工業人工智慧 - 流程控制
本篇文章延續〈人工智慧、網路威脅和工業4.0：挑戰和機遇〉研究內容，該研究由人工智慧（AI）與資訊安全專家阿德里安．貝奎（Adrien Bécue）與其研究團隊共同執行，探究AI在工業4.0領域中的應用與挑戰。
該研究指出，工業人工智慧（IAI）可以透過系統的監控、最佳化與控制，幫助企業達成不同程度的自動化要求。其中，控制系統為現代工業運行的核心，基於AI操控作業的執行，最大化自動化的效益。
1.機器人：
利用機器人執行分裝、組裝、焊接與噴漆等操作。傳統方式通常透過程式碼驅使機器人特定環境下執行特定操作，透過結合AI與物件辨識技術，可以讓機器人靈活應段環境的變化與潛在干擾。
2.自主車輛：
透過自主移動機器人（AMR，Autonomous Mobile Robot）與無人機等技術，支援倉庫與工廠的貨物運送與整理。同樣，透過結合AI與物件辨識技術，可以幫助自主機器人了解週遭環境，更有效的完成任務。
3.工廠自動化：
整合自主移動機器人、故障與缺陷品檢測、最佳化作業流程等技術，以創造高度自動化的工廠與倉庫。
4.暖通空調系統：
利用AI找出暖通空調最佳化運轉方式，譬如谷歌（Google）採用神經網路自動化控制約120個資料中心變數，包括風扇、冷卻系統和窗戶等，成功地降低了40%資料中心冷卻電力消耗和15%總體功耗。
5.智慧電網：
智慧電網中，包含利用智慧電表即時監控電力使用狀況，並動態調整用電裝置的狀態（例如在用電高峰關閉部分非必要用電裝置）。此外，透過預測電力網路的需求與故障，提升電力供應的品質與穩定度。
最終，該研究補充指出，每個階段的自動化都依賴前一階段所建立的信任程度。研究建議，企業可以首先部署監控系統，協助了解當前的運行狀態並監測故障。
隨著使用者對系統的信任程度增加，再逐漸引入規劃與決策系統，提供執行建議。最終，在確保條件完備的情況下，再使用控制系統實現自動化行動。
作者：黃揚博（政大企管碩士、識商創辦人）、羅凱揚（台科大企管博士）
資料來源：Bécue, A., Praça, I., & Gama, J.(2021). Artificial intelligence, cyber-threats and Industry 4.0: challenges and opportunities. Artif Intell Rev 54, 3849–3886. https://doi.org/10.1007/s10462-020-09942-2
