為了保持領先地位，企業必須轉型為永續發展的數位化企業。透過利用先進技術，這些企業還可以提升敏捷性和效率。本文將重點探討 AI 在提高現代工廠的產品品質、縮短產品上市時間和提高資源利用效率方面所發揮的作用。
歷史的進程是由那些能夠構思出應對挑戰的新穎方法的創新思想家所塑造的。事實上，石器時代的結束並非因為石頭用完了，而是因為人們開發了更有效的新方法來解決問題。
未來也正以類似的方式被塑造。橫跨商業、社會和技術領域的多維趨勢正在為現代企業帶來新的挑戰。克服這些挑戰需要企業進行創新並採用新的業務管理方法。具體而言，企業必須轉型為永續的數位化企業，以便在現實世界和數位世界中管理產品和生產的生命週期。
數位化企業的關鍵特徵在於其能夠將現實世界和數位世界連接起來，收集營運數據並將其轉化為洞察，從而推動現實世界的改進。將這兩個世界融合在一起，能夠實現產品、生產和服務生命週期中所有利害關係人之間的數據流動。數據的自由流動大大提升了數位化企業適應市場需求、加速創新和提高產品品質的能力，同時也能減少碳排放和資源消耗。
主要內容：
位於德國埃爾蘭根的 Siemens 先進電子工廠面臨許多製造商正在努力克服的挑戰該工廠需要在優先考慮脫碳、速度、品質和成本效益的同時，找到生產產品的方法。埃爾蘭根 Siemens 電子工廠為 Siemens 及其客戶生產 SINAMICS 變頻器和 SINUMERIK 數控系統，同時也必須將智慧數位化解決方案整合到工廠現有的基礎設施和系統中。
該工廠意識到，如果不擁抱數位化，就無法克服這些挑戰，而數位轉型是其數十年前就開始的向永續數位化企業轉型的持續進程的一部分。工程、廠房管理、產品生命週期管理等方面的數位化解決方案奠定了基礎。有了這些基礎，就可以建構更先進的技術和功能，進一步提升埃爾蘭根工廠的營運效率。
工業人工智慧 (AI) 是該工廠正在使用的先進技術之一。針對消費者的 AI 可以幫助產生婚禮致詞或社群媒體個人檔案圖片，而部署在工廠中的工業 AI 系統則控制機器、管理廠房作業並分析數據以評估性能並指導決策。這些工業 AI 系統必須強大、可靠且安全，即使在與人類勞工密切合作的情況下也是如此。
今天，我們將探討位於埃爾蘭根的 Siemens 電子工廠如何利用工業級 AI 來支援更高的脫碳水準、品質和上市速度。
在改進流程、機器和系統之前，必須透過數據收集和分析來了解。數位化企業在日常營運中會產生大量數據。在工廠環境中，這些數據可能包括各種系統和整個工廠的能耗資訊、產量數據、來自連網機器的即時運作數據等等。收集和理解這些數據對於現代數位化工廠的管理十分重要，但龐大的數據量使得數據的聚合和分析成為一項極具挑戰性的任務。
幸運的是，數位化企業互聯互通的數據流為應用 AI 加速分析這些龐大的數據集提供了絕佳機會。這將推動工廠各環節的最佳化，無論是在廠房或其他系統中，速度都將遠超以往。例如，位於埃爾蘭根的 Siemens 電子工廠利用整個工廠的數據實施了智慧節能措施，使其能耗降低了 25%，淨碳排放量減少了 50%。此外，針對性地提高生產效率也使每件產品的能耗降低了 50%。
AI 還支援真正的預測性維護方案，確保工廠操作人員不會對機器停機感到意外。透過分析機器和維護數據，並與以往案例進行比較，可以識別模式和潛在的解決方案。該工廠在印刷電路板生產過程中的銑削工序中應用了預測性維護。銑削過程會產生細小的粉塵，這些粉塵會積聚在銑削主軸上，阻礙主軸旋轉，或者在粉塵積聚到一定程度時，導致計畫外停機。為了防止此類代價高昂的延誤，預測性維護解決方案會監控主軸電流和轉速，以發現異常情況，甚至預測未來的關鍵狀態。
AI 不僅能變革單一流程，還能變革機器本身，甚至能以高效安全的方式促進廠房內人機協作。位於埃爾蘭根的 Siemens 電子工廠運用 AI 和電腦視覺技術，使機械手臂能夠像人類操作員一樣靈活且靈巧地抓取和放置零件。傳統的機械手臂無法區分不同的零件，因此需要預先對零件進行分類和整理。將 AI 整合到機器人控制系統中，使它們能夠從雜亂的包裝盒中識別並抓取各種零件，並且精確地放置在相應的位置。
透過提升機器人的智慧水平，這些繁瑣的抓取和放置操作可以由經濟高效的機器人完全自動完成。當然，在這些智慧機械手臂投入使用之前，必須先對其進行訓練。作為數位化企業，該工廠可以利用基於實體的模擬和數位孿生技術，對零件識別、抓取和放置的演算法進行虛擬訓練。合成訓練資料會自動產生和標記，從而提高訓練速度並減少訓練機械手臂所需的工作量。
透過賦予機器人類似人手的靈巧性，可以實現更精細流程的自動化。將力和扭矩感測器整合到 AI 控制的機械手臂末端執行器中，使其能夠精確感知並調整操作物體時所施加的力。這對於涉及精密小型零件（例如印刷電路板 (PCB) 組件）的流程十分重要。事實上，處理此類精細任務的機械手臂可能需要與外科醫生縫合傷口時相同的「靈巧度」！
在位於埃爾蘭根的 Siemens 電子工廠，PCB 的生產涉及將有線電子元件透過基板上的微小孔進行安裝，這種技術稱為通孔技術 (THT)。THT 需要將非常精密的元件插入 PCB 上直徑通常只有十分之一 mm 的極小孔中。AI 使機器人能夠輕柔地處理這些元件，確保被精確放置並牢固固定，而不會造成任何損壞。總而言之，如此精細工作的自動化提高了流程品質，並將工人從繁瑣的工作和不利的人體工學環境中解放出來。
除了 AI 帶來的直接效益，例如提高產品品質和降低成本之外，將 AI 引入廠房環境也有助於工廠的永續發展。自動化 THT 組裝流程的精度和準確度提高，減少了廢料，從而減少了材料和能源的浪費，使工廠整體效率更高。由於智慧機器人不再需要預先分類零件，曾經用於整理分類零件的塑膠嵌件也變得多餘。最終，成千上萬的塑膠零件被淘汰，避免了最終成為廢棄物。
數位化企業可以利用 AI 和每天產生的大量數據，識別並掌握脫碳、減少資源消耗、回收等方面的機會，這些機會涵蓋內部流程和全球供應鏈。例如，產品設計決策佔最終產品環境影響的 80%──換句話說，浪費不過是設計缺陷。永續發展的數位化企業可以結合全面的數位孿生、數據和 AI，了解各種設計決策的相對永續性成本，從而最佳化效能、材料利用率和可回收性。
在生產環節中，AI 可以幫助最佳化生產計畫以滿足需求，發現提高能源效率的機會，並像埃爾蘭根工廠那樣，大幅提升產品品質，減少廢料和材料浪費。或許最重要的是，AI 可以成為管理複雜全球供應鏈的強大工具，幫助企業根據成本、品質和永續性選擇供應商並建立物流系統。隨著我們不斷發展和擴充永續數位化企業的能力，像 Siemens 埃爾蘭根電子工廠這樣的設施，為能夠幫助客戶轉型以應對目前和未來挑戰的技術和解決方案提供了極為重要的試驗場。
