從物聯網到機器學習，工業4.0為製造業帶來轉型升級的新機遇。在人工智慧（AI）技術持續進展的當下，長年深耕數位化、智慧化的AWS，從客戶案例中觀察到哪些實際的痛點，以及真正成工落地的實踐？
傳統的製造產線中，各自獨立的系統、分散的設備，因資訊不互通無法統一操作或整合管理，更難以視情況即時調整製程來最佳化生產效率，形成許多「資料孤島」。我們看到現今快速變化的市場，以及對於彈性生產、精準管理、快速上市的需求，讓製造業面臨前所未有的挑戰。
然而，隨著工業4.0時代來臨，雲端運算、人工智慧（AI）、機器學習（ML）與物聯網（IoT）等技術，為製造業帶來轉型升級的新機遇。Amazon Web Services（AWS）多年來致力於協助製造業邁向數位化、網路化、智慧化，助力客戶挖掘資料價值，進而提升生產效率、加速生產環境部署與新產品開發，打造智慧製造新未來。
以下是近年我們觀察到製造業應用AI與雲端技術的幾大方向：
AI重新定義生產與品管模式，打造可自我學習、分析及優化的製程
機器視覺在製造場域主要用於品質檢測，解決人工檢測標準不一、眼睛容易疲勞等挑戰。隨著AI技術蓬勃發展，業者得以導入先進的AI和ML演算法，打造智慧化的機器視覺系統，大幅提升產品檢驗的速度與精準度。這種智慧化檢測系統的優勢在於可自主學習，精準度會隨著運作時間遞增，同時能透過大數據分析瑕疵成因，進而優化製造品質。
例如，台塑企業投資建設的福欣特殊鋼公司過去使用自動光學檢測鋼卷表面缺陷，需要費時進行人工複檢。透過AWS專業團隊的協助，福欣特殊鋼導入AI檢測缺陷，準確率提高至九成以上。不僅降低人力成本，也減少漏檢與誤檢，提升品管水準。此外，AWS團隊也協助福欣特殊鋼透過AI分析鋼卷缺陷的成因，並藉由預測模型預防品質異常發生，從源頭改善製程、提升生產品質。
整合設備與資料，掌握洞察並即時優化營運決策
企業的營運成本結構中，電力費用佔比高達2%至4%，高耗能的製造設備用電量更是驚人，降低能源成本一直是製造業的一大挑戰，近年業者更面臨ESG、永續目標的壓力。
製造業想要優化能源使用時，最先遇到的痛點是難以整合所有設備的資料，無法確切掌握用電資訊的情況下，制定的能源策略效益十分有限。透過導入IoT系統，製造業者能快速收集並整理來自設備的資訊，進而建立完整的資料庫，不僅便於統一管理，還能導入AI模型深入分析電力使用與設備運作的各項資料，獲得優化用電效率的洞察。
智邦科技運用自身IoT技術及工廠實務經驗，結合AWS雲端IoT、AI與ML服務，打造智慧能源監控系統，以及能呈現用電資訊的可視化儀表板，進而精準掌握工廠設備的耗電狀況，並透過分析資料獲得更有效率的用電建議，實現能源調度最佳化，加速邁向智慧製造與永續經營。
混合雲架構加速部署、提升開發效率
近年全球局勢變化快速，提升供應鏈韌性、貼近在地市場等需求隨之產生，越來越多製造業者積極評估於歐洲、東南亞、美國等地擴建或新設生產線。針對這樣的跨國布局需求，我們建議企業以雲端部署取代傳統的地端IT架構部署，進而減少前期建置的時間與成本，並帶來更高的彈性。
過去，製造業跨國部署新工廠時，從硬體安裝、資源配置到存取點部署，整個過程需要花費大量時間。現今，製造業者能透過混合雲架構實現快速部署、成本節約、彈性、低延遲且穩定、安全合規的全球布局。
例如，緯穎科技運用AWS Outposts解決方案與AWS遍布全球的雲端基礎設施，縮短90%智慧工廠部署時間，將馬來西亞新工廠的製造自動化與倉儲管理系統部署時間從十週縮短至一週。在存取點部署階段，新工廠管理系統的部署時間從兩週縮短至兩小時。整體而言，緯穎科技得以提前十個月交付生產環境。
另一個案例為聯發科技藉由AWS雲端技術打造混合雲架構的開發平台，一週內新增上千台高階伺服器，滿足研發單位大量運算的需求，同時兼顧研發人員的使用者體驗、提高資料傳輸效能、最大化雲端資源使用效率，快速完成高度專業的研發專案，順利提早三個月發表7奈米5G手機晶片，搶佔5G市場先機。
製造業智慧轉型的關鍵：建構安全、可擴充、資料驅動的架構
除了上述的數位化、資料整合以及AI應用，製造業的智慧轉型還需仰賴強大的軟硬體架構與資安機制。AWS長期以領先技術、安全標準、按需選用且易擴充的工具支持客戶，我們2025年也將在台灣啟用AWS亞太（台北）區域，進一步滿足製造業者對於資料在地儲存的偏好或要求，透過提供安全合規、低延遲、穩定的雲端服務，陪伴台灣製造業擁抱工業4.0時代，加速數位轉型步伐，並無後顧之憂地邁向智慧製造。
作者為亞馬遜網路服務Amazon Web Services （AWS）台灣暨香港總經理
