AI神預測「高離職風險」員工,緯創5大AI應用超乎想像

2019.10.03 by
王郁倫
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預測員工何時離職、由AI判斷該加薪還是扣錢!別以為這個場景只會發生在遙遠的亞馬遜工廠,如今兩岸也真實上演,來看電子代工大廠緯創怎麼做。

「我們發現作業員早上效率比下午好。」緯創資通副董暨總經理黃柏漙說,所以 AI下午能提醒員工要專注,針對行為建議薪資獎金調整,AI還能預測誰是高風險離職白領員工,提前派HR進行關懷。

對外接AI預測案子,幫助養雞場育成

電子代工大廠用AI(人工智慧),除了外界印象中的AOI(自動光學檢測)取代人力,黃柏漙2日出席AI Hub成立記者會,分享緯創集團2年來的5大新應用,包括 AI做外觀檢測、AI訓練新員工、預測工廠藍領員工何時離職?預測一般白領職員何時離職?以及提高研發精準效率,讓外界一窺AI的妙用。

緯創副董事長黃柏漙出席AI Hub啟動大會演說,看好AI價值。
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緯創集團旗下緯育協助外部企業做AI教育訓練,塑化龍頭台塑、IC封測、金融都是客戶。緯謙則接下養雞場專案,利用一年至一年半時間,幫養雞業者判斷,何時是自己孵小雞、何時直接買小雞養才划算(盈餘率),甚至30天小雞育成期,該如何餵食,存活率最好?何時出售賣價最好?做AI預測的工作。

AI外觀檢測取代人工,還能當督導

緯創是製造起家,把AI拿來做機器視覺訓練,取代人工檢測成為第一樁運用AI的案例。目前這個案子做了一年多,AI來做外觀檢測、機殼標籤正確與否,結果發現AI視覺效率比人工快93%。

緯創也把AI拿來運用於作業員訓練,在建立標準作業流程(SOP)後,當新人上線組裝產品時,AI就能監控是否動作符合SOP,若不符合就提出預警,提高產品品質,甚至除了影像辨別,AI還可以判斷生產線員工行為、所花時間,加強員工訓練。

「我們發現作業員早上效率比下午好。」緯創資通副董暨總經理黃柏漙說,由於下午注意力不集中,AI就能提醒員工要專注,達到精準率提醒。

AI取代HR專家,預測誰是高離職風險員工

第三個應用是取代HR(人力資源)專家,「我們中國工廠流動率一年是110-120%,等於每年工廠人力要換一輪,」黃柏漙說,作業員離職率高,何時離職、原因,經過AI分析發現有9成集中11項特定因素,如津貼、月薪、工時等,員工離職短期預測可以協助工廠發現離職率影響關鍵,藉此改善,改善旺季缺工問題。

而AI也可以協助主管做白領員工留才,黃柏漙說,分析過去10年資料,和各員工離職原因,比方換主管、做無前景專案、加班等等,藉此發現高風險離職員工提前進行留才,以降低離職率,改善離職成本。

緯創成立AI委員會,兩年來做了五大領域應用,對外也提供客戶AI訓練及專案評估。圖為副董黃柏漙
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判斷誰是高風險離職員工,我們AI目前有70%預測力。 」黃柏漙說,目前HR透過AI工具選出400位高風險離職員工名單,其中發現160位已經離職,剩下240位就要加強關懷。

「我們當然很難直接問對方:你是不是想離職?但就要有其他方法。」黃柏漙坦言,目前AI的應用已超出五年前的想像。

他也分享因為AI掌握員工行為表現,甚至離職可能,在員工犯錯率高時,高離職風險時,薪資或獎勵的調整也能靠AI給參考,看是要扣獎金還是加薪。

幫工程師解題,AI仍在練兵

在研發工程師工作領域,AI也發揮很大的功能。黃柏漙分享,緯創將過去五年研發人員設計開發的過程建立資料庫,進而預測新專案研發可能碰到的問題,甚至建議可能原因為何?這對資淺工程師來說幫助很大,因為新工程師可能只想到1到2種想法,但AI可以幫忙想得更周全。

當出現Bug或問題時,指派人力建議命中率高達85%,大幅降低負責人的工作負擔,黃柏漙說,但在問題如何處理的建議上,目前AI推薦命中率僅35%,還不太理想,黃柏漙表示這還要時間訓練,理想中目標命中率要達9成。

AI將如空氣,用AI的事不會少

經過各方面應用AI,黃柏漙表示「AI是有價值的!」(亞馬遜用AI判定:該開除哪位員工?

「AI將如空氣般不可或缺,不該把AI當做取代人來思考事情,而是在時間限制下,幫助人思考得更完整,更精準。」黃柏漙說,現在緯創還是單點運用AI,未來期望整合起來,「這是大機會!」黃柏漙說,用了AI,人不會擔心沒事做,反而事情更多。

工廠工作除由AI取代,也能用AI檢測訓練人力,進而監控作業員工作標準與否。
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緯創成立AI委員會約2年,目前成員約10位,該單位位階高於事業群,直接向執行長報告,其中緯創策略規劃室副總王光宇有柏克萊大學機械博士背景,曾任正崴技術長,是AI團隊裡的重要角色。

黃柏漙說,現在AI效益還需要觀察,但相信會越用越聰明,工廠端的AOI檢測已經完全交給AI,至於管人的部分還要觀察,因為「人有不可測的因素。」

黃柏漙坦言,AI應用有三大瓶頸,工程師資源是最大挑戰,因為AI開伐速度慢,費用高,初期使用效率低,由於投資成本高,考量ROI(投資回報率),目前只在台灣跟中國工廠運用,菲律賓等其他地區尚未展開。

責任編輯:陳映璇

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