迎合當前AI話題熱潮，臺灣製造業除了仰賴半導體、3C電子代工產業，已帶來龐大硬體商機。惟從機械業視角看來，也不能忽略可由垂直應用領域向上發展，積極探索如何利用傳產工具機及零組件、智慧機械等產業70~80年來累積的專業知識、數據資料等優勢，將加速上下游整合開發專屬客製化的AI小語言模型。
繼2011年工業4.0席捲全球後近10年，直到疫情期間企業開始積極數位轉型，協助全球製造業不斷演進升級；並加入了自2016年AlphaGo帶動的機器學習（Machine Learning）等人工智慧（AI）科技，陸續發展出生成式（Generative AI）與鑑別式人工智慧（Discriminative AI），促進自動化、高速化與準確性效益。
依工研院產科國際所產業分析師熊治民表示，其中鑑別式AI係經過標記資料學習訓練，針對輸入資料進行辨識、分類，目前更已結合自動光學檢測（AOI），被大量導入應用到諸多場域，包括人臉及車牌、人體病徵辨識，產品瑕疵辨識與分類，讓製造業者能提高零組件與產品自動化檢測速度與準確性；甚至是設備健康診斷、確保人員及工作場域環境安全辨識與警示等，降低人力需求與誤判率，並提升人員安全與作業效能，顯現AI應用方案價值。
生成式AI則可透過輸入大量的非標註、非結構化資料，提供大語言模型（Generative Pre-trained Transformer；GPT）與自監督式學習（Self-Supervised Learning）的過程訓練，再建構出基礎模型（Foundation model），自主生成創新的資料內容，包括立即式問答與自動回應文字、語音、圖像、影像、程式碼、3D模型數據等相關資料內容，正持續探索與驗證在製造領域的應用模式與價值。
工研院資通所副所長暨AI辦公室副主任黃維中進一步表示，目前生成式AI生態系在臺灣企業可發展的定位，由下而上依序可概分為：晶片、伺服器、軟體平臺與垂直應用。建議可從具備臺灣特色與優勢的垂直領域深入規劃，加速釋放GAI潛力，提升產業競爭力；進而透過AI產業化、產業AI化，來提升各行各業競爭力，帶動資訊服務與新創商機。
至於在臺灣最常見的就是內容創作，像是製作2D文稿及圖片、3D影音等；還有用於商業服務，如行銷、客服，已有不少企業藉此積極將生成式AI導入內部研發與製造，建立規格與流程，用於模擬、編程、設計、維修工作，進而產生各式專業文件內容；或是擴展至整個營運供應鏈提升效能，提供所需諮詢、訓練等擴充資料。
工研院剖析生成式AI於垂直應用 須加強資料品質與精確性
尤其是在製造領域的許多工作，都涉及到軟體開發與程式撰寫。包括各類製造與生產管理資訊系統，以及數位控制（CNC）工具機的加工程式碼（NC code）、運用於大部份自動化裝置、工業機器人的可程式控制器（PLC）程式等，倘若製造領域的研發與工程人員，可以透過生成式AI，自動生成相關程式碼，將進而縮短軟體與控制系統研發或更新時程。
例如沿襲至今的工業4.0主要推手Siemens公司，已在2023年德國漢諾威工業展中，展示工程團隊如何透過自然語言輸入，由生成式AI加速自動產生PLC程式碼，進而協助軟體開發人員和自動化工程師，有效減少軟體開發時間和降低人為撰寫程式出錯機會。
然而，目前要將生成式AI投入研發製造的難度仍相當高，必須仰賴高品質的精準資料才有可用性。尤其對於IC製造與工業CAM編程等低資源的程式語言，極少能在網路上找到合適範本，且品質難以管控；加上工業編程人員也難以養成，包括製程工法、刀具與治具選用皆須仰賴現場經驗，一旦刀具路徑和加工參數選用不合理時，就容易導致加工品質與效率不佳。
熊治民認為，此時即可針對臺灣不同產業需求，分別經由該領域專家蒐集優質編程資料，經過少量人工標記資料後，針對通才性的生成式AI基礎模型進行更專門的學習訓練，調適（Fine tune）建構成符合製造業應用需求的客製化小語言模型。
進而導入製造場域的潛在應用，包括：協助挖掘新市場機會與產品需求；加速創新產品設計及獲得優化；自動生成軟體系統、工具機、自動化裝置、機器人所需控制程式；增加企業建構知識管理系統能力與降低成本，並透過資料快速擷取、彙整，提供作業人員即時輔助；透過智慧化人機介面，強化機器人、設備控制與人機協作能力。
| 圖一 : 工業4.0主要推手Siemens公司展示工程團隊如何透過自然語言輸入，由生成式AI加速自動產生PLC程式碼，進而協助軟體開發人員和自動化工程師。（source：media.licdn.com） |
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臺灣工具機產業引進AI 投入銷售前後訓練與維運
在臺灣則包括東臺、永進、友嘉等工具機大廠表示，現今AI驅動數位轉型，已可先導入於售後維運及教育訓練。東臺精機董事長嚴瑞雄表示，因應工業4.0階段強調智慧化趨勢，現今AI與智慧製造息息相關，製造業面對系統、技術應用、工程規劃與生產管理等智慧製造挑戰。東臺已整合製造、價值鏈和產品生命週期，發展聯網化、可視化、透明化、預測化以及自優化5大項目。
在智慧製造解決方案方面，東臺投入發展單機工藝、產線物流及模擬程序等方案；在智慧機械方面，開發自主感測器與相關智慧應用App、整線管理系統，以追求廣義智動化。其中看好AI驅動智慧製造的前景，東臺在鑑別式AI應用已有各項成果，包括AI工具機應用、自動化生產線入料影像分類、設計人體骨架辨識應用、半導體封裝錫球橋接AI智能複檢系統、TFT面板雷射線路AI修補、醫療用AI判讀平臺、即時3D輔助術後復健等。
同時布局現正處於發展巔峰的生成式AI（GAI）應用於人機協作，可望成為製造業的「桃花源」。例如西門子與微軟合作工業生產新動力方案，利用GAI推動工業生產力，東臺也正布局GAI應用，例如設計增強式學習工業機器人夾取方案，以及工廠管理3D動作辨識應用等方案。
| 圖二 : 因應現今AI與智慧製造息息相關，東臺已整合製造、價值鏈和產品生命週期，發展聯網化、可視化、透明化、預測化與自優化5大項目。（攝影：陳念舜） |
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身兼臺灣工具機暨零組件公會（TMBA）理事長的永進機械總經理陳伯佳也指出，臺灣在幾年前開始推動智慧機械產業創新政策，至今工具機暨零組件產業已蓄積一定的智慧化能力，包括基本的機聯網與設備管理可視化基礎、數位流程等。
基於智慧製造應用AI技術將是未來趨勢，特別是在生產過程優化和品質管理改善。在工具機暨零組件產業的可能應用，包括生產設備的預測診斷與維護、生產計畫優化、產線自動化結合智慧化檢測管理、資源優化管理與配置、故障分析與管理、品質管理與生產溯源等等。
但陳伯佳也強調，業界必須要留意導入AI技術所需的「資料治理」，包括蒐集回來數據資料質量管理（資料純化），以及數據的可信度與可用性之外，還有數據安全管理、數據共享與交換、數據分析應用提升決策準確性等。
如今，為分別克服工具機產業前有日、韓等大廠，仍不斷併購擴大集團規模而加劇競爭；後有來自中國大陸業者，利用政府支持和新能源、航太、電動車練兵快速成長。臺灣廠商則循一步一腳印模式自傳統產業轉型，並與軟體、新創企業合作，開始善用AI、數位分身、元宇宙等數位工具，提供產品和服務為客戶創值。
包括可透過Chat GPT整理機械業70~80年來累積的售服經驗等基本資料，提供包括機器遠距健診服務、現場裝配和生產技術，為客戶加值，縮短少子化社會的培訓人才時間。且讓使用者在虛擬環境，就能藉模擬在切削前很快得知其工法、加工時間、表面品質等，確認是否能符合數位減碳需求。
百德機械也率先在EMO發表具備生成式AI功能的Mr.Q控制模組，利用LLM集中自家關鍵技術和knowhow，協助編程及整理資料，再透過聊天對話方式產出結果；並針對使用者客製化專屬操作介面顯示，可嵌入在機器上幫助使用者快速獲取有效的資訊。
主要功能包括可提醒沒有經驗的使用者，該如何在加工前準備暖機，縮短新手學習時間；並在加工中檢查機器即時狀態（Search）、預警（Book），減少因為人為疏忽浪費成本；進而計算、記錄、查詢碳排放數據（Carbon-footprint），提醒降低無效的等待工時（Reminder）。百德公司總經理謝天昕表示：「當Mr.Q 嵌入在機器內，您可以想像有一位來自原廠具備純熟經驗的技師值得信賴，24hr/7天長駐在廠內幫忙解決各種問題的痛點。」
| 圖三 : 百德機械率先在EMO發表具備生成式AI功能的Mr.Q控制模組。（source：百德機械） |
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友嘉集團林勤喻則分享該公司近幾年在智慧製造、數位服務等成就，會從後端售服開始著手，可掌握包含客訴、維修營運等較完整資料，而能成為「閉循環」體系，導入Chat GPT建立LLM之外，還可從更為基礎的Digital twin開始，內化成智慧機械的感測器、同規共軌和產業共通規範等，藉此來提升資料交換效率，縮減人員學習時間、避免切削出錯而浪費材料，共同實現節能減碳。
由於目前製造業高度依賴工程人員，特別是研磨領域高度需要應用技術，包含砂輪圓周速率應用、三軸位移速度、選用磨料和機臺潤滑偵測，以及後續生產報工、工件量測、自動修砂補償、元件壽命管理等，都需要AI智能控制系統。
旗下眾程科技公司已成立全球線上展覽館，率先展出多款新研發成功的平面磨床，將過去40年來在磨床加工技術領域累積的專業知識與經驗，融入生成式AI解決方案，助攻客戶數位轉型。透過該公司NC平面磨床的Al分身生成問與答FAQ AI，可提供客戶任何對於研磨加工技術的疑問、應用需求及痛點精確解答，能完全按照客戶所希望的方式完成加工。
所羅門奠基AI視覺 實現自動化永續及生成式AI應用
所羅門深耕AI 3D視覺即將邁入第十年，不僅領先業界設計先進的3D機器視覺和深度學習軟體平臺，更是屢獲各項獎項殊榮。近年來積極把握智慧製造等新興需求，自主研發AI及3D視覺技術，打造簡單易用的智慧製造解決方案。
在今年獲得「潛力中堅企業」的資格後，將有助於提升公司在市場上的信譽度與市場競爭地位，提高投資者、客戶以及合作夥伴對公司的信任度；吸引優秀人才，有助於提高團隊競爭力，進而推動公司的創新和發展。
2023年起為符合永續經營的理念，所羅門已進行完整的溫室氣體自願性盤查專案，倘若客戶或供應商要評估綠色廠商，也可提供完整的碳盤查報告書佐證，並藉「以大帶小」策略，帶領低碳化至少10家、智慧化至少4家合作廠商或供應鏈業者共同參與，今年初已委請外部顧問公司協助評估診斷、執行方式。
此外，隨著疫後商業運作型態的重整，以及各國對ESG、綠色永續等關注力道不斷增大，市場需求越發多元。所羅門現階段在傳產製造業以能源事業占比較高，在國際間博得良好口碑，除了持續推廣現有產品，擴展新產品及應用整合亦是發展方向。
在智慧自動化業務方面，則隨著人工智慧、物聯網和大數據等技術的普及應用，所羅門客戶接受度有望逐步提升；同時，也瞭解到AI市場的競爭激烈，需要不斷提升自身的技術和服務水平，不斷創新和改進，以保持競爭優勢。
近年來所羅門也在AI應用上持續改良並推出具有突出特色的產品，其中一款可攜式遠端協作的AI視覺系統，即是「擴增智慧」的具體實踐。透過打造META-aivi AR+AI解決方案的範例，結合機器視覺的技術和人類的靈巧性，發揮人機協作的最大效益；還能與多種裝置整合，例如IP Cam、Body Cam和AR眼鏡等，為各行各業提供廣泛整合及應用。
經由META-aivi擴增智慧的潛力，讓企業得以加快數位轉型（Digital Transformation）及數位化工作流程（Digital Workflow），讓所有裝配操作、表頭數值、檢修紀錄都回傳雲端保留數位履歷。可為智慧安防及智慧建築，提供如智慧巡檢、著裝檢查及SOP確認等多元應用；在倉儲出貨，大大協助廠方庫存盤點及出貨比對，提升人員工作效能及效率。
同時推出「AccuPick Instant即學即會即用AI視覺解決方案」，此為針對機器人夾取應用的智能解決方案，擅長進行快速訓練AI模型，只需幾秒鐘即可生成精確的揀選點和方向。解決了傳統AI軟體冗長繁瑣的標註和模型訓練時間，可協助進行訂單揀貨、集件配套、卸垛（混合式）、包裝等應用，徹底改變過往揀選和搬運操作的痛點。
未來所羅門將通過加強與合作夥伴的整合，共同推動AI技術的應用和發展，致力為製造業、電子業、汽車業、食品、安防、倉儲、物流、精品等業者，提供更多高品質的產品和解決方案，以滿足不斷變化的市場需求，實現雙贏局面。
因應ChatGPT問世，引爆全球AI浪潮，其中根據資料庫自主學習，創造出新內容、想法的生成式AI，亦成為各界熱議話題。多年來所羅門深耕AI領域，專注於工業自動化和擴增智慧應用，為半導體、汽車、醫療、物流和食品等眾多國際知名客戶提供量身訂製解決方案，累積了豐富有用的大量數據資料。
進而在2023年臺北國際自動化工業大展期間推出「ChatGPT服務機器人」，透過整合自主研發的AI技術及ChatGPT的精準解讀能力，讓使用者只要將需求口述給ChatGPT服務機器人，ChatGPT就將引導機器人為客戶挑選適合的飲品和零食。這樣的整合不僅讓學習變得更直觀，更能迅速回應並解決操作中的各種問題，大幅降低使用者在操作過程中遭遇的困惑與障礙，實現深度人機協作效益。
| 圖四 : 所羅門在2023年推出「ChatGPT服務機器人」，不僅讓學習變得更直觀，更能迅速回應並解決操作中的各種問題，實現深度人機協作效益。（source：Solomon） |
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