製造業受缺工問題加劇、消費端走向客製自主趨勢發展,推升朝工業4.0智慧製造發展需求。TrendForce旗下拓墣產業研究院認為,在人工智慧邊緣運算(Edge AI)推助下,全球智慧製造市場規模至2022年將逼近3700億美元,年複合成長率(CAGR)達10.7%。

拓墣指出,製造業如今需具備能適應快速多變且多元環境的能力,使製造系統變得更加複雜。拜新技術成熟發展所賜,製造業如今可藉由部署先進的感測技術,並結合AI演算法、引入機器人等科技,進而提高資訊可視化及系統可控性。

隨著工業4.0智慧製造需求日益增加,奠基於虛實整合的基礎上,智慧製造在應用端的發展亦相當多元,從規模較大的智慧工廠、智慧供應鏈、現場災害回復,乃至自動物流車、簡易型機器手臂等皆是使用案例。

綜觀今年產業動態與德國漢諾威工業展等指標性活動,拓樸指出,現行智慧製造以協作機器人(Cobot)、數位雙胞胎(Digital Twin)、預測性維護(PdM)、無人機、製造執行系統(MES)、AI應用等為發展焦點,相關知名廠商亦持續推陳出新以強化布局。

由於智慧製造帶出的龐大數據量將排山倒海湧向企業,延遲性與頻寬成本已讓製造業從雲端技術逐漸轉向邊緣運算。而數據海量化、分析精準化、硬體高效化等3大驅動力,則使AI從雲端往終端設備邁進,推升邊緣結合AI的Edge AI趨勢。

拓樸指出,Edge AI在靠近數據產生源處進行收集處理,並結合參數學習等AI技術,讓設備能做到缺陷即時偵測、使用狀況預判等用途,讓機器不需時時聯網、減少運算資源,仍能具備部分決策力與即時反應力,成為預測性維護的重要基礎。

同時,Edge AI亦可強化工業機器人的即時協作,將資料留在當地、取代回傳雲端的作法,更能滿足製造業提升數據資安與隱私需求。因此,智慧製造與Edge AI連結,將為製造業帶來即時決策、降低成本、營運可靠及提高安全等優勢。

拓樸指出,包括晶片大廠NVIDIA、Intel、Qualcomm、NXP,以及雲端龍頭AWS、Google、Microsoft等,皆積極投入Edge AI領域。台廠若要切入此潛力市場,考量產業優勢及政府資源挹注,晶片仍是最好發揮的著力點,並成為串連上下游廠商的發動機。

拓樸認為,工業4.0浪潮持續推動企業數位轉型,物聯網、大數據、機器人等技術也成為打造智慧製造的重要節點。不過,由於耗時較長且所費不貲,企業應評估自身成熟度調整步調與方向,如根據基礎設施的完成度,來選擇採用被動性、預防性、或預測性維護。

此外,許多非數位原生的傳統製造業,是透過數位工具導入及異業整合等方式實施智慧製造,拓樸建議,若企業擁有可跨域整合、更敏捷靈活因應生態系等優勢,將較易切入大廠供應鏈或與其合作,為具備充足產業知識及適應彈性的台灣中小企業一展身手的契機。

(時報資訊)

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