2019國際智能制造生態鏈峰會上周三(3/20)在上海國際博覽中心圓滿落幕，主辦方特地邀請來自華為、Broadcom、SynergiesGroup(訊能集思)等知名企業的講者，針對智能制造前沿技術與應用案例進行分享，與現場數百位產業相關的專業人士，共同探討智能制造發展的更多可能性。

無論是德國的「工業4.0」、或中國的「工業互聯網」，智能制造在全球皆已成為行業趨勢，如何透過技術革新現行的生產方式與供應鏈管理，則是全球相關從業者關注的議題。本次峰會中，由工業AI領導品牌訊能集思所提出的「AI顛覆企業決策與工廠管理」概念，更在現場得到廣大回響。

借力MIT前沿AI技術，協助企業決策快10倍

峰會現場，訊能集思項目總監藍子翔博士分享如何透過AI技術顛覆現行企業決策流程，在不斷變動的發展環境中，實現更精準、更快速的決策。「企業追求持續成長的關鍵，是要能對各種挑戰即時作出回應，但現行決策流程往往需要經過多次跨部門、跨層級協作，整合決策所需訊息的耗時過長，導致決策效率低落。」

為了提升企業決策效率，訊能集思采用源于麻省理工學院的前沿AI技術，打造了全球第一套中文化商業決策自動化系統，透過AI算法從海量的數據中挖掘問題核心，并結合企業內財務經管、供應鏈管理、工廠管理等不同領域知識，迅速產出可視化的決策建議，實現「讓企業決策快10倍」的目標。這套智能系統，也讓訊能集思在2017年被有「硅谷創業圣經」之稱的權威雜志RedHerring選為北美技術100強。

藍子翔強調，人工智能決策自動化與現行BI工具(BusinessIntelligence,商業智能)的差別，在于AI能針對各種變因進行動態分析以找出解答，而BI僅能根據「事實」做搜尋，無法協助決策者根據不同情境進行預測。同時，BI工具的使用與調整要求工程人員介入，對一般使用者并不友善，而訊能集思的AI決策自動化平臺，可使用白話語言直接進行問答，使用者無需具備任何技術背景，大幅提升工具使用彈性。

專為制造業打造的解決方案軟硬整合實現工廠智能轉型

針對工廠管理的AI應用，藍子翔博士則指出，「我們觀察到制造業走向『少人化』智能轉型時，在人員、機臺、物料的管理上，時常面臨到作業訊息碎片化、人力作業難量化、經驗決策易出錯等問題。訊能集思的工業解決方案能透過深度學習方式，提升管理效率。」

他舉例，透過軟體與硬件設備的整合，訊能集思實現物料由出倉到回庫的全面自動化，并實時整合車間物流、訊息流等資訊，進一步優化工單排程、采購庫存等供應鏈決策，為知名手機組裝廠客戶企業打造新一代倉儲管理標準，省下近87%人力成本。

此外，訊能集思集成許多AI算法所打造之SyVision視覺與非結構算法平臺，能將傳統技術無法分析的格式，如影像、音訊等，轉化成機器可讀形式，讓系統做進一步分析。應用在工廠上，能協助即時監控作業員動作標準程度、個別工序所費時長......等，改善現行IE工程師采用碼表計時導致不精準、優化慢等問題，弭平產線人員訊息搜集之斷點，實現全廠數字化、決策智能化。

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