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學習「人機整合」 搶先立足AI產業

機械/動力機械學群
文 / 遠見編輯部    攝影 / 池孟諭
2020-02-19
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學習「人機整合」 搶先立足AI產業
圖為南臺科大機械系。
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提到機械學群,很多人可能還停留在修車廠工作的黑手刻板印象,以致不少年輕人不想讀機械,覺得不夠光鮮。

產業轉型智慧化及綠色設計

「黑手是舊時代的名詞,早已不適用於當今的機械系學生,」昆山科技大學機械系教授張育斌說,自2000年後,全球機械產業快速朝向「高速、高精度、複合化、智慧化及綠色設計」等高端方向轉型,完全沒有黑手的刻板角色。

勤益科技大學機械系主任陳聰嘉表示,黑手只是基礎機械的初期技能養成,現今高科技與高精度元件製造,都是在溫度溼度控制或無塵環境,自動化與數位化控制機台已是業界主流,工作環境和過去截然不同。

年輕一代重視的就業出路,機械系更是完全不用擔心。

張育斌指出,機械系被視為工業之母,常見的製造業、半導體業、車輛業,從民營企業到公家機關,都需要大量的機械專業人才。

可以說,生產與加工產業都需要機械工程背景人才協助廠務與生管。而生產加工機械的設計與開發,也需要機械工程學生投入。機械人才職務主要分成三大類:機構設計∕製圖工程師、設備工程師、自動化控制工程師。

依據104人資學院「2018~2019台灣地區薪資福利調查報告」,一般服務業的平均年薪為59萬元;但機械業的平均年薪卻高出不少,如傳統製造業為63萬元,電子製造業為76萬元,通訊機械器材更達82萬元。

懂跨域整合 更易晉升管理職

陳聰嘉指出,若觀察台灣精密工業重鎮大台中地區,機械工程的大學畢業生起薪至少在3萬~4萬元,投入多年後技術養成,待遇更以倍率成長;若進一步養成跨域整合能力,晉升管理職,待遇更會大大提高。

很多人想知道,隨著「自動化機械人」成為未來智慧製造主流,會不會壓縮到機械領域學生的未來發展?

陳聰嘉直指,不用擔心,在智慧製造趨勢下,機械系學生的需求反而更高。例如技術大國德國的智慧製造已很有成果,但所有智慧製造所需的高精度加工,仍需藉由人力技巧完成。在高精度技術方面,機械相關人才不可能被取代。

張育斌表示,AI可以為機械系學生創出更多有趣的新可能和新工作,反而是利多!

首先,機械系學生本來就有高度數理運算的基礎訓練,這正是AI程式學習的基本能力。其次,機械相關的構造原理與運動分析,都是AI演算學習的參數。機械系學生只要加強程式撰寫及邏輯能力,就能勝任未來AI產業需求。

「但如果你一直停留在低階人力,未來就是危險的,」陳聰嘉提醒,機械工程領域學生在原有基本技能外,一定要學習「人工智慧與機械整合」。

台北科技大學機械工程系教授丁振卿說,這正是北科大機械工程系成立智能化技術學程的原因,課程內容包括智慧製造技術、製造聯網整合技術、雲端資料庫技術、人工智能機器學習、智能工廠虛實整合,透過結合智慧機電系統整合科技,發展智能工廠、智能長照、智能農業廠等特色。「軟硬體系統整合,將是現今企業最大需求的專長能力!」

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