隨人工智慧（AI）興起，扭轉了傳統(tǒng)工廠過往不具效率的管理模式，加上全世界在工業(yè)自動化、聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展日趨成熟，將加速智慧工廠的實現(xiàn)。富邦證券研判，這波AI趨勢浪潮，智慧工廠的落地將成為AI解決方案中進展最為快速的應用之一。

在智慧工廠的AI解決方案，是指擁有結合科學為基礎的數(shù)據(jù)管理、導入自動化設備及相關設備的聯(lián)網(wǎng)（IoT）、協(xié)作機器人的協(xié)助，做有效的機器學習分析，具有快速導入不同產(chǎn)線與虛擬數(shù)位化工廠的創(chuàng)新模式，能夠協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)更明確且更具戰(zhàn)略性的決策，達到有效提升整體公司效能與獲利。

隨各國政府及相關產(chǎn)業(yè)指標企業(yè)的投入，許多應用場景也漸漸浮現(xiàn)臺面，根據(jù)拓墣產(chǎn)業(yè)研究所預估，全球智慧制造的市場規(guī)模于2020年將成長至3,200億美元，年復合成長高達12.5％，估計受惠廠商包括機器視覺、協(xié)作機器人、倉儲機器人、感測器、智慧監(jiān)控、MCU、系統(tǒng)解決方案等業(yè)者。

全球智慧制造產(chǎn)值、全球工業(yè)機器人出貨預測、智慧工廠的實現(xiàn)

機器人與自行學習大幅提升效率

富邦證券指出，智慧工廠主要基本架構在于AI與IoT的整合，利用相關技術結合工廠監(jiān)控、制程、倉儲、檢測等各站別產(chǎn)生應用，并藉由數(shù)據(jù)整合與機器學習，來達成智慧工廠的實現(xiàn)；目前在智慧工廠的實現(xiàn)上，可歸納出機器視覺、機器人、資料分析等應用領域，藉由工廠中各站別所產(chǎn)生出的大數(shù)據(jù)，透過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳輸，以AI學習、分析，達到工廠最佳化的表現(xiàn)。

首先，在機器視覺的部分，智慧工廠的應用主要為智慧監(jiān)控、倉儲空間管理、設備監(jiān)控及產(chǎn)品自動化檢測四大部份，在監(jiān)控與檢測系統(tǒng)取得影像的同時，AI就開始藉由影像畫素、亮度等訊息，進行運算、辨識、分析與預測，并結合資料庫中的大數(shù)據(jù)進行學習與判斷，如此一來便可達到即時預測、分析與警示能力，有助于提升整體效率。

再者，工業(yè)機器人的導入在智慧工廠中占有相當重要的地位，根據(jù)研究機構IFR預估，2016年到2020年全球工業(yè)機器人出貨量將超過50萬組，年復合成長率超過15％；產(chǎn)值也將由2016年的110億美元成長至2020年的300億美元，年復合成長率超過20％。可以預期，智慧工廠趨勢明確，將帶動機器人供應鏈需求大幅提升。

相比過去傳統(tǒng)工廠機器人所需空間大，需要固定安裝，在安全性上也必需與人員隔離，避免作業(yè)人員被機器人動作過程中所傷害。目前在工業(yè)用領域陸續(xù)導入的協(xié)作機器人，不僅所占空間小、可隨意更換工作位置，且協(xié)作機器人因藉由AI自行學習，功能性部分不局限單一作業(yè)動作，可以應用的層面就愈來愈廣泛。此外，協(xié)作機器人可以與人員或機器人同時作業(yè)，因此未來在智慧工廠內將呈現(xiàn)協(xié)作機器人與傳統(tǒng)工業(yè)機器人分工合作的態(tài)勢，此為智慧工廠目前極力發(fā)展的項目之一。

降低人力成本減少錯誤風險

就產(chǎn)業(yè)別來看，例如倉儲、物流系統(tǒng)，需要對產(chǎn)品做分類、篩選、運送等，整體作業(yè)分工非常細，工廠內各站別分類也很繁雜，過往主要依靠人力從事相關工作，因此人力成本占相當大比重，隨著機器人導入有助于降低成本與提升效能。

全球電子商務大廠Amazon在2012年以7.75億美元收購倉儲機器人廠商Kivasystem，隔年導入相關解決方案，每年幫Amazon節(jié)省9億美元人力支出，并縮短入庫與出貨所需作業(yè)流程，根據(jù)Amazon表示，每件物品物流成本下降了48％，有助獲利提升。

此外，智慧工廠著重在智慧化，主要依靠各監(jiān)控設備、制程設備、檢測系統(tǒng)、協(xié)作機器人等所產(chǎn)生出來的數(shù)據(jù)，經(jīng)由人工智慧進行資料分析、判斷，加上機器學習分析，達到工廠效能最佳化，加速整體產(chǎn)能效能提升，有效提升整體公司獲利。

在開發(fā)新產(chǎn)品或建置新廠時，也可運用虛擬數(shù)位化（DigitalTwin）技術，應用各項生產(chǎn)數(shù)據(jù)，進行人工智慧模擬試產(chǎn)，預測新產(chǎn)線效能及產(chǎn)品數(shù)據(jù)，藉此優(yōu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù)參數(shù)，協(xié)助工廠在產(chǎn)線設計、參數(shù)設定、耗能、良率預估等，減少產(chǎn)能建置初期產(chǎn)生的錯誤風險，提供企業(yè)資本支出效益最佳化，并徹底改變過往制造業(yè)生產(chǎn)模式。

臺廠坐擁智慧制造優(yōu)勢

富邦證券指出，臺灣在80～90年代因制造業(yè)的大量投入，造就經(jīng)濟快速成長，由各項傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)延續(xù)至ICT產(chǎn)業(yè)的面板、終端裝置、半導體等產(chǎn)業(yè)，接續(xù)為臺灣經(jīng)濟創(chuàng)造高峰。各產(chǎn)業(yè)在當時不論技術或市占率均領先其他競爭對手，制造業(yè)建廠及生產(chǎn)設備產(chǎn)業(yè)供應鏈上相當完整。在智慧工廠浪潮來襲下，已有許多企業(yè)開始跨入智慧制造領域，并挾帶著對產(chǎn)業(yè)技術的了解、供應鏈的完善，有助于臺灣廠商提供全面性的解決方案。

臺灣在智慧工廠解決方案、工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)及工業(yè)監(jiān)控與檢測部份，已逐漸有成果展現(xiàn)，包括多軸機器人、協(xié)作機器人、機器人零組件及廠房、機臺監(jiān)測系統(tǒng)與智慧檢測系統(tǒng)等，在產(chǎn)品性價比上都有不錯的表現(xiàn)。富邦證券預期，在這一波工業(yè)智慧化產(chǎn)業(yè)浪潮的帶動下，相關供應鏈營運有機會逐年成長，是未來值得關注的標的。