AI浪潮：我的同事是机器人

随人工智慧（AI）兴起，扭转了传统工厂过往不具效率的管理模式，加上全世界在工业自动化、联网系统发展日趋成熟，机器人示教器维修，将加速智慧工厂的实现。富邦证券研判，这波AI趋势浪潮，智慧工厂的落地将成为AI解决方案中进展最为快速的应用之一。

相比过去传统工厂机器人所需空间大，需要固定安装，在安全性上也必需与人员隔离，避免作业人员被机器人动作过程中所伤害。目前在工业用领域陆续导入的协作机器人，不仅所占空间小、可随意更换工作位置，且协作机器人因藉由AI自行学习，功能性部分不局限单一作业动作，可以应用的层面就愈来愈广泛。此外，协作机器人可以与人员或机器人同时作业，因此未来在智慧工厂内将呈现协作机器人与传统工业机器人分工合作的态势，此为智慧工厂目前极力发展的项目之一。

随各国政府及相关產业指标企业的投入，FANUC机器人维修，许多应用场景也渐渐浮现台面，根据拓墣產业研究所预估，全球智慧制造的市场规模于2020年将成长至3,200亿美元，年复合成长高达12.5％，估计受惠厂商包括机器视觉、协作机器人、仓储机器人、感测器、智慧监控、MCU、系统解决方案等业者。

富邦证券指出，智慧工厂主要基本架构在于AI与IoT的整合，利用相关技术结合工厂监控、制程、仓储、检测等各站别產生应用，并藉由数据整合与机器学习，来达成智慧工厂的实现；目前在智慧工厂的实现上，可归纳出机器视觉、机器人、资料分析等应用领域，藉由工厂中各站别所產生出的大数据，透过工业物联网传输，以AI学习、分析，达到工厂最佳化的表现。

在智慧工厂的AI解决方案，是指拥有结合科学为基础的数据管理、导入自动化设备及相关设备的联网（IoT）、协作机器人的协助，做有效的机器学习分析，具有快速导入不同產线与虚拟数位化工厂的创新模式，能够协助企业实现更明确且更具战略性的决策，达到有效提升整体公司效能与获利。

降低人力成本 减少错误风险

台湾在智慧工厂解决方案、工业机器人產业及工业监控与检测部份，已逐渐有成果展现，包括多轴机器人、协作机器人、机器人零组件及厂房、机台监测系统与智慧检测系统等，在產品性价比上都有不错的表现。富邦证券预期，在这一波工业智慧化產业浪潮的带动下，相关供应链营运有机会逐年成长，是未来值得关注的标的。

此外，机器人维修，智慧工厂着重在智慧化，主要依靠各监控设备、制程设备、检测系统、协作机器人等所產生出来的数据，经由人工智慧进行资料分析、判断，伺服电机维修，加上机器学习分析，达到工厂效能最佳化，加速整体產能效能提升，有效提升整体公司获利。

富邦证券指出，台湾在80～90年代因制造业的大量投入，造就经济快速成长，由各项传统產业延续至ICT產业的面板、终端装置、半导体等產业，接续为台湾经济创造高峰。各產业在当时不论技术或市占率均领先其他竞争对手，制造业建厂及生產设备產业供应链上相当完整。在智慧工厂浪潮来袭下，已有许多企业开始跨入智慧制造领域，并挟带着对產业技术的了解、供应链的完善，有助于台湾厂商提供全面性的解决方案。

机器人与自行学习 大幅提升效率

全球电子商务大厂Amazon 在2012年以7.75亿美元收购仓储机器人厂商Kiva system，隔年导入相关解决方案，机器人主板维修，每年帮Amazon节省9亿美元人力支出，并缩短入库与出货所需作业流程，根据Amazon表示，每件物品物流成本下降了48％，有助获利提升。

再者，工业机器人的导入在智慧工厂中占有相当重要的地位，根据研究机构IFR预估，2016年到2020年全球工业机器人出货量将超过50万组，年复合成长率超过15％；產值也将由2016年的110亿美元成长至2020年的300亿美元，年复合成长率超过20％。可以预期，智慧工厂趋势明确，将带动机器人供应链需求大幅提升。

台厂坐拥 智慧制造优势

就產业别来看，例如仓储、物流系统，需要对產品做分类、筛选、运送等，整体作业分工非常细，工厂内各站别分类也很繁杂，过往主要依靠人力从事相关工作，因此人力成本占相当大比重，随着机器人导入有助于降低成本与提升效能。

在开发新產品或建置新厂时，也可运用虚拟数位化（Digital Twin）技术，应用各项生產数据，进行人工智慧模拟试產，预测新產线效能及產品数据，藉此优化生產数据参数，协助工厂在產线设计、参数设定、耗能、良率预估等，减少產能建置初期產生的错误风险，提供企业资本支出效益最佳化，并彻底改变过往制造业生產模式。

首先，在机器视觉的部分，智慧工厂的应用主要为智慧监控、仓储空间管理、设备监控及產品自动化检测四大部份，在监控与检测系统取得影像的同时，AI就开始藉由影像画素、亮度等讯息，进行运算、辨识、分析与预测，并结合资料库中的大数据进行学习与判断，如此一来便可达到即时预测、分析与警示能力，有助于提升整体效率。