【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點
【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點

智慧製造是近年來很重要的產業趨勢,但台灣如何發展智慧製造的討論並不多,最近我花了一點時間研究,也採訪一些業界人士,其中包括原見精機董事長蘇瑞堯。我認為,從人機協作的加值應用與服務切入,是一個很適合台灣發展的方向。

切入正題前,先談一個聯發科創立時的小故事。1997年,聯發科從聯電獨立出來,當時蔡明介選擇切入PC周邊的光碟機IC,原因是當時PC最核心的CPU晶片掌握在英特爾(Intel)手中,英特爾公司又大又強,台灣公司資源規模都有限,因此避開這塊最難挑戰的部分,產品離CPU愈遠愈好。

後來聯發科站穩腳步,才敢切入難度更高的手機晶片。當時手機正從2G功能性手機演變至3G智慧手機,雖然也有大廠如德儀(TI)占據市場,但由於產業出現大變動,品牌客戶也有大調整,例如舊龍頭諾基亞(NOKIA)快速退位;當市場有明顯變化時,正是新公司崛起的機會,聯發科也趁勢奪取市場,成為IC設計業的一方之霸。

聯發科
聯發科最初是從電腦周邊的光碟機IC做起,遇上手機正從2G功能演變至3G智慧手機轉換期,聯發科才趁勢進入手機市場,成為IC設計業的一方之霸。
圖/ 翁挺耀攝影

講這段故事,重點是想談台灣產業發展該有的策略運用。台灣資源、人才都很有限,選擇發展的題目需要有步驟、有策略,還要輔以循序漸進的作法,才能把資源聚焦在不同階段會贏的題目上。

以此觀點來看智慧製造的發展策略,就可以得到一個不一樣的思考。目前全球機器人大廠有發那科(FANUC)、庫卡(KUKA)、ABB(Asea Brown Boveri)、安川電機等4強,另外還有8個規模小一點的品牌,這12家組成了全球最強大的機器人產業聯盟。

人類靈活融合機器高效,達到產線最佳狀態

過去台灣聊機械業,經常談到要發展此行業核心技術的控制器,但多年過去了,要達成這個目標談何容易,對機械後進國台灣來說,想在龍頭廠城牆高築的地方正面對抗,確實很困難。

因此,若要在智慧製造中找到台灣可以發展的路,已逐漸成形的人機協同作業,將是其中重要趨勢,也是對台灣很有利的發展方向,甚至是可以彎道超車的選項。

何謂人機協同作業?

簡單講就是人與機器共同合作完成製造作業。如果從實際製造場域來看,光譜最左邊是全部人工,最右邊是完全機械化,絕大部分的場域都同時需要人和機器,因為機器人可以做無聊、笨重及危險的工作;至於人可以做細緻、多變或檢查工作,當生產線可以更好地融合人與機器時,智慧製造就能達到最佳狀態。

【新聞圖片一】觸覺技術領導品牌原見精機,今日於2020年自動化展記者會上發表最新解決方案—搭載於日本
原見精機的「T-Skin安全皮膚」方案獲得日本川崎重工採用。圖為2020年自動化展記者會上,原見精機董事長蘇瑞堯(左)和川崎重工台灣總經理小野晃司(右)。
圖/ 原見精機

據MIC引用的一份調研資料,預估2027年全球協作機器人需求將達每年32萬台,占當年總機器人出貨量22%,顯示市場商機確實可觀。不過,要達到人機協同作業願景,會牽涉許多技術創新、國際標準、場域規畫甚至勞動法規等,技術與發展重點也朝向機器人的視覺、觸覺等領域發展,這是一塊還未成形、比賽尚在進行中的處女地。

以國內積極推動智慧製造的佳世達為例,2019年就與歐商ABB及工研院獨立出來的原見精機,攜手完成國內首座人機協作產線認證。該產線產品為高階專業顯示器,設計重點在ABB機器人設備上,加上原見開發的T-skin,有如幫機器人穿上衣服、機器手臂就擁有觸覺,可以在碰觸到人時,就立即停止,保護工作場域中人員的安全。

兩大優勢助攻,獨特應用成發展利基

從人機協作的試驗場域來看,台灣也擁有優勢。由於近年來台投資的台商及外商很多,台灣本地製造業過去多以人力組裝,如今開始經歷轉型,也願意多方嘗試,因此人機協同的試驗場域很多。

但若對比日本生產線,幾乎都以自動化機器人為主,很少有人工參與;至於歐洲因為特別尊重人性,人工生產效率並不佳,因此在日、歐等國,都不容易找到類似台灣的試驗場域。

另一個對台灣有利的因素是,台灣掌握很大的下游出海口市場,因為台灣製造業很強,從半導體、面板、電子五哥到傳統紡織、製鞋、石化業等,都有世界級的霸主地位,這些全都是智慧製造的下游客戶,也是台灣發展智慧製造最佳的助攻員,若我們沒有充分利用這項優勢,實在很可惜。

分析機械製造產業的三大發展方向,一是機器人本體,例如上銀、台達、達明;二是周邊供應商,從齒輪、控制器到感測器等業者;第三則是系統整合服務商,例如廣運、盟立及帆宣等公司。

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台灣製造業實力非凡,從半導體、面板到傳統紡織、製鞋與石化等,都極具實力,這些都是發展智慧製造的助攻員,應善用此優勢。
圖/ 佳世達

我認為,這三大項目台灣都已在發展,也陸續看到不少公司展現績效,但每個項目要面對的對手都不同,若能夠在不同客戶的生產場域,發展出更多獨特的應用及加值服務,這將是一個可持續多年的高成長機會。

因此,若從這個角度來看,前述第二、三項將是台灣最有發展利基的領域,也是台灣智慧製造產業爭取與4大龍頭廠及8大品牌,共同競爭與立足的新機會。

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責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #智慧機器人
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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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