Profet AI

製造業における景気循環と地政学的不確実性に対するAI活用の8つのアドバイス

近年、世界経済は地政学的な要因によりさまざまな課題に直面しています。サプライチェーンはインフレ、貿易摩擦、地域紛争、パンデミック、エネルギー政策の影響を受けており、製造業では将来に対する不安が高まっています。こうした状況において、いかに戦略的な準備を進め、正確な意思決定を行うかは、経営層にとって重要な課題です。

AI技術が製造業に与える影響

AI技術の進化により、製造業は不確実性の高い時代においても大きな変革を遂げる可能性を秘めています。AIは業務の効率化だけでなく、経済の不透明さや景気変動に対する対応を強化するツールとしても注目されています。

各国の製造業は、それぞれの強みや技術を活かしながら、AIを活用したデジタルトランスフォーメーションを推進しています。ここでは、製造業におけるAI活用の際に重要な8つのポイントをご紹介します。

  1. データと専門知識の統合による変革の推進
    多くの企業では、データサイエンティストが業界特有の専門知識を持たないことが課題となっています。AI導入を成功させるためには、データチームと現場の専門家が協力し、データとドメイン知識を統合することが求められます。これにより、データが最大限に活用され、経営の意思決定が迅速化されます。
  2. 部門間の協力と対話の促進
    デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、経営層のサポートに加え、各部門間の十分な対話と協力が必要です。部門を超えた協力を促進することで、効果的な変革が実現します。
  3. データ収集の文化を育む
    従来型の製造業では、データ活用やデータ収集の文化が不足していることがよく見受けられます。経営者は、データの価値を理解し、AIツールへの投資を成功させるための基盤づくりを行う必要があります。
  4. 問題解決を優先する
    AIは導入しただけで企業全体に大きな変革をもたらすわけではありません。経営者はまず、優先すべき問題を明確にし、AIを使ってそれらを解決することが重要です。
  5. ベテラン技術者の知識の継承
    多くの製造業では、ベテラン技術者の経験が重要な役割を果たしています。AIを活用すれば、技術者のノウハウを短期間で他の社員に継承することができ、企業の競争力を高めることが可能です。
  6. データを活用した人材管理の向上
    人材不足は、世界中の経営者が直面している大きな課題のひとつです。AIを活用することで、従業員の退職リスクを事前に把握し、従業員の定着率向上に役立てることができます。
  7. AI人材の育成
    デジタルトランスフォーメーションを成功させるためには、AIの専門知識を持つ人材の育成が不可欠です。企業はAIに関する文化を構築し、従業員を専門家として育成する必要があります。
  8. 経営者のマインドセットの変革AI人材の育成に加え、経営者自身の考え方も変革しなければなりません。経営者がAIを企業のDNAに組み込む意欲を持つことで、初めて本当の変革が起こり、デジタルトランスフォーメーションが推進されるのです。

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Guests joining Profet AI Crossover Talks EMS

緯穎科技はAIでパーツ見積もりの労働費用を削減、邁特電子は副総経理が自ら率先して生産効率を向上

杰倫智能科技(Profet AI)は先日、フォーラムシリーズ「Crossover Talks(クロスオーバー・トークス)」の電子製造サービス(EMS)向けセッション「直球対決!AI実践について聞く」を開催、産業をリードする企業がAI応用の経験をシェアした。参加企業の一つである緯穎科技は「AI-ML Thinking ワークショップ」を実施し、領域専門家約100名がAI議題30件余りを生み出したほか、予測モデル800個を構築し、AI実地応用の方向30個を見つけ出した。コスト評価と研究開発の議題については、AI予測とシミュレーションを通じ、作業時間を短縮して労働費用を大幅に削減することができた。また、邁特電子は副総経理が自ら率先して紙ベースの作業のデジタル化を推進し、重要要因を発見してAIでサプライチェーンから製造プロセスまでパフォーマンスを大きく改善した。同社は成熟技術である表面実装技術(SMT)の製造プロセスで、生産効率を6%向上させた。

https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXdYQ5JBe2ADOFkot3aHDtcPJaSc38Cw9HvcwZrEmElwYbyYXyEUwRAIV-sYv8LUohdhjs7PIionPwQWFkbsU8S_AeBJGKBqDe3Ax3QBJ1an9UEpvVP2GZ3vjeZowDUMMrpMiipD9fWfTNfKwVQFi2Nxdxn33sHnuBmSf3vc?key=Irr-_LdhAO4YKLaEQIZGcA

緯穎科技はAI導入の5プロセスをシェアした(緯穎科技情報・デジタル技術デジタルイノベーション発展処COOの尤焙麟博士)

緯穎科技:全員参加のチームで推進、AI機械学習ワークショップで人材の「質」を向上

緯穎科技の情報・デジタル技術デジタルイノベーション発展処COOである尤焙麟博士は、2022年に生成AIがブームとなり、同社はAIデモクラシーを積極的に推進してきたと語る。目標をいち早く達成するため、董事長が直接プロジェクトを監督して全部門を動員しただけでなく、CoEを設置してAI推進チームとして社外の協力先を探した。NVIDIAのサプライチェーンで重要な役割を担う緯穎科技はProfet AIを選び、緊密な提携によってAI導入を加速させた。尤博士は、同社はProfet AIが製造業の豊富な知識を持つことを重視し、提携を決めたと指摘する。Profet AIのコンサルタントは産業向けのAI実地応用方法論を設計し、チームが一丸となって実践可能なAI議題を見つけられるようにした。緯穎科技は4カ月のワークショップを経て、異なるチームの領域専門家約100名が予測モデル800個を構築し、AI実地応用の方向30個を見つけ出すことができた。

緯穎科技は、AI議題が実践可能かどうかの検証と同時に、全員参加のAI文化を確立し、非IT部門もデータ思考に基づいて現在の作業を改善できるようにした。尤博士は、コスト評価関連の議題が比較的実践しやすかったと言う。かつてはパーツの見積もりフローに20名余りの労働力が必要だったが、現在はAIで過去のデータを運用することで、必要になった時にすばやくモデルを構築して見積もり額を計算できるようになり、効率が大幅に向上した。このほか、非常に効果が高かった議題は、研究開発部門の実験パラメーターの最適化だ。かつてはエンジニアが1日かけてテストを繰り返さなければならなかったが、現在はAIによる最適なパラメーターの提供でコストを大きく削減することができた。「AI導入の鍵は短期的な投資利益率(ROI)ではない。従業員の質を向上させ、データを重視し、データで考えるようにすることだ。それを文化とすることが、長期的なAI推進の根本的な戦略である」尤博士は最後にこう強調した。

https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfAx2XYXWnuPgOg4iiCT1KP8snum_AVsJsV3o5GH6bdK0gxuCDQKr0XVTup1pOgJfTRVg9w-LTk1ujFGDHTxt7VUWx1yHXr8dGPd4WkJHjC2irjf-rZoyllEiAJXnF-VbmnwScl4fKSJM0QfILmUxlXfFxNkgAchPhyIeQV?key=Irr-_LdhAO4YKLaEQIZGcA

邁特電子は紙ベースの作業のデジタル化の過程をシェアした(邁特電子の戴憶帆副総経理兼邁特創新CEO)

邁特電子:点から線へ、AI文化を展開

邁特電子の戴憶帆副総経理兼邁特創新CEOは、コロナ流行期間、同社はデジタル化を進めざるを得なかったと振り返る。戴副総経理は自ら率先し、紙ベースだった作業の自動化を推進した。デジタルトランスフォーメーションの最大の難関は習慣の改変であるため、ツールは使用のハードルを必ず下げなければならない。容易にマスターできるAIツールを提供できること、これが邁特電子がProfet AIと2019年から提携を続けている理由だ。邁特電子は、最初の段階でサプライチェーンの問題解決を優先した。比較的データについて知っている従業員たちを育成メンバーとして選び、その後その他の経営部門にAIを広げていった。AIはチームがこれまで注意したことのなかった新たな重要因子を見つけ出せるようサポートした。例えば、印刷検査装置(SPI)の議題では、かつては有効なデータが不足していたため、モデルのパフォーマンスが理想的ではなかった。しかし、工場スタッフがAIモデル構築に直接参加することで、思いがけない重要因子を発見することができ、データ収集の品質とモデルのパフォーマンスが向上した。現在、SPIの過剰検出率は8%低下、生産効率は6%向上している。これらの「点」から「線」への展開とその成果は、企業内部における未来のAI応用の確固たる基礎となるものだ。

佳龍科技:再生エネルギーとESGへのAI応用で提携

このほか、Profet AIは今回のフォーラムで佳龍科技と正式に提携を結んだ。今後、廃棄物管理から再生エネルギーまで、全面的なAI応用で協力していく。佳龍科技の呉界欣董事長は「佳龍科技はESGを積極的に追求している。今後、より多くのAI技術を導入し、スマート化の発展の道を産業にもたらすことを目指す」と述べた。

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bamboo interviewed

エコカトラリーメーカー新竹金²がProfet AIのAutoMLを導入研究開発効率が20%向上、原材料コストを20%削減

世界的な気候危機が人々の生活に影響を及ぼす中、130余りの国が2050年までに温室効果ガスの排出量を実質ゼロにする目標を掲げ、ESGは注目の議題となった。3年前、台湾のエコカトラリーメーカー新竹金²(BAMBOO)は、環境の永続に着目して竹粒子を利用したストローや食器、電子包装材などを相次いで開発し、2022年には世界各国へ竹製ストロー6億本を出荷するまでになった。

新竹金²創業者の徐惇穎氏

新竹金²が国際市場における地位を短期間で確立できた最大の理由は、同社が竹製のストローや食器にカビや異臭を発生させない独自技術を有しているからだ。創業者の徐惇穎氏は、竹は研磨して粉末にした後、一種の天然の接着剤になり、竹の粉末をミクロンレベルまで細かくすると、すばやく水分を除去できるだけでなく、各種の竹の粉末を配合させた竹粒子は様々な分野に応用することができるとし、環境の永続に配慮した全く新しい材料であると説明した。

AIで材料選定の制限克服をサポート

新竹金²が伝統的な農業の生産物であった「竹」を「金」に変えることに成功した重要な鍵は、AI技術が握っている。徐氏は「竹の粉末を製造する技術は難しくない。難しいのは材料(竹)を選定する技術だ」と語る。新竹金²は製品のカーボンフットプリントを削減させるために、研究開発に使用する竹を全て台湾各地から調達しているが、台湾の竹林18.6万ヘクタールには58種類もの竹があり、種類だけでなく地域によって水分の含有量も異なる。さらに、何年に採取されたか、どのくらい保存されていたかなども竹粒子の開発にとって大きな変数となる。

かつてAIを導入する前は、これらの変数の影響を抑えるため、まず手作業で竹の選定を行っていた。ストローや食器に臭いが残ることや、竹を研磨した時に粒子が十分に細かくならないことを防ぐため、匂いが強すぎる緑竹や節が硬すぎる刺竹などは使わなかった。これにより、使用できる竹の割合が大きく低下していた。

杰倫智能科技(Profet AI)のAutoMLツールは、竹の産地、種類、水分の含有量、硬度、色などの変数に基づいてモデルを構築し、最適な竹の粉末の配分を決定することができる。これにより、新竹金²は異なる種類の竹を使用しても、同じ品質の竹の粉末を開発できるようになり、材料選定の制限を突破し、より柔軟に原材料を調達することが可能となった。

AIで竹粒子の配合と製造プロセスを最適化、研究開発効率が20~25%向上

さらにProfet AI のAutoMLツールは、竹の粉末を異なる製品に応用する際の最適な配合と製造プロセスをモデルで予測することができる。これにより、新竹金²は研究開発にかかる時間と労働力を大幅に削減して、効率を20~25%向上させた。

徐氏によれば、竹の粉末はストロー、弁当箱、カップ蓋、カトラリーから、電子包装材や医療用品まで応用範囲が非常に広い。これらの製品は射出成形や圧縮成形などで生産するが、それぞれに対応した竹粒子が必要になる。例えば、電子包装材に使用する竹粒子は、ストローや食器よりも耐熱性が高く、静電気保護と弱酸効果を備えていなければならない。このような特徴を実現するために、竹の粉末の配合を変えてそれぞれに合った竹粒子を作り出す必要がある。

Profet AI のAutoMLツールは、正確な材料の配合を予測することも可能だ。どのような生産条件下であっても、製品がある一定の耐熱性、硬性、脆性を備えなければならない時、それらの特性に最も近づけるために竹の粉末を配合しなければならない。かつてこの作業を人が行っていた時は、15パターンの配合を作ってテストを繰り返し、ようやく理想の特性に近づけることができた。しかしAI導入後は、わずか5パターンの配合によるテストで済むようになり、研究開発とテストの時間は2週間から1週間以内に短縮され、竹粒子の開発における原材料配合の精度も2倍となった。

今後は製造プロセスへのAI応用で良品率を向上

2022年末からAIを導入した新竹金²は当初、在庫量のほか、どの季節にどの製品の補充が必要かを予測したり、新製品の希望価格を決定したりするなど、顧客管理にAIを応用したいと考えていた。その後、Profet AIのコンサルタントとの討論を経て、最大の効果が得られる研究開発に応用することとなった。

徐氏は、新竹金²は全く新しい竹製品を多数研究開発しているが、どちらかというと製造業のIC設計に似ており、ある製品の型を開発した後は外部のメーカーに委託して生産しているとし、Profet AIのおかげで研究開発における失敗が少なくなり、より早く目標を達成し、製品テストの精度を高めることができるようになったと語った。

今後、同社は傘下のメーカーと提携して、AI導入を製品のテスト段階から完成段階まで拡大する予定だ。これにより、製品の良品率を向上させるだけでなく伝統的な農業の枠を突破し、製品の量産化と標準化を進め、さらに再利用可能にして、環境の永続というブルーオーシャンの中で新たな地位を確立することを目指す。

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亞炬企業營運長許弘翰

AI導入で設備をより賢く 亜炬企業がスマートモニタリングシステムで メンテナンス業務の売上高アップ

亜炬企業(Asia Giant)は30年以上の製造とメンテナンスの経験を持ち、台湾で名を知られている従来型の機械設備メーカーで、台湾化学工業産業の上場メーカーを主要顧客とする。近年、新たな従業員の確保が難しく、ベテラン従業員が相次いで定年を迎えるという二重の圧力の下、積極的にスマート製造を推進している。同社はAIでベテラン技術者の経験をデータ化して、設備をより優れたものとするのと同時に、メンテナンス業務の売上高も大幅に増加させた。さらに、スマートモニタリングサービスを設備に導入して、従来型の化学工業産業においてAI応用をリードする存在となった。

亜炬企業のAI応用推進の重要な担い手となったのは、同社の許弘翰最高執行責任者(COO)だ。2020年に二代目として経営を引き継いでまもなく、ベテラン技術者の多数が定年を迎えるという難題に直面した。「かつてのベテラン技術者は積み重ねた経験を通じて、『聞く』または『感覚』で設備の問題点や部品の故障を判断しており、拠り所となるデータは一切なかった」と許COOは語る。ベテラン技術者の経験は量化や口述で残すことが不可能であると気づき、許COOはいかにAI導入によって経験と技術をデータ化し、伝承するかを考え始めたという。

プログラミングの知識は不要 簡単にAI応用をマスター

AIプラットフォームの導入を決定後、許COOは市場の関連するソリューションを調査し始めた。そして選んだのが、すばやく設置し、簡単にマスターできる杰倫智能科技(Profet AI)のAutoML(自動機械学習)プラットフォームだった。
「別途プログラミングを学ぶ必要がなかったのが最大の魅力だった」許COOはこう率直に話す。Profet AIの製品はプログラミングの知識は不要で、ExcelファイルのデータをAutoMLプラットフォームに入力するだけで、問題の重要因子を見つけ出すことが可能だ。これは従来型産業にとって非常に助けとなる。多くの時間を費やして新たに学習する必要なく、求める答えが短時間で手に入るからだ。

亞炬企業許營運長展示 Profet AI 平台與旗下硬體設備的結合
「別途プログラミングを学ぶ必要がなかったのが最大の魅力だった」許COOはこう率直に話す

また、Profet AIの熱心なコンサルタントがAIの基礎概念をシェアし、問題の背後にある分析可能なデータの棚卸しを行って、データからモデルを構築した後、改善や最適化の方向を見つけ出せるようサポートした。さらにコンサルタントは、いかに従来型の機械設備とAI及びIoTを統合して、信頼度と効率を高めるかをシェアし、亜炬企業はより短期間でAI導入を実現することができた。同社は現在もProfet AIのコンサルタントと次なるAI応用の方向性について討論を続けている。

Profet AI のAutoML導入 メンテナンス業務の売上高が30%アップ

設備の研究開発と生産、販売を主要業務とする亜炬企業だが、AI応用は設備のメンテナンス業務から着手することにした。

まず、設備にセンサーを設置して、収集したデータと連続データからProfet AIのプラットフォームがモデルを構築し、データの周波数に大きな起伏、または突然の高低など異常が発生していないか判定する。その後、ベテラン技術者に設備の問題点や部品の故障を判断してもらう。以後、同様の異常な周波数が確認された時、AIは自動的に学習して事前警告を行うことができる。例えば、データの周波数が突然低くなった場合、ベアリングがまもなく損壊することを示している可能性があるので、事前に設備の稼働を停止してメンテナンスや部品交換を行うことが可能だ。実際に設備が壊れてしまってからメンテナンスすると、化学原材料の消耗や廃棄物の処理で数百万から数千万米ドルのコストがかかってしまう恐れがある。

許COOは「人に頼るのは受け身だ」と言う。設備が壊れてしまってから作業員による点検や修理、緊急処理を行うと、臨時の労働力調整によってマンパワーが不足してしまうだけでなく、損失した原材料や故障した部品の調達と交換にも時間がかかるため、すぐに稼働を再開することは不可能だ。設備と生産ラインの稼働を回復するために、マンパワーと時間を浪費することとなる。

Profet AIのプラットフォーム導入後、亜炬企業のメンテナンス業務の効率とサービス品質は大幅に向上した。顧客に対して事前に警告し、翌月のある期間に作業を停止するように依頼して、損壊の可能性のある部品の交換またはメンテナンスを行うことができる。これによってマンパワーを有効に配置できるだけでなく、部品をあらかじめ準備することもでき、顧客も化学原材料を無駄にすることを避けられる。許COOは、AI導入後の1年でメンテナンス人員の作業効率は50%向上、売上高は30%増加したと見積もる。

AIスマートモニタリングシステムを設備に統合 受注が4割成長

メンテナンス業務でAI導入の効果を確認した後、亜炬企業はスマートモニタリングシステムとその他設備の統合を開始し、2022年5月の「高雄自動化工業展/高雄国際儀器化工展」で、初めてProfet AIのシステムを搭載した「スマート昇降式撹拌装置」をリリースした。

結合 Profet AI 系統的智能升降攪拌機械設備
初めてProfet AIのシステムを搭載した「スマート昇降式撹拌装置」をリリースした。

許COOは、この革新的な設備はコアパーツを通じて構築したセンサー搭載のスマートモニタリングシステムで、撹拌過程のデータをリアルタイムで確認し、部品の摩耗を追跡できると説明する。異常な数値を発見すると事前警告を発し、亜炬企業が顧客に合わせたメンテナンスサービスをただちに提供する。これによって、顧客は突発的な故障発生にかかるマンパワーと時間を大幅に節約して、生産効率を高めることが可能となる。

この「スマート昇降式撹拌装置」はその後、化学産業におけるAI応用の扉を開くこととなった。長期にわたって取引のある顧客から、古い設備にスマートモニタリングシステムを搭載できないかと問い合わせを受けたほか、多くの製薬メーカーがリモートで設備内の化学品の温度や圧力、揮発性有機化合物(VOC)の漏洩など異常を確認するためにこのシステムを設備に搭載したいと興味を示すようになった。統計によれば、2023年の亜炬企業のAIスマートモニタリングシステム搭載設備の受注は前年比4割成長した。
より多くの設備を優れたものとし、設備とAIソフトウエア及びハードウエアの統合を加速させるため、亜炬企業は応用サービス部門を設立した。許COOは、今後より多くのAI人材を採用して、台湾化学工業におけるAI応用の総合プラットフォームとなり、顧客にAI応用とソリューションを提供するゲートキーパーとして、従来型メーカーのスマート製造参入をサポートしていきたいと語った。

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連展投控總經理室資深特助郭迺文與連展投控資訊長詹長霖

電子部品の連展グループがデジタルトランスフォーメーションを達成 「サンドイッチの法則」で1年400件以上のAIプロジェクトを実行

Acon sharing success stories on AI
連展科技の郭迺文経理室シニアスペシャルアシスタント(左)と詹長霖イノベーションアドバイザー(右)

人工知能(AI)ブームの中、海外の大手ハイテクメーカーだけでなく、台湾の多くの企業もAI導入に取り組むようになった。AIは台湾の多様な産業に変革と新たなチャンスをもたらし、産業のアップグレードにおいて重要な役割を担っている。設立36年を迎え、IT、デジタル家電及びハンドヘルドデバイス向け電子部品の設計、製造、販売を手掛ける連展科技純粋持株会社(ACON-HOLDING)は、近年AI導入による「成長」計画を推進しており、2022年には「デジタルトランスフォーメーション元年」戦略を策定した。郭迺文経理室シニアスペシャルアシスタントは、同社ではグループの全従業員が毎週木曜午前11時から12時までデジタルトランスフォーメーションのビデオプログラムに参加することが義務づけられており、産業のトレンドに遅れをとらないようにしていると述べた。

かつて、コネクタのような電子部品は情報通信産業の顧客に依存していたが、近年EV、グリーンエネルギー、スマート医療、AIoT工業、5G及び高速通信など3C(パソコン、スマートフォン、家電等)以外の分野が発展し、電子部品の新たな応用需要が拡大した。高付加価値の商機を生み出すため、現在これらの分野が連展グループの主要なターゲットとなっている。

12年前から生産フローのデジタル化を推進
連展グループのデジタル化の歩みについて語る郭迺文経理室シニアスペシャルアシスタント
連展グループのデジタル化の歩みについて語る郭迺文経理室シニアスペシャルアシスタント

郭経理室シニアスペシャルアシスタントは、連展グループは12年前にAPIの導入を開始して生産フローの改善と最適化を図ってきたとし、2016~2018年の間にテストと製造の自動化を通じて大幅なアップグレードを行ったと語る。

そして直近2年では、陳鴻儀総経理の下で「デジタルトランスフォーメーション委員会」が設立され、自動化によるデータ累積の改善、デジタル化のさらなる推進、作業効率と品質の全面的な向上に取り組み、新たなビジネスモデルを構築した。同社がAI導入に着手したのは、この段階からだ。

デジタルトランスフォーメーションが成功するか否かについて、陳総経理は4つのポイントがあると考えている。一つ目は、AIを組織文化の一部分とし、デジタルトランスフォーメーションを一種の思想、一種の習慣として、仕事の中に徹底的に溶け込ませることだ。二つ目は、主管の参画度を重視し、上の者が実行して下の者がそれにならうことで組織全体に浸透させること。三つ目は社内外のリソースを活用して、直接使用できるツールを見つけ出し、より速く、より効率的に推進することだ。最後は、PDCAの管理方法で、デジタルトランスフォーメーションを確実に実行する。各部門が関連する作業項目を決定し、ただちに結果を出せる具体的なケースを見つけ出して取り組み、奨励制度や相互学習によって前向きなムードを作り出す必要がある。

デジタルトランスフォーメーションを持って生まれた文化として根付かせる

連展科技の詹長霖イノベーションアドバイザーは、同社は経営陣もデジタルトランスフォーメーションを非常に支持しており、新たなツールが新たな思考をもたらすと考えていると述べた。連展科技はデジタルトランスフォーメーションを推進する際、一般企業のようなトップダウンではなく、「サンドイッチの法則」を採用した。一般社員もデジタル化プロジェクトに参加させることで、上層と下層が共通のデジタル言語を持つようにし、デジタルトランスフォーメーションコンテストを毎期実施している。

連展科技が構築したデジタルトランスフォーメーション文化について語る詹長霖イノベーションアドバイザー
連展科技が構築したデジタルトランスフォーメーション文化について語る詹長霖イノベーションアドバイザー

詹イノベーションアドバイザーは、なかでも印象的だったのは「バーチャルメトロロジー」だと振り返る。バーチャルメトロロジーが登場して、デジタル・ツイン(Digital Twin)、デジタル工場、バーチャルワークショップが可能となったが、これがなければスピーディーに現場の技術を他の工場にコピーすることはできない。正確な製造も重要だが、AIツールを応用すればライバルとの距離を大きく開くことができると詹イノベーションアドバイザーは語った。

簡単なステップで経営を全面的にデジタル化

連展科技はデジタルトランスフォーメーションを推進する中で、ツールの応用性が低く、統計やソフトウエアのマスターも困難であったことが、目標達成の障害となった。そこで2022年下半期、杰倫智能 (Profet AI)と提携してProfet AI AutoMLワークショップを2回開催し、AI人材育成を開始した。3年以内に1000人のデジタル人材を創出することを目指している。

このデジタルトランスフォーメーションは多くの成果を生んだ。連展科技は1年足らずで677件のデジタル化プロジェクトを実行し、このうちProfet AIプラットフォームを使用したプロジェクトが470件で7割以上を占めた。このほか、同社はProfet AIのコンサルティングのサポートで240人からなるデジタルチームを有し、生産、販売、人事、研究開発、財務までAIデモクラシーを達成している。

Profet AIの余常任世界業務総経理は、Profet AI AutoMLプラットフォームは製造業でよく使用される機械学習アルゴリズムを提供することで、使用者がすばやくオンラインで操作できるようになると説明する。経験やIT知識がない使用者もすぐにマスターし、共通言語を使用して5つのステップで操作を完了することが可能だ。連展グループは、AIを導入した新たなビジネスモデルによって、生産の最適化だけでなく管理品質の向上も実現した。

詹イノベーションアドバイザーは、かつて時間をかけて経験を磨く必要があった新たなツールの導入が、ハイテクによる自動化によってよりスピーディーになったものの、科学データの累積が不足しており、数学モデルの使用も容易ではなかったため、自動化によってできることは多くが分類だけだったと指摘する。しかし、Profet AIのAutoML導入後は、すばやく本来設定した目標を達成し、競争力を向上させることができるようになったと述べた。

陳総経理は、企業は競争力を持ち、持続可能な経営を行い、より幅広くより深いデジタルトランスフォーメーションを実行しなければならないと強調した。現在の産業は、フローの変化が複雑になっているだけでなく、ビジネスモデルの変化もスピーディーだ。このため、企業は正しいツールを十分に利用してデジタルトランスフォーメーションを達成し、競争力を高めなければならない。連展グループのAI応用は流行を追うためではなく、他社よりもより良い企業となるという志を叶えるためのものなのだ。

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Marc Wu sharing at Lenovo Tokyo AITech Day 2024

Profet AI 持續擴大日本市場版圖

新結盟 BIPROGY 及 IT innovation 推動製造業轉型智能化
積極提高當地巿場能見度 將參與「Lenovo AI TechDay Japan 2024」與「SMART MANUFACTURING SUMMIT」

深耕製造業 AI 軟體巿場的杰倫智能科技Profet AI),自 2018 年成立以來,便致力於透過 AI 技術解決製造業的痛點,近年更持續加深對日本市場的溝通,希望透過收斂 200 家大型製造業客戶的有效經驗協助加速日本製造業智能化。2024 年初,Profet AI 宣佈與 BIPROGYアイ・ティ・イノベーション(IT innovation, Inc.)兩間日本當地經銷商結盟,攜手協助製造業順利完成數位轉型。此外,Profet AI 更成為 Lenovo 全球夥伴,於 2月 27 日參與 Lenovo 年度盛會「Lenovo AI TechDay Japan 2024」。為了持續積極關注並滿足日本企業的數位轉型需求,也確定於 3 月 13 日參與大型製造業數位轉型展會 「SMART MANUFACTURING SUMMIT」,透過持續的台日交流,共同開創製造業數位新時代。

台日合作的必要性:雙向合作可以在製造業數位轉型上激盪出新價值。

根據日本經濟產業省公布的製造業白皮書,日本製造業大大受到烏俄戰爭情勢影響,供應鏈不穩定。勞動力短缺及原物料價格上漲問題,更是產業長期的巨大跳戰。人才培訓方面,缺乏訓練人才的指導者,以及人才育成時間不足也是影響甚盛的關鍵。而全球 AI 浪潮下,企業對於 AI 協助製造業解決這些問題寄與厚望。

近幾十年來,台灣為全球科技產業重要供應鏈夥伴,在半導體、電子製造和資訊技術方面有豐富的經驗和技術優勢,是一個能孕育好的工業軟體及人工智能的環境,而日本則在工業硬體、製造方法等領域具厚實的積累,台日的雙向合作可以將製造業數位轉型的效益最大化。早稻田大學的入山章榮教授曾提出三項台日合作要點,首先,台日應建立一個超越國家界限的新創社群,充分發揮雙方共同基礎和互補性項目,以實現共榮發展。其次,合作不僅限於傳統的單純貿易,應該致力於共同發展一個可共同進化的生態系。最後,台灣和日本之所以能夠攜手共創未來,是因為日本內需市場相對有限,透過與台灣的合作,不僅能滿足雙方國內需求,還能拓展至國際市場,實現更廣泛的市場影響力。

AI 能解決問題嗎?Profet AI 能為日本製造業帶來的效益

生成式 AI 橫空出世,掀起數位轉型的大變革,企業大量投入資源找尋 AI 解決方案,望在 AI 賽道取得領先地位。

Profet AI 是市場上極少數專精於製造業領域的 AI 軟體公司,致力協助客戶解決製造業從研發、生產、銷售、人力資源等各項問題,透過自身研發的虛擬資料科學家平台及即將上市的 AILM 虛擬 AI 顧問平台,解決企業內部 Know-how 的數位化,協助老師傅更有效率的傳承其經驗,並透過 AI 預測的方式降低供應鏈的危機、預測原物料價格,減少生產成本等。實際改善供應鏈不穩定、勞動力短缺人才育成時間不足的問題。Profet AI 所開發的產品,皆為非技術專業人士也可以使用的 No-code 平台,每個人都能夠透過平台輕鬆建立 AI 預測模型,並快速部署 AI 應用,大規模平展在企業中。與傳統的 AI 專案導入過程相比,使用 Profet AI 的平台可以在一周內完成,為企業提供了更迅速的解決方案。

對標日本市場 加速企業 AI 應用全面平展

Profet AI 長期重視日本市場數位轉型需求,2023 年起積極加速日本市場佈局,一年內已深交BIPROGY、IT innovation 等日本經銷夥伴,透過當地企業的觀點深入了解市場需求,更積極參與大型展覽會、新創加速器活動,提高能見度。在與 ITI 的合作上,更計畫導入在亞洲多國已實際驗證有效的 Profet AI Workshop,30個小時就能使企業全員自驅性融入 AI 數據分析文化。未來,Profet AI 將持續積極關注並投資於日本市場的數位轉型領域,透過拓展經銷商合作夥伴網絡,深耕日本製造業各個領域,通過持續的台日交流合作,共同開拓製造業數位化新紀元。

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探索未來,AI 助力食品產業創新

食品產業:變革中的新生態

疫情三年後,產業生態和競爭環境發生了顯著的變化,食品產業也正經歷著巨大變革。數位轉型的加速、客製化需求的增長以及食品安全和 ESG 發展的要求,都在推動著食品產業向更加高效、智能和 ESG 的方向發展。

數位轉型加速:近年來,食品產業正加速數位轉型。企業紛紛採用大數據、雲端計算、IoT、AI 等先進技術,優化生產流程、提高生產效率,並實現對產品全生命周期的精準管理。這不僅提升了企業的競爭力,也為消費者帶來了更加便捷、客製化的購物體驗。

客製化需求增長:隨著消費者健康意識的提高和口味的多樣化,客製化、定製化食品的需求不斷增長。食品企業需要更加精細地滿足這些需求,提供定製化的產品和服務。同時,企業也需要更加精準地把握市場動態,預測消費者需求,以應對市場的快速變化。

食品安全和 ESG 發展:食安一直是食品產業的首要重點。隨著消費者對食品安全的關注度不斷提高,企業需要加強食品安全管理,確保產品的品質和安全。同時,隨著全球環境問題的日益嚴峻,ESG 也成為食品產業的重要議題。企業需要關注環保、減少浪費、推動循環經濟等方面的問題,以實現可持續發展。

跨界融合與創新:隨著科技的進步和消費者需求的變化,食品產業正與其他產業進行跨界融合與創新。例如,食品與科技的結合,誕生了智慧廚房、智慧餐具等新產品;食品與文化的結合,推出了各種具有地域特色和文化內涵的食品。這些跨界融合與創新為食品產業帶來了新的成長和機遇。

AI 技術:重塑食品產業生態

針對食品產業當前的變革需求,AI 技術的應用顯得更加關鍵,是這場新時代變革的重要推手。

食品風味研發加速:透過 AI 機器學習對歷史研發數據進行建模,可讓風味研發人員快速預測新成分配方或加工條件下的食品風味和口感,藉由判斷標準化,大幅減少過去仰賴主觀經驗和實驗品測的成本和時間,讓產品推陳出新的速度加快,刺激消費者的新品嘗鮮欲望。

生產品質優化與效率提升:透過 AI 機器學習對歷史研發和生產數據進行建模,來預測設備故障失效,可以讓企業更加精準地掌握生產過程中的關鍵數據,從而調整生產策略,減少浪費,提高資源利用,提升效率和降低成本,藉由 AI 數位轉型及智慧製造,體現精準管理之應用。

客製化行銷與消費者洞察:透過 AI 機器學習可以分析消費者的購買行為和喜好,為企業提供精準的市場定位和產品推薦。此外,目前其他各家生成式 AI 的產品也被用來快速且大規模地生成產品宣傳的圖文和影片內容,並能迅速在各個平台上發布,觸及更多的消費群體,這不僅提高了行銷效果,還增強了消費者的購物體驗。

供應鏈智慧化管理:透過 AI 機器學習對歷史的顧客需求和外部經濟數據進行建模,有機會預測市場需求或供應鏈供給量,優化庫存管理,提高物流效率。這不僅可以降低企業的營運成本,並可提升產品交付的新鮮度。AI 技術正在重塑食品產業生態,為食品產業的變革與創新提供強大的動力。目前,已有多家食品產業透過 Profet AI 的 AutoML 平台,在產、銷、人、發、材等多種領域。未來,隨著 AI 技術的不斷發展和完善,企業從 AI 數位轉型持續拓展至全員 AI,使食品產業將迎來更加智能、高效和可持續的發展未來。

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