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。

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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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