商業興觀點／數位孿生驅動製造升級

在今年的Computex大會上，輝達執行長黃仁勳再次掀起了AI的旋風。他重點介紹了NVIDIA Omniverse平台對製造業的革命性影響。數位孿生概念為製造業的生產模式帶來顛覆性變革，黃仁勳預示著自家Omniverse平台將為數據驅動製造業之未來發展的關鍵技術。

在進入數位孿生製造技術之前，眾所皆知的，數位轉型是製造業提升競爭力和效率的關鍵步驟。

對於剛起步數位轉型的製造業，首要目標是建立全面的數據收集系統，確保數據來源的多樣性和完整性。接下來要力保數據安全、可靠地儲存，並具備高效的數據管理能力。

在此基礎上，開發數據分析能力，支持業務決策。同時，引入自動化技術，提升生產效率和品質控制。最後，利用人工智慧技術進行預測分析和自動化決策。

對於已經完成初步數位轉型的製造業，需要進一步提升技術和創新能力，全面推動智慧製造，實現更高階段的自動化與智慧化。強化全球供應鏈的協同效率，確保供應鏈的靈活性和可靠性。利用數據和AI技術提升客戶體驗和服務品質。推進可持續和環保的生產方式，實現綠色環保製造。同期間，也須培養具備數位化技能的人才隊伍，才能支持企業持續創新和發展。

在製造升級實際應用方面，對於剛起步數位轉型的製造業，需要著重於自動化生產線的建置，利用機器人進行自動化操作；在設備和產品上嵌入物聯網感測器進行數據收集；利用雲端計算儲存和處理大量數據；通過大數據分析提升決策效率；運用機器學習優化生產流程和品質控制等。

對於已經數位轉型成熟的製造業，則需要開發或部署自主學習的AI系統、建立數據湖進行大規模數據存儲和分析，使實現虛擬與現實世界的深度融合，並加入更先進演算法分析技術進行預測和決策支持；通過數據驅動創新和產品開發等，推動製造業邁向智慧化的新階段。

以目前趨勢可以武斷地說，數據驅動是製造業轉型升級必備的核心動力。隨著新技術的不斷湧現，製造業的工作模式正在發生根本性的變化。傳統的「人找數據」的方式逐漸被「數據找人」所取代。

在海量數據和AI算法的加持下，數據正在主動尋找問題和挖掘洞見，接著驅動決策與執行。

製造業只有順應這一趨勢，全面帶入智慧數據所延伸效益，加速數位化轉型的步伐，才能在新一輪的產業競爭中贏得先機，實現高品質的製造發展。AI世代已到，數據製造正在成為製造業發展的新藍海。