AI带动智能组装生产 将创造出230万个职缺
人工智能（ai）技术被开发后已为产品设计、供应与制造带来大转变，并催生出所谓智能工厂运行方式。评论指出，厂商若要维持竞争力，必须要接受ai来帮助人类智能，借此提升生产效率。
据报导，ai已扎根在各产业上，其中制造业也不例外。ai让医疗器材到电子产品制造商与制药等公司，能善用大数据与物联网（iot）投资去发现新的模式与洞见，以便更有效率及快速执行任务。
ai算法将提供智能建议而与工人在关键决定上合作。当工人能自由专注在策略性任务上并让ai算法执行一般的任务，将可望催生创新并让效率与质量提升。
最早在1910年代，工厂工人开始在组装在线工作，在1950年代中期与1970年代后，工业机器人进入工厂但并未具备真实智能且作业功能受限，只能在高度控制的环境下执行重复性任务。等到1980年代，工业机器人开始大量被使用，所有技术让生产者运行更有效率。
目前以ai为主的软件则让机器可自我教导来让效能最大化、辨别最佳流程与训练自己达到被期望的结果，同时符合六标准差（six sigma）标准。能从传感器收集数据并回馈关键信息给工厂的iot成长后，也带动以数据为主的新ai远见。
wovenware日前为医学装置制造商开发ai解决方案，可从生产流程中收集到传感器数据并预测生产线装置何时无法修复而必须被丢弃。同样ai也被用在其它工厂上，在产品出货前预测制造失常。
从iot传感器与生产执行系统取得的制造数据也被用来开发客制、深度学习算法，以便在送交客户手上之前就辨识出瑕疵产品，借此降低责任、更换与保证成本甚至拯救生命。
ai也透过预测维修大幅改变生产，例如某技术使用ai来判定何时该执行机器维修，借此节省成本与改善作业。某家制药厂商也使用ai驱动机器人来执行质量测试与筛选、分类与包装药丸。
据frost & sullivan报告指出，采用机器学习技术开发智能与安全机器人将成为显学，虽然人类仍需执行逻辑性、理性与道德性决策，但报告指出，让机器可侦测改变中的生产情境并实时回应的认知技术，将可降低随时介入的需要性。
另一方面gartner报告也指出，虽然ai将减少180万个工作机会，但仍会透过刺激创新与成长，创造出230万个职缺。
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