智能制造工业4.0的关键：AIoT

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在消费者体验至上的时代，AIoT已成为企业为消费者量身打造服务的首选。面对消费市场需求的快速变化，全球制造业正朝着工业4.0大步迈进；而AIoT是智能制造的重要解决方案。尽管研究机构对智能制造的定义不同，但他们的定义都指出，它必须能够满足客户需求、产生最优决策、改善财务投资、减少库存、增强应急管理能力。只有这样，才能有助于提升整体竞争力，为企业的长远发展奠定坚实的基础。
台大工业管理系教授、EMBA项目主任杨超龙表示，制造业生产管理的目标是最大化实践能力、订单履行率、保持高质量水平、最小化生产周期，决策时间、缺陷率和成本。面对产业生态和市场的变化，今天的企业在开发制造系统时应该摒弃传统的以硬件和设备为核心的思维模式；相反，他们应该利用现有的许多ICT和软件应用技术来塑造工业4.0的运营场景。考虑到企业独特的经营特点和世界各地专业工人的短缺，企业必须更加重视拥有“人才”的价值；他们必须将最初由人类执行的流程转移到自动化机器上，并在技术的支持下提高员工的价值。从“操作者”到“控制者”再到决策者，需要建立高度集成的**物理系统环境。这样，企业除了保留和传递宝贵的经验外，还需要最大限度地发挥宝贵的人力资源的价值。需要建立高度集成的信息物理系统环境。这样，企业除了保留和传递宝贵的经验外，还需要最大限度地发挥宝贵的人力资源的价值。需要建立高度集成的信息物理系统环境。这样，企业除了保留和传递宝贵的经验外，还需要最大限度地发挥宝贵的人力资源的价值。元器件采购
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在工业4.0趋势下，跨校区、跨领域的产学合作最近也成为学术界和产业界非常流行的合作模式。台大机械工程系马建清教授、机械工程系（NTUT）张敬元教授、工业管理系（NTUST）杨超龙教授、Po-机械工程系（NTUST）的林廷教授合作，将高精度计算机视觉技术与异构传感器技术相结合，利用AIoT将人体姿态和动作预测与协作机械臂路径规划相结合，构建了一个5G-AI介导的人机技术。他们希望大力协助中国台湾
此外，人工智能也在智能制造领域得到广泛应用，如异常检测、因素分析、预测性维护、产线调整等。例如设备的智能维护：当生产线上发生异常事件时，公司可以派出最合适的人员进行相应的检查和修复。通过对设备历史数据的AI分析，预测机器异常信号，逐步形成一套预测性维护机制。此外，人工智能还可以识别操作人员的动作，分析生产线人员操作与机器操作之间的关系，从而实现更高的工业效率。另一方面，人工智能与物联网的结合有助于智能感知技术的发展；它结合了RGB、热成像、激光雷达、毫米波雷达、超声波等不同类型传感器之间的异构传感器融合技术，满足不同场景的应用需求。当这种异构传感器融合技术应用于智能工厂中的自动导引车（AGV）时，它可以帮助开发满足实际需求的智能物流系统。
台大人工智能研究中心主任、计算机科学与信息工程系教授华凯龙指出，人工智能是实践智能制造的重要技术。台大成立中心的目的是协助行业应用人工智能技术。除了提升整体生产效率外，也可催生更多新创企业，为中国台湾产业发展人工智能应用积蓄能量。通过实践经验的积累，可以进一步追求技术突破和创新应用，从人工智能技术的应用入手，解决现有的行业问题。它还可以朝着成为国际研究中心的目标而努力。
鉴于企业对人工智能人才的强烈需求，台大每年都在设立人工智能跨领域硕士项目。通过与国际标杆公司的合作，向学生介绍多学科的课题，使学生获得实践能力，毕业后可应用于实际应用。