【AI 創新應用,替製造業串接新電力】

AI 浪潮

  人工智慧(AI)在過去的幾年取得了長足的進展,隨著 AI 應用工具 ChatGPT 爆紅,推出僅兩個月,2023 年 1 月底的活躍用戶已突破了一億人,成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程式。比爾.蓋茨稱 ChatGPT 將改變我們世界,其他科技巨頭也紛紛大舉投入 AI 新戰場,如谷歌迅速公布 AI Bard 來競爭等。

 

  黑天鵝群飛時代,考驗著領導者的商業智慧與精準決策,擁抱 AI 浪潮並且即早思考自身團隊、工作流程如何與 AI 碰撞出新火花,並且對內做好員工的在職技能加強,將會是 2023 年的必備戰略!

  越來越多的製造業者正在導入 AI,根據 Capgemini 的研究調查,超過一半的歐洲製造商(51%)正在實施 AI 解決方案,日本(30%)和美國(28%)分列第二和第三,近年疫情也推動了 AI 的進一步發展。

 

  其次是關於模型,Excel 通常只能透過過去三個月的平均、去年同期的推估,或以上兩者做一平均來算出一個值,模型種類太少。至於模型比較或歷史資料與新資料的比較,在 Excel 都需要靠另外寫程式才能做到,還會面臨 Excel 跑大量分析的效能問題,並造成前線分析人員多工耗時作業困擾。

 

  最後關於管理功能方面,使用 Excel 通常是各個人員依照各自負責的品項分別去做預測,形成各自作業各自控管,且下個月檢討預測是否精準時,往往看到的是經過人為微調後的數字,所有的微調可能都未能留下記錄。這樣的狀況導致跑出來的分析預測,不一定能符合企業管控的期望,連帶造成管理階層無法全方位掌握第一線狀況。

 

  從資料源、模型種類、模型比較到最後預測結果與管理,可以看到現行系統仍相當程度的仰賴人力介入在結果微調或程式撰寫上,突顯了產業對『自動化』預測系統的渴求,企業想要更迅速且降低人為主觀因素的策略建議,讓工作重點聚焦在產出高價值的決策。

 

  「視覺化建模」與可擴充的「自動化」是部署需求預測的關鍵。其實目前須要大規模預測,或專業預測人員不足而需要自動化的所有企業,都已可仰賴 AI 技術做出更有效率的營運規劃。評估預測技術前,企業最好留意選擇的技術平台是否具備『視覺化建模』與可擴充的『自動化』功能。

 

  往往對預測有需求的企業,會同時進行上千種品項資料的分別建模,因此技術平台最好能支援數十種演算法來建置多個時間序列模型,並且有擴充彈性來納入外生變數與偶發事件。此外,如系統能具備情境模擬與試算驗正功能、自動化重新產出模型,預測能力也才得以真正發揮。視覺化使用者介面,也是不可忽略的要素,因為圖形化建模才可降低撰寫程式的時間成本,且能讓負責實際建立預測的分析師,到負責監督預測與規劃程序的經理人員及主管,以透明且可信任的數據做溝通,妥善部署企業的預測流程。