讓製造業產生顛覆性革新的10種機器學習方法

概要:每個製造商都有潛力將機器學習集成到自身的業務上,並通過獲得可預測性的洞察投入生產從而使企業變得更具有競爭力。

機器學習的核心技術與製造商每天要面對的複雜問題相一致。從努力保持供應鏈的高效運行,到按時生產專門定製的產品,機器學習算法有能力在生產的每一個階段帶來更高的預測準確性。許多正在開發的算法都是疊代的,旨在不斷的學習,以尋求最優化的結果。這些算法以毫秒為單位進行疊代,使製造商能夠高效的尋求優化結果。 繼續閱讀 讓製造業產生顛覆性革新的10種機器學習方法

中國AI產業鏈與商機

人工智慧(AI)發展近幾年突飛猛進,除了在技術與人才保有領先的美國,遠在太平洋另一端的中國則挾帶「龐大內需市場、數十億人口所創造出的使用數據量,以及政府政策大力支持」三大利基,讓人工智慧產業鏈從基礎領域、技術層面到終端應用三大層次都有別人難以望其項背的優勢,堪稱相關企業最佳試煉場,更隱含投資人不可忽略的龐大商機。

三大利基支持 中國 AI 產業鏈實力比肩歐美

富邦證券指出,中國企業在 AI 各產業鏈上百家爭鳴,三個層次領域均有廠商積極布局。第一、在基礎層面,現階段「雲端晶片」雖由國際半導體大廠把持,但其他如「邊緣運算晶片、大數據、運算平台」等,中國均有重量級廠商布局其中。

其次,於技術層面,各種識別技術、機器學習、以及自動駕駛領域,中國廠商整體技術含量已不亞於國際競爭對手;最後是應用層面,中國有廣大內需市場,加上政府支持與大企業全力協助發展,目前從個人生活的家居、個人助理、醫療,延伸至企業相關的安防、金融、機器人、客服,甚至未來趨勢的無人駕駛,相關廠商早就在深耕 AI 於自家產業的應用,具備高度競爭力。

在中國,AI 能如此蓬勃與快速發展,富邦證券點出關鍵在於大數據的「訓練」與「推理」有助於提升與加快 AI 各種應用的實現,中國線上交易、行動支付、社交軟體等蓬勃發展,到 13 億人口每年所創造出來的應用數據量,是其他國家所望其項背,加上政府政策進一步加持,中國 AI 企業布局便以「大數據」為基石,逐步推升至各層次,如今中國 AI 企業不論廣度或深度皆可比肩歐美,甚至展現彎道超車的企圖與雄心。

中國 AI 以大數據為基礎向上發展

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資料來源:富邦證券
BAT 壟斷中國數據 築起對手望塵莫及的 AI 產業鏈

講到中國的 AI 發展,就不能不提百度、阿里巴巴、騰訊這三大巨頭。進一步探究,三家企業又各自代表不同數據型態的霸主地位,也是投資人必須看懂的門道所在。

富邦證券分析,阿里巴巴本業著重在電商,旗下淘寶日瀏覽量超過 1 億人次,年交易額超過 1 兆人民幣,整體規模遠大於美國電商亞馬遜,使其坐穩「交易型」數據領導廠商寶座;騰訊著重在通訊軟體與線上遊戲,其中微信每月活躍使用人數就高達 9 億人,是「關係型」數據霸主;百度旗下搜尋系統每月活躍使用超過 6 億人,加上線上影片等相關服務,坐穩「訊息型」領導地位。

據統計,BAT 三巨頭壟斷中國超過 80%以上的互聯網數據量,更挾帶大數據優勢,各自建置 AI 雲端平台,發展成阿里雲、騰訊雲與百度雲。富邦證券指出,建置雲端平台與蒐集大數據,有助資訊蒐集、分析,並提供下游技術層在 AI 技術開發時,訓練所需的大數據與解決方案,為 BAT 在 AI 領域建立了強而堅固的壁壘,使得其他競爭對手望塵莫及。

值得注意的是,BAT 三巨頭更積極投資 30 餘家上市公司、數百家未上市公司,在中國互聯網未上市創業公司中,估值前 30 名公司中有 80%背後均具有 BAT 的身影,更讓這三家巨頭在中國擁有「喊水會結凍」的巨大影響力。

進一步檢視,BAT 投資觸角深入各行各業,舉凡電子商務、企業服務、軟硬體、醫療、交通與娛樂等,皆有 BAT 扶持企業在其中,由母公司垂直式資源投入、扶持整合,各自形成自己的體系與戰略規畫。

BAT 產業布局

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資料來源:富邦證券
擺脫國際掣肘 中國大舉發展 AI 晶片

近年國際半導體大廠也陸續加碼中國的 AI 應用,主要著眼中國 AI 內需市場商機勃發、技術人才發展潛力,並預期中國 AI 晶片未來數年成長將優於整體產業表現等誘因,冀望能在中國廣大的大數據基礎上搶佔商機。

在中國國內方面,中興通訊遭美國封殺後,內部更瀰漫「不惜一切代價發展晶片產業」的氛圍,除了政府積極扶植,中國 BAT 三巨頭:百度(Baidu)、阿里巴巴(Alibaba)、騰訊(Tencent)同樣動作積極,正提早或加碼布局 AI 晶片產業,以提升產業能力。

富邦證券指出,在市場與政策雙重加持下,中國 AI 晶片廠商發展進度逐步追趕國際大廠,大多已導入先進製程,尤其 AI 運算晶片市場主要聚焦客製化晶片(ASIC)。因為 ASIC 優勢在於 AI 深度學習運算隨著應用的領域愈來愈廣,在硬體與晶片上的設計也會愈來愈具獨特性,ASIC 晶片的效能與功耗可完全適配於 AI 演算法或應用在行動裝置,被視為未來出貨量成長性最大的晶片類型。

同時,中國廠商也開始投入開發 ARM 架構的晶片或類神經網路晶片(NPU),至於應用面則不論機器視覺、語音辨識、深度學習,或智能駕駛、智能監控等,都有廠商積極投入開發,呈現百花齊放的榮景。

中國廠商在 AI 處理器布局
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資料來源:富邦證券
資金追捧 中國 AI 族群身價高

富邦證券指出,從智慧監控到無人商店、無人機發展到無人車、工業機器人再演變成各式的服務機器人,中國從龐大內需市場與在線數據基礎出發,不斷嘗試發展各種新型 AI 產業模式,培育出既廣且深的 AI 產業環境,造就相當多的投資商機,並吸引眾多資金追捧,推升中國 AI 企業身價與估值持續走高。

然而,究竟要如何掌握中國 AI 投資潮流,富邦證券指出,雖然中國 AI 產業發展趨勢明確,個別公司經營策略與發展模式仍需面臨市場考驗,因此投資時,建議慎選「基礎層面」與「技術層面」的領導廠商,分批布局建立長線持股,以降低短線股價大幅波動的風險。

智慧製造

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博世力士樂(Bosch Rexroth,屬博世集團)在2016年漢諾威工業展展出模組化生產系統,採用模組式箱型工作站架構,讓製造企業能依據需求快速建立具備製造、檢測、組裝(自動與人工)的彈性化生產線。在漢堡工廠設置液壓閥智慧生產線,運用3種重要系統功能:生產訊息看板、RFID的生產控制及自適應性工作台,因此,在MES/ERP系統中的產線與產品狀態、庫存,能即時反應在生產訊息看板;產線管理人員也可透過生產訊息看板做產線調節、以RFID進行產品規格確認,使產線在生產程序上更具有彈性。此外,使用藍牙做為作業人員與工作台間的自動化資料連結,工作台會依據作業人員特性(身高、國籍)自動調整工作台面高度,面板顯示語言、字型大小與資訊內容,透過自適應性工作台應用,能增加人員工作效率及提高設備操作安全性。

新智慧生產線能使整體生產力增加10%、庫存減少30%,並帶來多項具體效益:單一產線能處理的產品規格從原本3~5種增加到25種,原先需要6條生產線才能完成的產能,可由1條新產線取代,而因應產品規格變動的產線調整時間,則由原先的5~30分鐘縮減到近於0,零組件庫存由2天減少為1天,效率提升十分顯著。

智慧製造應用依照軟硬體整合的程度分為智慧工廠、虛擬工廠及數位工廠。智慧工廠為改善製造程序控制、最佳化來提高生產力。虛擬工廠則透過軟硬體與系統連結,管理分散在各地的製造基地與供應商,透過整合產品與服務來增加附加價值及提高供應鏈生產力。數位工廠則是透過虛擬製程設計軟體應用,在實際製造前就可透過軟體系統「看見」及「了解」產品,以提高設計生產力,縮短產品設計時程與開發成本。

智慧製造生產體系的具體應用如下:

使用數位製造進行新產品設計,包括電腦輔助設計、分析、製造,快速原型製造(如3D列印原型機)、製程設計、模擬、分析與最佳化,過程中也會涉及知識庫建立、VR人機介面應用。西門子利用數位製造系統協助瑪莎拉蒂,將新車研發與量產準備時間由數年縮短至18個月。

大量使用智慧工具機、機器人與自動化設備,在零組件加工、檢測、模組與產品組裝,以及零組件、半成品、成品搬運,或是大型模具、夾治具更換等。工研院利用工業機器人與資訊系統,協助和成欣業將水五金工件研磨時間從傳統的10分鐘縮短至4分半,並獲得更穩定的品質。

使用感測元件來擷取資料、建立資料庫。在智慧工廠內的製造設備、周邊,甚至在零組件或產品中,使用感測元件來搜集資料、建立資料庫,再根據資料庫來支援製造執行系統運作。遠東精機研發智慧自動化汽車鋁圈生產線,可針對各種不同造型、規格的鋁輪圈進行混型生產,輪圈加工完成後可透過自動化虛擬量測系統與視覺量測系統,將各項關鍵尺寸精度即時以數位方式呈現,並將數據立即回饋至機台,進行下一個輪圈品質控管或刀具補正。

搭配智慧物流系統。智慧工廠在運作時還會配合智慧物流系統進行原物料、零組件與產品的運送。

運用巨量資料分析進行加值與創新。在製造過程中,透過物聯網連結資訊與製造設備,並透過雲端資料庫與運算、巨量資料分析以加值製造、創新商業模式。

當全世界工廠都使用智慧製造,台灣如何從中贏過其他競爭對手?

人工智慧創語言聊天 臉書急中斷實驗

科技日新月異,有不少以為無法達成的目標,現在都已經出現在我們的生活之中,為了讓科技再創新高峰,有不少企業開始著手研究AI人工智慧,臉書創辦人祖克柏(Mark Zuckerberg)也不落人後,自組團隊研發。近日傳出,他們研發出來的人工智慧機器人在測試時,並無按照工作人員輸入的內容對話,竟「自創語言」開始溝通,讓研發人員嚇得緊急中止運作。

ed318c849bd429937aab21f93d9356f1 繼續閱讀 人工智慧創語言聊天 臉書急中斷實驗