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發行期數：第 125 期
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從工廠管理到產業管理的人工智慧
來源：工商時報網
文／陳清河 世新大學副校長 前言 近幾年，人工智慧科技逐漸被商品化與產品化的廣泛應用，隨之而來人工智慧運用在產業管理的現況，也逐漸成為熱門的話題。幾天前，有位現任河南金聯發旅遊用品公司的台商好友劉哲宗董事長提及，該公司所屬工廠為了追求節約成本以及降低生產不良率，積極在人工智慧的領域努力追趕；許多傳統產業，尤其是軟質的產品如鞋業、成衣業、箱包袋等，都試圖將人工智慧投入生產製造。但他認為，產業管理因牽涉的層面甚廣，在十年內是很難有全面性的突破導入人工智慧。 從工廠管理到產業管理的人工智慧 劉董事長以其今年七月將完成的智慧化數位工廠為例，就是運用數據採集（DAQ，data acquisition）引擎覆蓋整個工廠，將製造現場之數據以實時準確呈現全面導入完整的產品追蹤與追溯功能，讓製造執行系統（MES，manufacturing execution system）與工廠自動化設備連結到基礎系統。 歸納人工智慧的簡要定義，係藉由電腦與人類的思緒進行對接，讓機器學習具備人類的初階智慧；然而，更高階的人工智慧還被賦予能模仿人類思考與判斷的類神經網路能力。人工智慧的函數（function），只要系統的輸入與輸出皆能相符，亦即其自變數（設定的因）與依變數（預測的果）相對因果關係持續保持穩定，則此一函數即可納為人工智慧的功能，順勢導入自動化的工廠管理體系，投入制式化模具開發與組裝測試的規劃。 至於如何將人工智慧的功能，從工廠管理提升到產業管理的理念，則另涉及競爭對手、顧客需求、成本效益、產出效率，以及市場趨勢等多樣因素的管控。就如一雙鞋子或一件衣服的產製，須顧及從生產體系的物料管理，到供銷體系的消費者個性化差異的研發以及人力與成本管理；除此之外，還需考量諸多外部干擾變數，包括政治環境、經濟環境、社會環境、技術環境因素，甚至全球市場與規模控制的設定，確實相對複雜。 從製造業到服務業的人工智慧 藉由近年運算與儲存技術的提升、演算法的累積及突破、各類數據的開放及分享及物聯網裝置的興起，人工智慧產業的發展已快速從高風險投資轉變為高投資報酬率的藍海產業，擴及智慧製造、智慧能源、智慧醫療、智慧金融、智慧城市以及智慧交通等。配合相關機器學習與自然語言處理能力，視覺與聽覺的感知、機器人的移動與控制，以及搜索引擎的推論與推薦，逐步讓決策管理、聊天機器人和臉部辨識，皆加入人工智慧產業的應用。 製造業與服務業對人工智慧的依賴當然有所差異。程天縱先生在其《台灣轉型的關鍵》論述中指出，製造業的管理要追求的是規模化和一致性，而服務業的管理主要面對的是「人」，因此要盡量營造差異化去滿足消費者對於客製化的需求，亦即服務業的需要盡量擴大產品的變異性、盡量減少一致性。換言之，服務業通常須讓人與人的關係發生在行銷與交易的現場，讓來客率、留客率與回客率增加以及降低顧客流失率，因此人工智慧必須透過不斷深度學習融入服務業管理的優化。 可以想見，許多服務業已將人工智慧技術緊扣交易現場之資訊化、標準化與流動化設計，例如貨品庫藏、點餐服務、機器掃描產品與自動結帳付款模式逐步結合交易情境。更重要的是，智慧客服的市場和客戶瀏覽與回饋數據，藉由數位軌跡正確判斷顧客身份特徵，甚至進行會員加值與產品諮詢的售後服務。當下的電商平台線上購物，應是運用人工智慧較成熟的場域，消費者由開啟網頁瀏覽、登入帳號、加入購物車、登出帳號、刷卡結帳後、倉配送貨到客戶服務，皆有多元系統的規劃。 結語 個人曾經在ETtoday雲論的文章中提及，「人工智慧科技的本意肯定不是取代人類，而是不斷尋求機器與人類相互之間的互補與互賴關係」。正因如此，無論人工智慧將如何融入企業的管理，經營者仍應理解企業管理或服務的主要對象還是人，尤其在服務業的生態中，管理機制人性化的創新思維，必然永難改變。《原始全文》
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