■唐兆璋 秘書長
近期的人工智慧熱潮最大的不一樣在於，AI人工智慧真正從學術界走向製造業和人們所處的日常生活場景中，AI技術革新賦能產業升級成為現實。有鑑於塑膠射出成型產業的數位轉型進程，仍多處於「觀望、評估」階段，多數射出工廠在智慧製造能力和數位轉型成熟度方面仍有所不足，工業大數據的發展面臨數據資源不夠豐富、存在數據孤島等挑戰。ACMT協會持續推動模具與成型產業朝向智慧工廠前進，聚焦射出機聯網、可視化生產管理、智慧化應用等相關技術，輔導射出成型產業導入相關智慧製造系統，以促成射出成型產業數位轉型。
本期特邀射出成型行業的人工智慧領域專家，包括：工研院智慧微系統科技中心、工研院巨量資訊科技中心、華碩電腦公司、科盛科技公司、型創科技公司、鋼文科技公司等六個單位，針對塑膠製品的線上品質預測、外觀瑕疵預測、射出條件預測、科學試模試驗、智慧排程預測，以及設備故障預測……等，提出一系列的人工智慧落地解決方案。智慧製造要從工廠痛點出發，而不是從技術出發，分析工廠存在的痛點，資料的流轉與應用推動了公司的智慧化程式，一方面培養全公司「用資料說話」的工作氛圍，一方面實現了多系統的精實生產。
智慧製造規模化最大的挑戰，其實是行業別不同，不同產業需要的人工智慧場景也不同。舉例來說，組裝代工業因為物料昂貴，因此最在乎是【生產良率】；而金屬加工業因機臺昂貴，最在乎是【設備稼動率】。擅長A行業的智慧製造經驗，未必能複製到B行業去。
人工智慧領域深度學習與大數據結合的典型應用方向，以【ACMT射出成型相容性標準】作為射出成型行業最核心的營運平臺，實現人機交握的智慧化使用者體驗，讓用戶擺脫面對不同系統的複雜和困擾，讓工作變得簡單及高效率。智慧工廠的核心問題就是【製品品質提高】、【生產成本降低】、及【生產交期準確】。
