研華林口廠智慧創新,4大生成式AI應用加速轉型
9/13/2024
「生成式A I可以怎麼用?」這是近一兩年來企業都在思考的問題,而一直持續推動智慧轉型的研華科技,在其林口廠找到了最佳解答。整合WISE-IoT iFactory軟硬解決方案與生成式人工智慧(Generative AI;GAI)科技,研華林口廠打造出AI組裝瓶頸、OEE助手、AI維修助手及供應鏈管理四大GAI應用,可有效提昇產線效率、員工生產力和供應鏈反應速度。
以數據為基礎,發展各種GAI應用
工業電腦為少量多樣生產,多數客戶都是固定周期下單,亦即本次投產後,要間隔數個月才會再次投產,週期不固定所搜集到的數據,較不容易拿來運用。研華廠區應用經理宋佳文指出,過往工廠通常使用深度學習或機器學習建立AI模型來分析數據,但結果難以貼近產線實際生產狀態,成效有限。如今GAI所使用的大語言模型,背後有龐大資料庫,因此只要投入廠區資料並整合現行工作流程,再對大語言模型進行微調(Fine-Tuning),週期不固定所取得的數據,也能夠被加以善用。
以此為基礎,研華林口工廠開始從數據向上長出各種GAI應用,先思考生產管理需要哪些數據及目前的管理痛點,再設法應用GAI來解決,最後發展出以下四大應用。
AI組裝瓶頸及OEE助手,生產效率雙位數提昇
AI組裝瓶頸和OEE助手兩大應用主要用來解決SMT和組裝生產線的效率問題。研華專案經理張智雄說明,過往管理者只能從產線監控儀表板找到瓶頸站,再逐一檢視底層數據,從中找到造成產線異常的原因並制定對策,此做法不僅耗時也難以確認對策執行成效,且在制定對策時,容易有人為差異。
如今,透過GAI檢視產線數據,在瓶頸站出現前及早預警並提供綜合分析報告,協助管理者進行確認、處理和改善,不只省下管理者在資料搜集、整理和判斷的時間,使決策得以標準化,也讓產線問題得以及早被發現和處理。根據林口廠內部統計,SMT產線處理異常事件的工時縮減26%、組裝生產力提昇10%。
AI維修助手及供應鏈管理,提高人員生產力
AI維修助手應用主要用來整合既有作業流程,再透過GAI與維修人員的互動,可有效提昇10%維修效率。藉由此應用,不良品的維修需求會直接傳送到AI,由AI判斷不良品狀況給予相應建議,並開立維修需要的料件或耗材清單,維修人員確定清單內容無誤後,GAI會緊接著進入領料流程,替維修人員省下瑣碎的行政作業、加速完成維修作業。
不只如此,GAI還能縮減維修人員的學習曲線。張智雄指出,研華產品類型相當多,維修人員經常遇到沒有處理過的產品問題,GAI可給予適當建議,即便是新進維修人員也能快速上手。
供應鏈管理主要套用在部份供應鏈節點上,由AI代替人自動做出反應,一改過往由需求、生產到材料供應一關關傳遞需求的做法,有效提升應變速度,才能隨時跟上供應鏈的快速變化。
導入AI Agent,由使用者驅動12項創新應用
張智雄強調,研華林口廠在導入GAI應用時,掌握二大關鍵:一是解析工作流程,使GAI應用可以融入實際使用情境;二是針對應用類型,建立專屬專家資料庫,促使GAI應用展現顯著成效。
「在此成功基礎上,研華繼續思考如何加速發展更多GAI應用。」宋佳文接著說,使用者主導是加速驅動GAI應用的關鍵,因此研華在林口廠區成立AI學院,遴選各部門對AI應用有興趣的同仁擔任種子成員,運用研華WISE-AI Agent解決方案,已發展出12個GAI應用專案,如:產能分析、測試程式生成、FQC檢查清單製作、生產物料控制、物料關聯性分析、PLM查詢、智能客服等。
研華產品經理彭思凱接續補充說明,WISE-AI Agent為低代碼甚至零代碼的AI平台,可以整合結構化或非結構化資料,並串接各種大語言模型,即便是不懂程式語言的使用者,也可以透過拖拉點選的方式,輕鬆展開GAI應用,而IT人員只要擔任輔助角色,在旁準備資料、協助使用者操作WISE-AI Agent等,故能加速發展GAI應用。
「研華推出WISE-AI Agent的原因是希望克服AI人才不足的挑戰,讓製造業可以善用GAI低導入門檻的特性,加速踏上智慧轉型之路。」宋佳文解釋,過往機器學習或深度學習等預測式AI的導入門檻高,企業需要準備大量數據去訓練AI模型,才能確保AI分析結果準確度,因此很多企業縱然有心導入AI,但執行上卻常常卡在資料不足的關卡,因而無法向前再進一步。如今藉由GAI擅長的閱讀資料及生成內容,不論製造工廠自動化程度高或低、數據量是否足夠龐大,GAI都可隨著資料更新快速反饋最新答案,大幅提升員工的工作效率。
展望未來,研華將持續依循以使用者為主、IT為輔的模式,加速推動內部GAI應用的蓬勃發展,希望透過創新技術,讓林口廠朝下一世代智慧工廠邁進,更將把在林口廠成功驗證的應用模式,變成GAI應用軟硬整合解決方案,協助更多工廠運用GAI建立智慧競爭力。
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