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AI科技,為企業營運轉型創新

2023年開始,AI一直是個炙手可熱的話題,也是科技產業不可逆的趨勢,各行各業都期盼借AI之力,可以提升運營效率與績效。 但在2024年,AI百花齊放的時代下,企業該如何利用AI來跟上ESG、缺工等這些各式各樣的趨勢和問題?

作者

莊馥綺

1.5k

・2024/03/20



2024趨勢大方向

台灣在因應全球ESG浪潮下,勞動力不足、人才短缺也是企業需要關注的問題之一。另外企業無論是想尋求更低廉的成本來源,或是拓展新市場、新商機,甚至是為了符合供應鏈遷徙及地緣政治影響而出走海外,都是企業要面對的課題。

 

綜上所述,我們可以知道2024年依舊離不開ESG、缺工、符合供應鏈要求這幾項挑戰。雖然跟以往相差不多,但企業應該更加注意,該如何以AI來迎向趨勢!

 

趨勢領先,AI科技技術如何搭上這波熱潮?

AI不僅在生產製造和金融領域廣泛被應用,舉凡生技醫療、零售、物流等多個行業都明顯可見普遍應用的擴大。AI的應用不再僅限於數位科技產業,而是逐步滲透各行業,成為企業提升效率和創新的關鍵工具。但首先,要先了解企業在意的關鍵點、面臨的困擾有哪些!



企業要面臨的問題有哪些?

成本挑戰

高通膨、高物價、高薪資的趨勢不可逆,企業營運成本不斷高漲,但又難找到相對高利潤的業務訂單。

 

企業要思考降低不應該發生的問題、多餘不必要、瑣碎不重要的工作項目所造成的浪費,甚至提前預防問題發生。像是利用預測性維護,防止機台設備故障停機的風險等。

 

透過AI技術與大數據分析,將工廠內所有的機器效能數據化;不僅可以優化作業流程,更能預測機台的維修保養時間與項目、達到降低成本的目的。

 

以營運管理來說,數位工具不僅減少紙本與耗材使用,更重要的是讓所有的資訊數據即時化、一致性,也讓員工、客戶間的溝通與作業成本降低、時間縮短,進而提升企業獲利。

 

穩定品質

在激烈的市場競爭中,產品或服務的品質直接關乎企業的競爭力。AI在品質控制上的應用為企業提供更靈活且準確的監控手段。

 

像是藉助機器學習和視覺辨識技術,企業對產品製造過程的即時監控可以更精準,即時發現並解決品質問題。不僅提高產品的一致性和可靠性,客戶滿意度也提升了。

 

速度提升

市場的迅速變化使企業需要更靈活迅速應對,所以要能做到彈性生產及生產速度的提升。AI在生產速度中的應用替企業提供了提升效率的新途徑。自動化生產線、智慧物流和供應鏈管理等方面的數位及AI技術,能夠大幅縮短生產週期,更快地將產品推向市場。

 

面對AI新興技術帶來日趨繁複的人才維運,管理者如何重新佈署最適合企業本身的員工數位工具與數位環境,或甚至數位員工?企業數位營運新思維該從何改造?



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利用AI科技,提升工作效率

在當今競爭激烈的商業環境中,企業迫切需要尋找提高工作效率的方法,以應對不斷變化的市場需求。借助AI人工智慧、數位工具和IoT物聯網等技術,來解決企業面臨的缺工問題,不僅能提高生產效率,在執行的過程中還能進一步做到減碳。

 

1.降低人力負荷:自動化生產流程

自動化提高生產效率,彌補因人員不足可能導致的產能不穩定,確保生產計劃順利實施。且自動化也有助於保持一致的產品品質,減少人為因素對品質的影響,確保品質的穩定性

 

不僅如此,還能減少對人力的依賴,降低企業在特定技能或職能上的依賴,不僅降低了找人的技術門檻,還減輕因找不到合適人才而導致的風險。

 

2.穩定生產過程:即時監控

建立完善的監控系統,甚至AOI等智慧技術,除了能夠即時監測生產狀態、設備運行情況和資源利用率。這有助於迅速應對問題,提高生產的穩定性和可靠性。

 

而IoT可以透過各種感測器在生產設備和產品上部署,實現對生產過程的即時監控。這包括溫度、濕度、壓力等即時偵測,有助於確保生產過程及環境能符合標準,穩定並提高生產品質。企業也不須再像以前一樣,需要不斷施派人力去抄寫各種數值、對設備進行即時監控。

 

3.優化製程:深度的數據收集與分析

透過先進的感測技術和數據收集系統,即時收集生產環境中的數據。通過數據分析,能夠深入了解生產過程中的變數,利用大數據技術分析生產過程中的數據,預測潛在問題並提前進行調整,不僅可以減少生產停滯和資源浪費,還能讓企業主做出更明智的管理決策。

 

4.減少停機風險:預測性維護

通過收集和分析設備的運行數據,IoT可實現對設備狀態的預測性分析,提前發現潛在故障因子,實現更有效的維護計劃,減少生產中斷時間。不僅可以實際減少待機、停機的時間,還可以減省人力去調整、保養、維修機台,真正落實精實管理的概念。

 

5.快速因應變化:彈性生產

企業想更具敏捷性,能有效率應對不斷變化的市場狀況,就要先達成彈性生產這目標,現在產線多是透過自動化設備輔助,以少量多樣的生產模式在進行,如果頻繁進行換模換線,會浪費很多時間進行前置準備動作,造成產能停止的停等浪費。

 

這時,就需要將IT、OT進行深度融合,掌控各種機台設備實際運作狀況、設立各種配套機制、系統化、數位化生產排程,才能打造靈應變的製造現場。

 

6.自動滿足需求:數據報告隨需而至

設立完善流程和機制,以自動化滿足需求是企業主最關心的一部分。以往都是依靠人力、紙本文件來回傳達,但這不僅耗時費人力,準確度不高,如果人員疏忽,就無法即時傳遞重要資訊。

 

在蒐集數據後,利用數位系統軟體來設立自動化機制,時間到了系統可以即時提醒、主動製作報表並寄送給相關作業人員之類的。


 


GPT實際應用:AI個人貼身助理

未來企業與勞工要學習的除了基本知識學養外,新的技能是如何「善用AI」,將部份工作逐漸交給AI、機器去處理。目前有什麼AI應用能夠簡單又快速的導入企業內部,協助企業解決哪些面向的工作困境呢?

 

企業都擁有很多的文件和內部知識資產,過去多嘗試建立知識庫做到經驗傳承。但能解決目前棘手問題的資料,是哪一份?存在哪個資料夾?文件、檔案版次多,最正確、最新的到底是哪一個版本?花費大量人力與時間建立資料庫,使用效果好嗎?還是反倒增加工作負荷?有真的解決問題嗎?

 

現在,透過生成式AI技術的幫助下,企業能夠透過ChatFile:一款鼎新電腦以METIS平台技術研發,結合微軟企業級安全的chatGPT應用,實踐企業建置知識平台的目的,不只提升日常工作效率,更改善每個人的工作模式。

 

AI助理穩定產線產能及工作效率

一般企業主在面對缺工時,大多遇到兩種麻煩:一種是找不到合適的人,一種是留任困難。

 

現存於各企業經驗豐富的資深員工都非常寶貴,每當生產線上出現異常,像是發生停機停工、異常告警時,都只能仰賴經驗老到的老師傅趕來救援。

 

各種異常狀況無法即時排除,會增加許多自動化設備停機時間,或是因為新人不熟機械設備狀況,排除時間拉長。

 

但產線上的老師傅就那幾個,要從新人要培養成老師傅又需要花很多時間,而且還有高機率發生還沒變成老師傅就離職的情形。又或是因人手不夠,所以機器不開,產量降低。這些問題都會造成企業的人力、時間、資金成本增加,那在這些情況下,AI如何協助企業解決這些問題,提升生產效益?

 

1.協助老師傅提升工作效率

AI協助老師傅快速聚焦停機問題可能性,協助判斷停機問題點,大幅降低花時間找原因的時間,減少處理問題的時間,讓老師傅更快速排除設備障礙,可以盡快處理下一個工作。

 

2.協助新人像是有老師傅助攻

將老師傅的知識整合進AI,讓不熟悉工作的新人,也可以透過AI的協助,馬上可以開始處理大部分的初階工作降低新人的入門門檻,能更快上手,減少因人力短缺導致的生產停滯。

 

透過AI和工作人員的協作,不僅可以將落後進度及產能拉回既有的程度,甚至可以再進一步優化、提升產能。

 

AI協助企業進行業務培訓

以業務的角度為例:一位新人業務剛進來,企業要先花很多時間進行業務訓練,然後跟著老業務一起去拜訪客戶,雖然老業務手把手的教,但公司產品品項繁多、每間客戶的需求與狀況都還未掌握的情況下,新人面對客戶的問題是一問三不知,只能將問題帶回公司再問一遍,不但得不到客戶的信任感,公司也必須花相當多的時間進行教育訓練。

 

但如果將所有資料上傳到ChatFile,這時ChatFile便可以化身成業務助手、小助理,生成客戶動態與互動內容,辨識客戶喜好提供銷售動能建議。協助業務快速了解產品、客戶過往的購買、使用歷史資料、產品庫存等問題。

 

即使是新進的業務,也可以利用ChatFile掌握新的產品或新的公司的一些服務規格,再將這些經驗反饋到ChatFile內,讓ChatFile不斷餵養學習,不單純只是顯示資料,還是降低門檻、讓新人更快上手,有問題只要詢問ChatFile即可,也不怕招不到人、經驗與知識無人可傳承的窘境。

 

另一方面,剛進公司的新人,一開始對於公司的規章制度、流程都很不熟悉,需要處理事情時,也不一定能找到對的窗口,這時便可以利用ChatFile來解答,減輕人資與行政的作業負擔。

 

AI客服減輕人力需求

以AI作為一線接待客戶的智慧機器人,至少可解決大量且簡單,用戶可自己排除的問題,提升顧客滿意度,並降低第一線客服人員的負荷、提升客服人員產能,讓他們可以專注處理升級複雜的案件。

 

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利用AI科技技術,解決企業困境

數位技術釋放人力,創造工作價值,紓解缺工壓力

缺工,就是反映經濟成長,勞力需求擴張,而在這個變局乍現的新時代,企業主對於能幫助企業不斷成長、加速突圍的人才更是渴求。但企業又要如何找到符合公司需求的這群人才?倚靠內部培訓、向外求才,還是洽詢專業機構協助支援?

 

但缺工,是企業真正的問題嗎?這篇文章中我們可以知道,想要留住人才,除了提高薪資福利以外,就是營造歸屬感。若是想以現有的人力提高人均產值,就要朝著數位化、自動化、智慧化來發展。

 

「數位轉型」已逐漸成為鋼性需求,企業無不希望引進數位化工具,透過自動化節省人力,並利用數據分析來進行決策,運用AI等科技以提升競爭優勢、實踐工業4.0。但最大的挑戰之一即在於「人才」。無論是找不到智慧製造專才,抑或是符合公司需求的人才不夠用,皆是轉型之路上的一大難題。

 

過去傳統思維裡,有「缺」就「補」,但到底有沒有補在正確位置卻是大家從未注意的。企業缺的,到底是何種員工?為何市場上仍是一堆人喊著找不到工作?

 

回到一開始所提及的,許多人擔心原本職務及工作機會會因為AI影響而消失,但換個面想,

許多新的職務也會因為AI而出現。而這也PUSH員工應重新思考能力的價值,而企業必須即時轉換員工的職務、重新組織內部結構、對原有內部員工進行適合的培訓、提升技能,打造企業韌性與靈活度。

 

即便如此,我們仍建議企業應重新檢視內部的正式員工數量與配置組合,並進行策略上的對應調整,同時評估內部作業流程推動下一波數位化、自動化的可能性,以精進營運效率。特別是針對技術門檻較低、重複性較高的工作內容。

 

執行ESG減碳政策規劃

面對不可違逆的減碳、去碳 ESG 趨勢,台灣企業大多是因國內外法令規定或客戶及供應鏈要求,也就是為了基本的企業生存而做ESG。

 

無論是什麼原因都讓企業不得不謹慎思考,如何才能善用工業4.0及智慧製造、AI等數位工具、碳盤查及能源管理等節能減碳技術,達成2050 淨零碳排的目標?

 

在綠色警報來襲!企業實行ESG必備的基本常識一文中提到,企業在完成碳盤查及碳足跡等工作,知道本身的排碳數據後,還必須精確分析各項數據,規劃全面性的減碳策略,才能達到實質的減碳成效。

 

首先,必須要能量化碳排放量,因此要利用數位系統軟體,讓企業在日常工作中就可即時得知碳數據,像是營運成本、上下游供應鏈、材料使用及產品生命週期的追溯等項目,先有數據資料後,企業才能依據真實效益,更準確地選擇減碳方式。

 

以台灣製造業來說,大部分的碳排放量都是因為使用電力。因此可以先用數位電表、感測器等透過IoT技術來即時蒐集碳排放數據。

 

掌握數據後,再來就是提升能源效率,透過能源系統進行數據蒐集和分析,進一步優化能源使用配置。像是調整設備使用參數,提升能源效能;定期進行設備預先保養,避免突然發生損壞時需要停機維修等,非計劃中的意外狀況等。

 

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AI新紀元,企業如何運用AI科技打開全球機遇之門

當全世界正面臨的氣候變化危機影響,企業如何利用AI協助自己做到真正的永續、找出企業核心價值?

 

企業都希望能充分利用資源,降低成本、提高產品品質和生產效率,從而達到效率高、交期準、浪費少的目的。但如果還是只用舊的方法,是沒辦法達到這些目標的。

 

因此企業必須轉換思維,透過更智慧的AI科技、數位工具等,讓人和數位技術更有效益的協作。讓原本沒有湊足三個人不能做的事情,變成一人就可以做,甚至是自動化、智慧化生產、運營,靈活運用人力在各工作崗位上。

 

藉由工業4.0及智慧製造IoT機制,更有效地做到產業精實管理,改善生產流程,並量化精準數據,針對關鍵成效進行追蹤優化,同時達到ESG和減碳,重新定義人均產值,才是企業想要呈現的目標。

 

但不管是尋求用AI及數位技術填補人力資源不足的可行性、協助員工發揮工作最大價值,都是落實企業永續策略中不可缺少的關鍵環節。

 

2024年是AI技術重大突破和企業面對挑戰共存的一年,利用AI技來協助企業成長,達到永續經營,是企業與員工必須攜手面對的重要挑戰!

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「工廠智先鋒 保衛現場0缺工」人機協作X數智員工 企業新解方扭轉缺工困境

2024/08/06(二)~2024/12/10(二) 15:00~15:30

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