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在消費者體驗至上的時代，AIoT已成為企業為消費者量身打造服務的首選。面對消費市場需求的快速變化，全球制造業正朝著工業4.0大步邁進；而AIoT是智能制造的重要解決方案。盡管研究機構對智能制造的定義不同，但他們的定義都指出，它必須能夠滿足客戶需求、產生最優決策、改善財務投資、減少庫存、增強應急管理能力。只有這樣，才能有助于提升整體競爭力，為企業的長遠發展奠定堅實的基礎。 臺大工業管理系教授、EMBA項目主任楊超龍表示，制造業生產管理的目標是最大化實踐能力、訂單履行率、保持高質量水平、最小化生產周期，決策時間、缺陷率和成本。面對產業生態和市場的變化，今天的企業在開發制造系統時應該摒棄傳統的以硬件和設備為核心的思維模式；相反，他們應該利用現有的許多ICT和軟件應用技術來塑造工業4.0的運營場景。考慮到企業獨特的經營特點和世界各地專業工人的短缺，企業必須更加重視擁有“人才”的價值；他們必須將最初由人類執行的流程轉移到自動化機器上，并在技術的支持下提高員工的價值。從“操作者”到“控制者”再到決策者，需要建立高度集成的網絡物理系統環境。這樣，企業除了保留和傳遞寶貴的經驗外，還需要最大限度地發揮寶貴的人力資源的價值。需要建立高度集成的信息物理系統環境。這樣，企業除了保留和傳遞寶貴的經驗外，還需要最大限度地發揮寶貴的人力資源的價值。需要建立高度集成的信息物理系統環境。這樣，企業除了保留和傳遞寶貴的經驗外，還需要最大限度地發揮寶貴的人力資源的價值。現貨電子元件 元器件采購 如需樣品請前往創芯為電子購買。 在工業4.0趨勢下，跨校區、跨領域的產學合作最近也成為學術界和產業界非常流行的合作模式。臺大機械工程系馬建清教授、機械工程系（NTUT）張敬元教授、工業管理系（NTUST）楊超龍教授、Po-機械工程系（NTUST）的林廷教授合作，將高精度計算機視覺技術與異構傳感器技術相結合，利用AIoT將人體姿態和動作預測與協作機械臂路徑規劃相結合，構建了一個5G-AI介導的人機技術。他們希望大力協助臺灣 此外，人工智能也在智能制造領域得到廣泛應用，如異常檢測、因素分析、預測性維護、產線調整等。例如設備的智能維護：當生產線上發生異常事件時，公司可以派出最合適的人員進行相應的檢查和修復。通過對設備歷史數據的AI分析，預測機器異常信號，逐步形成一套預測性維護機制。此外，人工智能還可以識別操作人員的動作，分析生產線人員操作與機器操作之間的關系，從而實現更高的工業效率。另一方面，人工智能與物聯網的結合有助于智能感知技術的發展；它結合了RGB、熱成像、激光雷達、毫米波雷達、超聲波等不同類型傳感器之間的異構傳感器融合技術，滿足不同場景的應用需求。當這種異構傳感器融合技術應用于智能工廠中的自動導引車（AGV）時，它可以幫助開發滿足實際需求的智能物流系統。 臺大人工智能研究中心主任、計算機科學與信息工程系教授華凱龍指出，人工智能是實踐智能制造的重要技術。臺大成立中心的目的是協助行業應用人工智能技術。除了提升整體生產效率外，也可催生更多新創企業，為臺灣產業發展人工智能應用積蓄能量。通過實踐經驗的積累，可以進一步追求技術突破和創新應用，從人工智能技術的應用入手，解決現有的行業問題。它還可以朝著成為國際研究中心的目標而努力。 鑒于企業對人工智能人才的強烈需求，臺大每年都在設立人工智能跨領域碩士項目。通過與國際標桿公司的合作，向學生介紹多學科的課題，使學生獲得實踐能力，畢業后可應用于實際應用。 |
