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用AI邁進「工業5.0」前的4個步驟!

2023-03-25

大部分的企業經營專家已經開始數位化之旅，然而未來工廠的計劃仍在進行中。剛開始進行數位轉型的人從自動化工廠開始。隨著他們提高數位化和分析成熟度，他們會經歷一系列階段。但是，一旦公司完成了初始的數位化之旅，接下來將走向是什麼呢？

答案就是「工業5.0」。作為工業4.0的延伸，這個階段將人類智慧融入自動化系統。企業經營專家利用先進的分析方法來進行數據驅動的決策，你會發現他們已經在走向未來工廠的道路上。

建立數位化轉型的基礎

簡而言之，工業5.0的目標是將人類智慧與人工智慧（AI）相結合，使整個系統能夠達到過去無法實現的卓越水平。工業5.0並非一個全新的旅程，而是工業4.0的延伸，展示了對創新技術的改變，例如先進分析、工業物聯網（IIoT）、人工智慧和機器學習（ML）。

工業5.0是一個改善人類與其人工智慧之間溝通與協作的概念。在工業4.0時期，公司實現自主決策過程，即時監控資產和流程，並透過讓合作夥伴提前參與，實現即時連接的價值網絡。這種持續數位轉型延伸的目的在實現與前者相同的優化目標，但需要企業經營專家的技能來做出更精確的決策。

例如，自動化系統可能會建議某個動作，而企業經營專家知道這並不是生產的最佳選擇。專家的能力和經驗對於防止錯誤至關重要。經營專家還可以調整自動化流程，使錯誤變得更少。

將人類智慧和人工智慧融合並非一蹴可及。它將成為整體數位轉型的一部分。剛開始進行數位轉型的公司將開始進行一系列改進和成長的階段。達到新的階段代表分析成熟度的提升。

在達到工業5.0之前，需要經歷的優化階段包含：

  • 自動化階段 — 在自動化工廠中，感應器將信息回報給歷史數據資料庫。公司能夠實現小幅改進，特別是在安全方面。
  • 數據驅動階段 — 隨著工廠開始使用先進分析技術在營運數據中找到隱藏的線索，它們進入了數據驅動型工廠階段。
  • 連接階段 — 當所有數據都連接起來時，它將在整個組織被所有需要的人取用。在連接工廠階段，運營專家可以根據數據的時間順序與來自其他業務系統的上下文數據進行比較。
  • 機器學習階段 — 工業4.0的最高水平是增強型工廠。在這裡，公司開始添加機器學習技術並採用自動化異常偵測管理。

達到增強型工廠對於流程改進來說是一項偉大的成就，但在公司能夠更進一步之前，有必要消除人類智慧和AI之間的差距。也就是「混合模式」，即人們與人工智能系統共同工作，是首選的方法。

隨著組織在數位化過程中不斷發展，他們必須在進入下一階段並提高數位和分析成熟度之前克服挑戰。隨著分析成熟度的提高，企業價值也會上升。

工業5.0專注於企業經營專家

數據驅動型工廠已經擁抱先進分析軟體，為企業經營專家提供訊息，以優化他們的製造過程。過去，工程師無法直接獲得對過程行為的分析，他們依賴數據科學家的專業知識。這造成了摩擦，因為數據科學家使用的語言充滿數學和統計術語。

如今，公司仍然使用數據科學家來處理最關鍵的2-3%資產，並在先進分析軟體中部署運算法。然而，先進的分析使企業經營專家能夠解決他們每天大約80%的問題。添加前後相關數據，如維護記錄或班次報告，讓他們更全面地了解生產過程行為。

企業經營專家可以透過直接獲得關鍵績效指標(KPI)來做出更好的決策。先進的分析軟體有助於企業經營專家將資源掌握於手中，以改善過程行為並提高整體效率。它們還有助於公司加快實現可持續發展目標。

對於最複雜的案例以及設置感測器，數據科學家可以使用先進分析軟體內的整合式應用機器學習技術。有了這個技術，數據科學和工程團隊可以減少溝通障礙，並在運營改進方面找到更多機會進行協作。

儘管工業4.0專注於技術，但AI從未意味著要取代人類。相反，它旨在為企業經營專家提供更好的信息，以做出更明智的決策。隨著企業經營專家開始自動化任務並應用機器學習技術，他們還可以減少重複性工作，建立異常檢測模型，並獲得指導性建議以採取糾正措施。

為下一階段的旅程做好準備

先進的分析解決方案能幫助企業經營專家自己解決大部分生產挑戰，同時提供更完整的生產和數據科學項目的概況。

雖然大多數製造商在數位轉型中，首先自動化工廠生產線，但當他們達到數據驅動時，他們可以輕鬆過渡到實現工業5.0的下一步。

(文章轉譯自 https://www.sme.org/)

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