其实用不到工业4.0 光谈自动化生产(工业3.0 ?)
高雄到底有那些工业？那些工业要导入自动化？
因为自动化的难度依据不同产品差很多
机械业零组件 电子业零组件 脚踏车 船 手表 NB 风扇 POWER 网通产品等等等
会需要视觉辨识 coding 组装精度 贴胶带 喷漆 coating 旋转移动 上胶 点焊
研磨抛光 电镀 阳极
所需要的自动化技术各行业都差很多
甚至产品也会需要为了符合自动化作修改
最重要的是 产品的利润与产量是否能够支撑自动化生产
感觉太平岛挖石油还简单些.....
※ 引述《cueohmygod (跳跳)》之铭言：
: 大家早！刚好搭高铁搭车中，来回一下自己可以稍微回答的问题。
: 最近很多讨论工业4.0跟AI，刚好我就是做相关的研究最近接的案子也是在高雄的某传统
: 产业。
: 我这边只是就我所知的简单帮大家厘清一些观念，讲的不对希望大家鞭小力点。
: 首先工业4.0跟AI是阶段并不是两个不同的方向，
: （3.0）
: 开始是把所有资料整合在一起去做决策，
: 拿制造来举例：
: 工厂的制造有四个流程都是自动化
: A>B>C>D，而每台机器都有一个参数值
: (初始值)假设A的参数是2.5
: B为1.5
: C为3
: D为2
: 而值组合为2.5>1.5>3>2，当然这个值的组合可能不是可以产出高良率或最佳产能的最好
: 组合，经过有“经验的人”去反复调整可能变为
: A=2.7
: B=1.3
: C=3.1
: D=1.8 ,
: 到这边就是目前很多传统产业的现况，多数是利用人为的经验判断去调整参数。
: 但这个值会是最佳答案吗？不一定是，这时候会透过数据模型及大量资料去找出近似答案
: 。
: 一定有人会疑问，为什么是找近似答案，因为当排列组合实在太多及限制条件时，且不一
: 定会有最佳解时，我们只能尽可能找近似值。
: 因为找出最佳答案可能会花费非常多的时间跟金钱，商人在做生意不可能每天都在等你找
: （4.0）
: 所以开始进入所谓的“机器学习”时期，前面有提到透过数据模型找出近似答案，但希望
: 朝着最佳答案方向时该怎么办？
: 这时候就是利用电脑自我调适的方式一直去找出最靠近的解。
: （AI)
: 当开始电脑开始学习找寻答案这段时间，开始会把一些突发状况的因素加入进去，
: 如，机器停机维修、突然故障等 其他会影响流程的因素时，该怎么做处理的“方式”教
: 会电脑去判断跟反应。
: 这样才是达到AI的世界！
: 最后讲白了，要做可以做，绝对也是以后的趋势。但是要考量到，每个阶段都不是短时间
: 可以达到的，还要去验证结果，而且会要投入大量的物力跟人力去把AI养成有用的。一间
: 中小企业绝对养不起，没有一定的制造规模，养了也是弱智AI（资料量不足or收集缓慢）
: 最坏的情况就是聚集了一堆精英人力、大量的财力，然后找不到答案，提早下课！