強攻工業4.0!研華結盟黑手產業,推動EtherCAT協議標準
強攻工業4.0!研華結盟黑手產業,推動EtherCAT協議標準

工業電腦大廠研華今發布上半年合併財務報表,合併營收約為新台幣188.12億元,較去年同期增加7.96%,營業毛利約為75億元(毛利率40.2%)。研華總經理何春盛表示,研華上半年在北美、歐洲和大中華區三個區域的表現都很好,未來將會聚焦智慧城市和工業4.0兩大主軸,為少量多樣的物聯網時代佈局。

研華並宣布將原有的七大事業群重組整併成三大事業群,分別是:產業設備製造、工業物聯網和智慧城市解決方案,何春盛表示,三大事業群就像是海陸空三軍,分別瞄準不同市場,整體業務組織轉為產業導向,研華未來的商業模式將分成兩大塊:品牌產品占8成,客製化服務占2成。

研華程泰
(圖說:研華上週與程泰機械簽定合作備忘錄,左為誠泰機械總經理許福助,右為研華總經理何春盛。照片來源:郭涵羚攝。)

研華攜手工具機與感測器業者,搶進工業4.0

研華近來在智慧工廠領域動作頻頻,上週才宣布與工具機廠程泰機械簽定合作備忘錄,程泰為傳統工具機和車床生產廠,但近年來積極研發智能製造軟體,例如自主開發各式感測器,把工廠機器變聰明,透過蒐集機器數據提早告知管理人員機器是否有異常狀況,讓管理人員得以做預防性維修(conditioned maintenance),其他還有防呆措施以及讓機器之間相互溝通。

程泰機械總經理許福助表示,程泰為佈局智慧工廠,找來前漢翔主管組成軟體研發團隊,讓機器有知覺,機械手臂自己知道爪子抓料有沒有抓緊,而且每個感測器的成本控制在一萬元以下,大幅提高部署可行性。何春盛說:「程泰機械的智能工廠分析做得比研華還深入,令我們佩服,未來研華會與程泰合作第二代產品,交由研華整合雲端資訊流。」

程泰並於廠房內展示多台工業4.0概念工具機,例如在機械手臂上裝設鏡頭,讓機器可以透過鏡頭「看到」刀桿間凹槽間距有多大,操作人員可以在螢幕上透過機械手臂的鏡頭看到機器自動計算出來的間距。又或者是可以在工具機台的螢幕上用3D動畫模擬製程,避免實際操作時相互碰撞。此外,還用NFC確認操作人員身份,避免不相干人士干擾機器運作。

程泰機械
(圖說:程泰機械為機械手臂裝上鏡頭,讓機械可以自動量測刀桿距離。照片來源:郭涵羚攝。)

程泰機械工業4.0
(圖說:操作人員可以在螢幕上透過機械鏡頭看到刀桿的間距。照片來源:郭涵羚攝。)

研華押寶德工業電腦通訊協定EtherCAT

但智慧工廠最關鍵的是「M2M」,讓機器之間共享資訊,相互溝通,因此建立智慧工廠共同的通訊標準協定是目前所有有意搶進工業4.0領域廠商的首要任務。而研華寶元力推的EtherCAT通訊標準,就是目前研華與各工具機大廠和感測器廠商力捧的連網標準,研華寶元總經理郭倫毓表示,因應物聯網時代少量多樣、客製化和彈性靈活的特性,研華寶元選擇德國制定的EtherCAT通訊標準,乃因EtherCAT採開放開源架構,可以隨時因應客戶終端需求改變設計,較為彈性。

郭倫毓表示,以前研華寶元的控制器是一對一,現在採EtherCAT後變一對六,生產線更有效率。研華寶元展示採用EtherCAT概念的新產品「Robot Cell」,嵌入Robot Cell的機械手臂會自動拋光研磨,並且在螢幕上秀出力道的變化,研華寶元與其他協力夥伴合作,例如整合上銀的機械手臂、研華寶元的控制器、其他廠商的感測器以及研華的雲端系統,打通智慧機器人的任督二脈,根據不同客戶的需求打造各式模組,為客戶省去自組感測器、控制器、系統和軟體的麻煩。

我們像是準SI(系統整合商),我們會挑選特別難整合又有市場的領域研發,一年可能開發三到四個模組,邀請其他感測器、工具機等廠商做高附加價值的整合服務。」郭倫毓說。

研華寶元robot cell
(圖說:研華寶元的Robot Cell整合所有智慧工廠底層基礎建設,圖為可以自動量測研磨拋光力道的機械手臂,郭倫毓稱這台智慧手臂就跟老師傅一樣精準。照片來源:郭涵羚攝。)

研華寶元:今年是EtherCAT元年

許福助表示,現在有許多廠商都在推動自己的工業電腦通訊協定,但程泰的業務性質較為彈性,因此相較於如日廠的封閉協定,程泰較為支持開放的EtherCAT。郭倫毓指出,目前業界有一半的業者都接受EtherCAT協定,研華寶元也已出貨至兩岸三地的客戶,他樂觀預估EtherCAT在一到兩年內會發酵,目前以台灣、德國和中國較支持EtherCAT,「若不考慮產值的話,今年就是EtherCAT元年了。」

郭倫毓
(圖說:研華寶元總經理郭倫毓表示,不考慮產值的話,今年將是EtherCAT元年,上銀也考慮跟進。照片來源:郭涵羚攝。)

工業4.0難題:人才、業者投資意願和客戶資安顧慮

但工業4.0商機人人垂涎,何以台灣身為全球第四大工具機出口國,製造業基礎堅實,卻依然只聞樓梯響,尚未搭上智慧工廠列車,亦或者是說人人都想做,但到底該如何執行呢?

國內第一個開發出電腦車床的楊鐵精密執行副總經理廖銘琦分析,雖然研華寶元已開發出智慧控制器,但國內有95%以上的終端製造業者都還無法接受國產控制器,仍傾向採用日、德大廠的控制器。另一方面,廠商是否願意投資升級產業也是個問題,台灣工具機產業採打群架的方式,即使工具機製造廠願意投資,周邊的衛星工廠如鑄材業者卻不見得想要一起升級,而找不到合適人才也是產業升級的一大困境。


許福助也指出,程泰雖然已經進展到可以為客戶分析機器數據的階段,但目前遇到最大的問題是很難說服客戶打開防火牆,讓程泰監控機器數據。除此之外,智慧工廠雖然可以精簡人力,以前一個人只能顧一台機器,現在一個人可以同時顧七台,但人才的技術水準要求也隨之提高。「以前只要一個阿桑顧機器就好,現在除了補料還要故障排除,他不只是操作員還是工程師。」因此要找到合適的人才非常困難。

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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