实战 | 智能制造与生产线工艺参数优化

AI在生产制程中的应用：

在数据智能和AI的大趋势下，生产制程中的一些环节，比如调配最佳工艺参数，可以借助AI技术得到很大程度的效率和效果提升。

智能生成制造与工艺参数优化背景

透过「人脑」跟「计算机」的双脑合作，当未来数据量越来越充足时，就能减少对人工知识的依赖，更快找出最佳的制程参数组合。

制程是制造业的共通需求，不论是高科技的半导体研发，或是传统产业如石化业的材料组合，又或是生医产业开发新药时的化合物组成，都会面临过程优化的问题。其中，制造过程里的“参数”就像食谱配方，通过调整不同组合，影响最终的产品规格、产能和良率。制程可说是影响产业创新的关键，考验厂商能否更快推出更具竞争力的产品，拉开与对手的差距。

然而过程参数的调整，极度依赖人工经验与知识，这一块过去被认为是神圣不可侵犯的地方，不是机器可以做到的；但当AI技术精进后，就大有可为。在以下两个方向可以用AI提高效率：运用人工智能找出最佳制程参数、善用小数据克服产业导入AI的瓶颈，加速实现智能制造。

运用AI找出最佳制造过程参数

以石化业为例，制程复杂，涵盖温度、压力、入料量、触媒溶剂添加比例等近20个重要参数搭配，再加上石化业的参数调整又有高度安全性考虑，如果调整错误甚至会引起爆炸，过去只能依赖人员经验，进行保守性调整。像这种多目标的优化过程，需提高生产效率，又要节省制程耗能，还要符合安全顾虑。

现在高效的企业研发团队可以根据几十万个仿真样本，先建立一个AI模型，再加入实际生产中少量的几百个样本数据，修正仿真误差，最终产出最佳参数建议。这类技术不仅能改善原有制程，更重要的意义是，能帮助业者探索从未接触过的制程参数组合。以某生物医药公司为例，运用这项技术后，能为企业节省3%的能源消耗，相当于千万以上的成本。

善用小数据克服产业导入AI的瓶颈

数据是训练AI的核心支撑，有效的数据量越多，分析和模式挖掘更精准；然而，数据量不足，是许多制造业者导入AI的瓶颈。例如，过去业界对于制程参数的调整，大多采用经验法则，逐一试验各种参数组合，这个做法不仅耗时费力，也极大程度提升了研发成本，当人才流失或培育不及时，许多公司也会面临知识断层的状况。

此外，在研发相关制程参数优化的同时，研发团队与制程工程师密切互动也很重要，必须深入了解产业中最重要的关键参数为何，或是哪几个参数存在高度关联性，让AI的判读更加准确；当分析结果出炉时，工程师也能协助以过去经验，初步判断AI的建议结果是否可行。

透过“人脑”跟“电脑”的双脑合作，当未来数据量越来越充足时，就能减少对人工知识的依赖，更快找出最佳的制程参数组合。

AI是提升制造业竞争力的最佳利器，在很多相关产业都可以有应用，例如石油化工行业、光电半导体行业、钢铁业、生物医药行业等。

有了AI当助手，各大产业就像是聘请了一位智慧主厨，随时都能端出优化的参数配方，加速实现智能制造。

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