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全球（qiú）智慧製造產值、全球工業機器人出貨預測、智慧工廠的實現

2018-2-5 來源：轉（zhuǎn）載作者：-

　　隨人工智慧（AI）興起，扭轉了傳統工廠（chǎng）過往不具效率的管理模式，加上全世界在工業自動化、聯網係統發展（zhǎn）日趨成熟（shú），將加速智（zhì）慧工廠的實現。富邦證（zhèng）券研判，這波AI趨勢浪潮，智慧工廠的落地將成為AI解決方案中進（jìn）展最為快速（sù）的應用之一。

　　在智慧工廠的AI解（jiě）決方案，是指擁有結（jié）合科（kē）學為（wéi）基礎的數據（jù）管理、導入自動化設（shè）備及（jí）相關設備的聯網（IoT）、協作機器人的協助，做有效（xiào）的（de）機器學習分析，具有快速導入不同（tóng）產線與虛擬數（shù）位化工（gōng）廠的（de）創新模式，能夠（gòu）協助企業實現更明確且更具戰略性的決策，達到有效提升（shēng）整體公司效能與（yǔ）獲利。

　　隨各國政府及相關產業指標企（qǐ）業的投入，許多（duō）應用場景也漸漸浮現台麵，根據拓墣產業研究所預估（gū），全（quán）球智慧製造的市場規模於2020年將（jiāng）成長至3,200億美元，年複合（hé）成長高達12.5％，估計受惠廠商包括（kuò）機器視覺、協作機器人、倉儲機器人、感測器、智慧監控、MCU、係（xì）統解決方案等業者。

全球智慧製造產值（zhí）、全球工業機器人出貨預測、智慧工廠的實現

　　機器（qì）人與自行學（xué）習大幅提升效率

　　富邦證券指出，智慧工廠主要基本架（jià）構在於AI與IoT的（de）整合，利用相關技術結合工廠監控（kòng）、製程、倉儲、檢測等各（gè）站（zhàn）別產生應用，並（bìng）藉由數據（jù）整合與機器學習，來達成智慧工廠的實現；目前在智慧工廠的實現上（shàng），可歸納（nà）出機器視覺（jiào）、機器人、資料分析等（děng）應用領域，藉（jiè）由工（gōng）廠中各站別所產生出的大數據（jù），透過（guò）工業物聯網傳輸，以AI學（xué）習、分析，達（dá）到工（gōng）廠最佳化的表現。

　　首先，在機器視覺的部分，智慧工廠的應用主要為智慧監控（kòng）、倉儲空間（jiān）管理、設備監控及（jí）產品自動化檢測四大部份，在監控與檢測係統取得影像的（de）同時，AI就開始藉由影像畫素、亮度等訊息，進行（háng）運算、辨（biàn）識、分析與預測，並結合資料庫中的大數據進行學習與判斷，如此一來便可（kě）達到即時預測、分析與警（jǐng）示能力，有助於提（tí）升（shēng）整體效率。

　　再者，工業（yè）機器人的導入在智慧工廠中占有相當重要（yào）的地位，根據研究機構IFR預估（gū），2016年到2020年全球工業機器人出貨量將超過50萬組，年複合成長率超過15％；產值也將由2016年的110億美元成（chéng）長至2020年的300億美元，年複合成（chéng）長率超過（guò）20％。可以預（yù）期，智（zhì）慧（huì）工廠趨（qū）勢明確，將帶動（dòng）機器人供應（yīng）鏈需求大幅提（tí）升。

　　相比過去傳統工廠機器人所需空間大，需要固定安裝，在安（ān）全性上也必需與人員（yuán）隔離（lí），避免作業人員被機器人動作過程中所傷害。目前在工業用領域陸續導入的協（xié）作機器（qì）人，不僅所占空間小、可隨意更換工作位置，且協作機器人因藉由AI自行學習，功能性（xìng）部分不局限單一作業動作，可以應（yīng）用的層麵就愈來愈（yù）廣泛。此外，協作機器（qì）人可（kě）以（yǐ）與人員或（huò）機器人同時作業，因此未來在智慧工廠內將呈（chéng）現協作機器人與傳統工業機器（qì）人分工合作的態勢，此為智慧（huì）工廠目前極（jí）力發展的項目之一。

　　降低人力成本減少錯誤風險

　　就產業別來看，例如倉儲、物流（liú）係統，需要對產品做分類、篩選、運送等，整體作業分（fèn）工非常細，工（gōng）廠內各（gè）站別（bié）分類也很繁雜（zá），過（guò）往主要依靠人力從事相關工作，因此（cǐ）人力（lì）成本占相當大比重（chóng），隨（suí）著機器人導入有助於降低（dī）成本與提升效能。

　　全球電子商務大廠（chǎng）Amazon 在2012年以7.75億美元收購（gòu）倉儲機器人廠商Kiva system，隔年導入相關解決方案，每年幫Amazon節省9億美元人力支出，並縮短入庫與出貨所需作業（yè）流程，根據Amazon表示，每件物品物流成本下降了48％，有助獲利提升。

　　此外，智慧工廠著重在智慧化，主要依靠各監控設備、製程設備、檢（jiǎn）測係統、協作機器人等所產（chǎn）生（shēng）出來的（de）數據，經由人工智慧進行資料分析、判斷（duàn），加上機（jī）器學習分（fèn）析（xī），達到工廠效能最佳化（huà），加（jiā）速整體產能效能提升，有效提升整體公司獲利。

　　在開發新產（chǎn）品或建（jiàn）置新廠時，也可運用虛擬數（shù）位化（Digital Twin）技術，應用各項生產數（shù）據，進行人（rén）工智慧模擬試產，預測新產線效能及產品數據，藉此優化生產數據參數，協助工廠在產線設計（jì）、參數設定、耗能、良（liáng）率預估等，減少產能建置初（chū）期產生的錯誤風（fēng）險，提供企業資本支出效益最佳化，並徹底改變過往製造業生產模式。

　　台廠坐擁智慧製造優勢

　　富邦證券指出，台灣在80～90年（nián）代因製造業的大量投入，造就經濟快速成長，由各（gè）項傳統產業延續至ICT產業的麵板、終（zhōng）端裝置、半導體等產業，接續為台（tái）灣（wān）經濟創（chuàng）造高峰。各（gè）產業在當時不論（lùn）技術或（huò）市占率均領先其他競爭對手，製造業建廠及生產設備產業（yè）供應（yīng）鏈上相當完整。在智慧工廠浪潮來襲下，已有許多企業開始跨入智（zhì）慧製造領域，並挾帶著對產（chǎn）業技術的了解、供應鏈的完善，有助於台灣廠商提（tí）供全麵性的解決方案。

　　台灣在智慧工廠解決方案、工業機器（qì）人產業及工業監控與檢測部份，已逐漸有成（chéng）果（guǒ）展（zhǎn）現，包括多軸機（jī）器人、協作機器人、機器人零組件及廠房、機台監測係統與智慧檢測係統等，在產品性價比上都（dōu）有不錯的表現。富（fù）邦證券（quàn）預期，在這一波工業智慧化產業（yè）浪潮的（de）帶動下，相關供應鏈（liàn）營運有機會逐年成長，是（shì）未來值得關注（zhù）的標的。

文自：工（gōng）商時報（bào）

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