随着应用型AI技术的投资持续增长，截至2021年，全球投资已超过1,650亿美元。其中，62%的企业已经看到了导入AI带来的成本降低效益。但是，对于制造业来说，新技术的导入一直都持谨慎态度。生成式AI技术能否为制造业带来直接影响，目前还尚未可知。但展望未来，监督式学习仍将是智能制造领域的主流AI技术。到2024年，通过结合生成式AI，模型训练期程可能从原来的半年缩短至三个月。
百威雷科技（PowerArena）一直致力于智能制造领域的深度研究与应用。他们的AI总监黄子魁认为，AI视觉在生产过程中可以实时确认作业步骤，达到数码防呆的效果。目前，AI的应用主要集中在视觉领域，例如AI AOI瑕疵检测。然而，PowerArena更加关注的是人的部分，通过分析生产线上的员工动作，找出可以提高效率和质量的潜在机会点。
PowerArena的产品策略已经从提高生产效率转向高质量生产。他们运用数码防呆技术，严格把关关键步骤。黄子魁表示，他们追求的是让生产线员工更容易使用的系统。因此，PowerArena会建议客户将AI视觉部署在关键站点，例如人力导向的组装线和DIP插件线。对于其他侧重机器导向的站点，如测试线等，他们建议采用IoT监测方式，并将这些数据与AI相结合，以更完整地智能化管理生产线并实现最大的投资回报。
即使在人工作业环境中，某些环节也可以通过物理防呆来防止错误。对于这些环节，PowerArena建议无需使用AI。而对于难以执行防呆的部分，例如检查是否放置散热片或是否按照eSOP完成对角锁附等，则可以列为AI的应用范围。任何未按照要求完成的工作都不允许进入下一站，并发出警示以避免最终出现质量问题。
客户普遍关注的另一个问题是生产周期时间（Cycle Time, CT）。以往，PowerArena会帮助客户收集所有可能影响CT的数据。然而，由于数据量过大，客户很难快速清理和分析这些数据。为了解决这个问题，PowerArena正在努力将大数据转化为易于阅读的内容，并通过直观的管理界面呈现给客户，使他们更容易发现需要关注的问题。
举例来说，如果正常的CT是1分钟，但突然发现一个长达2分钟的CT，这应该被视为异常。然而，其中80%可能是由于补料导致的“规律性异常”，实际上并不需要花费太多时间关注。在PowerArena的帮助下，客户可以更快地识别出非规律性的异常，并将有限的资源和时间投入到需要迫切解决的问题上。
黄子魁强调，虽然AI不是解决问题的唯一途径，但它确实是实现智能制造愿景的重要工具之一。通过识别生产线上的关键问题点并采用最适合、最有效的方法来解决它们是实现智能制造的关键。AI只是其中一种工具，它的作用是帮助工厂更好地管理和优化其生产信息。只有结合其他工具和技术才能实现最大的投资回报和效益提升。
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