艾姆勒 導入機械雲、AI工具箱有成

艾姆勒科技總廠長莊智程（左圖右六）與研發團隊運用AI加工製程（右圖上）生產汽車零組件散熱模組（右圖下）。圖／業者提供

艾姆勒科技參與經濟部產業升級創新平臺輔導計劃，近年來積極導入工研院智慧機械雲平臺及產業通用AI工具箱，實際被運用於汽車逆變器散熱模組的生產製程，可解決以往藉由經驗法則傳承及加工精度、刀具壽命管理與效率等問題，提升20％稼動率並降低30％人力負擔，成效卓着，未來規劃持續深化生產線數位升級，透過智慧機械雲平臺及產業通用AI工具箱擴散到其他廠區，持續累積技術量，維持在國內外市場的競爭力與韌性。

艾姆勒科技總廠長莊智程表示，製造業的核心就是技術、品質及成本，如何用最合理的成本，搭配合適技術，生產出高品質產品，過往均是透過工程師的想法或是現場技師的經驗進行研發或改善，但這些都不是可以量化分析的資訊，很難作分析及改善，往往會流於試誤法，造成時間及成本的浪費，或是產品的競爭力消失。

爲此，該公司透過產業通用AI工具箱所提供各類相對應模組，包含有數據前處理（資料清理、統計分析、特徵篩選）到機器學習（迴歸分析、類神經模型、最佳化演算法）等，即可依製程需求快速打包整合並落地運用。

莊智程指出，臺灣製造業自2018年以來經歷了中美貿易戰和新冠疫情等雙重打擊，中美貿易戰的爆發導致全球供應鏈面臨重新調整的壓力，而臺灣作爲全球科技製造的重要據點，直接面臨了生產和出口的挑戰，由於貿易不確定性加劇，迫使許多臺灣企業重新評估其供應鏈策略，尋求更具韌性和多元性的佈局。

與此同時，新冠疫情的爆發更是對全球經濟帶來了極大的衝擊，企業被迫停工、勞動力短缺和原材料供應不穩定，進一步影響了廠商的生產效率。

在如此多重挑戰下，臺灣製造業正處於一個關鍵的轉折點，艾姆勒科技身爲全球知名國際車廠零組件一級供應廠（Tier 1）與高階雲端伺服器零件合作伙伴，需持續強化自主核心技術紮根與創新技術引進，以強化供應鏈核心地位。

爲此，艾姆勒近年來積極尋求外部研發技術的協助，針對智慧製造及關鍵製程創新等技術尋求解決方案，期望透過智慧化製造生產加值方案，導入大數據分析與智慧化生產模式，爲目前汽車零組件製造產線，導入關鍵製程優化且注入多元加值元素，以強化產線管理與製造韌性，進一步提升在國際市場上的競爭優勢。