19個 JavaScript 單行代碼技巧，讓你看起來像個專業人士
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隨著應用型AI技術的投資持續增長，截至2021年，全球投資已超過1,650億美元。其中，62%的企業已經看到了導入AI帶來的成本降低效益。但是，對于制造業來說，新技術的導入一直都持謹慎態度。生成式AI技術能否為制造業帶來直接影響，目前還尚未可知。但展望未來，監督式學習仍將是智能制造領域的主流AI技術。到2024年，通過結合生成式AI，模型訓練期程可能從原來的半年縮短至三個月。
百威雷科技（PowerArena）一直致力于智能制造領域的深度研究與應用。他們的AI總監黃子魁認為，AI視覺在生產過程中可以實時確認作業步驟，達到數碼防呆的效果。目前，AI的應用主要集中在視覺領域，例如AI AOI瑕疵檢測。然而，PowerArena更加關注的是人的部分，通過分析生產線上的員工動作，找出可以提高效率和質量的潛在機會點。
PowerArena的產品策略已經從提高生產效率轉向高質量生產。他們運用數碼防呆技術，嚴格把關關鍵步驟。黃子魁表示，他們追求的是讓生產線員工更容易使用的系統。因此，PowerArena會建議客戶將AI視覺部署在關鍵站點，例如人力導向的組裝線和DIP插件線。對于其他側重機器導向的站點，如測試線等，他們建議采用IoT監測方式，并將這些數據與AI相結合，以更完整地智能化管理生產線并實現最大的投資回報。
即使在人工作業環境中，某些環節也可以通過物理防呆來防止錯誤。對于這些環節，PowerArena建議無需使用AI。而對于難以執行防呆的部分，例如檢查是否放置散熱片或是否按照eSOP完成對角鎖附等，則可以列為AI的應用范圍。任何未按照要求完成的工作都不允許進入下一站，并發出警示以避免最終出現質量問題。
客戶普遍關注的另一個問題是生產周期時間（Cycle Time, CT）。以往，PowerArena會幫助客戶收集所有可能影響CT的數據。然而，由于數據量過大，客戶很難快速清理和分析這些數據。為了解決這個問題，PowerArena正在努力將大數據轉化為易于閱讀的內容，并通過直觀的管理界面呈現給客戶，使他們更容易發現需要關注的問題。
舉例來說，如果正常的CT是1分鐘，但突然發現一個長達2分鐘的CT，這應該被視為異常。然而，其中80%可能是由于補料導致的“規律性異常”，實際上并不需要花費太多時間關注。在PowerArena的幫助下，客戶可以更快地識別出非規律性的異常，并將有限的資源和時間投入到需要迫切解決的問題上。
黃子魁強調，雖然AI不是解決問題的唯一途徑，但它確實是實現智能制造愿景的重要工具之一。通過識別生產線上的關鍵問題點并采用最適合、最有效的方法來解決它們是實現智能制造的關鍵。AI只是其中一種工具，它的作用是幫助工廠更好地管理和優化其生產信息。只有結合其他工具和技術才能實現最大的投資回報和效益提升。
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