/台北報導

台灣傳統產業面臨數位化轉型的關鍵時刻,金屬工業研究發展中心執行長林秋豐表示,目前應用已開發的演算法發展AI關鍵模組,結合金屬應用產業關鍵知識發展智慧檢測、智慧加工、智慧排程等具備自主學習的AI應用服務模組,協助各金屬產業邁入數位製造階段。

林秋豐指出,金術產業智慧化主要可由排程優化、設備使用率、勞動生產力、品質管理、庫存管理、供需預測、產品上市時間及售後服務等八個價值切入,協助企業尋求最有利、增加最大價值的潛在技術。

目前國內的MIRDC傳產數位轉型推動暨AI技術研發中心,就是要發展金屬產業數位化及AI應用技術,促成傳產數位升級轉型,除了推動輔導廠商切入國際供應鏈,還要協助開發物聯雲端平台、導入國際通訊標準、發展出可視化、品質預測的AI產品應用,

目前台灣鑄件產量排名全球第15,鑄造業年產值達938億元,另外,汽車及消費性電子市場的模具產業,廠商約以200家,產值約300億元。AI除了以視覺辨識進行缺陷等級分類,還能依照頻譜分析,從聲音找出異常狀況,減少人力負擔及誤判產生。

林秋豐表示,已經建立金屬扣件產業導入的第三方服務雲平台,由金工中心擔任第三方扣件公正雲服務提供者,發展扣件業的創新合作模式,串連上中下游供應鏈的資訊,加速智慧製造推動,因應市場快速變化的需求。

林秋豐指出,AI導入除了可以讓金屬工業製程節能,像是發展出蓄熱燃燒系統,未來還可以透過技術轉移導入醫療照護業,像是應用在子宮頸數位抹片病理辨識分類結果,開發病理影像線上辨識平台;或是擴增危險行為模式影像資料,發展照護與陪伴機器人。

產業智慧化在金術製造產業上,以機器學習進行數據分析與視覺化,最終將結果放在雲端進行智慧應用。林秋豐表示,目前AI導入金屬工業面臨廠商情資來源分散、缺乏可視化整合介面、營運狀況無法主動提示、情報產生不易、產業資料多樣不易彙整等問題,要逐步透過相關管理系統及平台解決。

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新聞照來源:CNEWS資料照

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