台灣石化業龍頭台塑企業長年來積極推展數位轉型，近期投入人工智慧（ AI ）的技術開發與運用。在「產銷優化、品質確保、智慧保養、工安環保、降低成本」五大面向，持續深化應用，提升效益。其中，台塑公司設備保養管理負責部門，是負責製程設備完整性及可靠性，以確保製程產線穩定運轉，藉由AI技術運用提升設備可靠度，降低無預期設備故障。
無預警停機造成的影響不僅是生產損失，亦有可能衍生工安環保問題，因此石化製程對於設備完整性要求較其他產業為高，因此傳統預知保養已難在符合現況製程穩定性要求。
傳統上保養策略為定期保養、預防保養、預知檢測等保養策略，隨者科技發展製程設備相對複雜且專業，且每位保養人員負責設備機種與廠牌繁多，傳統保養策略已無法符合保養作業需求，台塑近年來逐步導入設備智慧監診系統，以感應器收取機台運轉資訊，並結合專家知識、修繕履歷建立 AI 模型，已實踐設備極早期預警功能，在設備進入劣化狀態之際，提前發出預警，以降低非預期停機維修的損失。
AI 模型的維運難題
台塑公司的設備智慧監診系統，主要由資訊部門協助開發，設備管理部門使用。在多年運行後發現，發現AI 模型在長期使用之後，預測效果不如預期發生資料飄移（Data drift）現象，也就是在設備狀態改變，可能是因設備逢大週期整修零件大幅汰換後，其設備表徵(震動、溫度、壓力)呈現改變，往往會跟先前的資料分布不一樣。此時正在線上使用的 AI 模型泛用性隨之變差。
每當模型表現衰退時，會需要資訊人員協助重新訓練模型（Model retrain）。面對製程大量設備，每台機器就需要建立一個模型，AI模型適當調校即為一大問題；再者，每台設備的情況各自不同，若有特殊停機或是維修的事件，在建立模型時需要特別額外做資料處理，如果不是對機台的狀況非常熟悉的人，會需要大量的跨部門溝通協作。
Tukey 降低 AI 模型建置門檻，大幅縮短模型開發的時間
2021年6月，台塑導入由 Chimes AI 詠鋐智能所開發的 No-Code 平台 Tukey，讓最熟悉機台狀況，但沒有程式開發能力的設備保養工程師自行建置模型。
在過往，當模型的表現衰退時，需要由保養部門委託資訊部門重新訓練模型，由雙方所建立的工作小組共同協作，建立一個模型需要花費六個月的時間。
在導入 Tukey 之後，模型再訓練的工作由各保養廠的維修專員自行執行，在短短三個月之內，已經建置並上線 400 多個模型，大幅縮短模型開發的時間。
Tukey 提供跨組織的溝通橋樑，提升 AI 模型準確率
台塑主管提到，由於設備工程師是負責設備維運人員，最熟悉自己負責的機台狀況。相較於過往，由資訊人員協助所建立的模型，在資料清洗的步驟上，更能考量設備穩定操作各項因素各項設備特徵呈現，更能建立符合設備診斷AI模型。體現資料科學的名言：資料決定模型 表現上限，演算法逼近上限。
過往在資料清理步驟，多是設備人員跟由資訊人員溝通後，以 Python 撰寫程式碼，做客製化的清理。Tukey 可紀錄下每個資料清理的步驟，協助跨部門溝通時，有共同的對話基礎。在導入 Tukey 的三個月內，提升 AI 模型準確率達 5%，有效提升生產線的穩定度。
台塑集團AI 佈局逐漸成形，台塑導入 No-Code AI 工具，拉近 AI 與第一線設備工程師的距離，提升工作效率。未來，台塑也期望將這一套工作流程拓展到海外工廠，擴展 AI 佈局，降低維護成本並提升工廠工作安全。
