【媒體報導】奇美六位AI尖兵領軍三招拉升智慧產線效能

企業力挺〉捐款3000萬注資台灣AI學校

文 / 陳育晟攝影 / 張智傑

來到奇美實業台南仁德總部，幾座雕像傲然佇立門口，反映創辦人許文龍的藝術品味。

成立於1960年的奇美實業，是台灣首家壓克力板和ABS樹脂廠商，看似難和人工智慧（AI）扯上關聯，卻其實早從七年前就已布局。

2011年，工業4.0概念首度在德國漢諾威工業展出現，引起國際間廣泛討論，但要怎麼落實，當時莫衷一是。隨著工業4.0概念日益成熟，奇美也在兩年前每季召開自動化、智能化會議，由基層同仁提案，討論如何優化。

這段期間，奇美雖依舊穩坐全球ABS樹脂第一大廠寶座，但來自韓國、中國大陸追兵的挑戰，令奇美難以鬆懈。看到競爭對手布局工業4.0、導入AI，總經理趙令瑜愈看愈心急。

「AI在國外已經發展一段時間，如果台灣沒有準備AI人才，沒辦法跟國際接軌，」奇美一直深感人才不足。終於去年6月11日，一道曙光出現在眼前。

那天，中研院院長廖俊智透過國票金控董事長魏啟林牽線來訪，邀請奇美捐款，籌備財團法人科技生態發展公益基金會（簡稱科生會），協助成立台灣人工智慧學校。

「AI不可能單獨存在，一定要應用在不同領域，」當天廖俊智對所有奇美高層說，中研院過去從事「上上游」學術研究，若能和產業界一同打造製造實作平台，勢必對產業AI化、產業升級有幫助。

「聽他講到一半，我覺得這是非常好的idea（想法），還沒向董事會報告就捐3000萬出去了，」趙令瑜的果決，讓奇美成為科生會六家捐助企業中，最快拍板定案的一家。

今年1月，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班開始在中研院開課，奇美也派了六位同仁北上，並花錢向中研院租宿舍，方便同仁上下課。

這六個同仁，分別來自工務、化工、資訊科技部門，「除了背景以外，還要有potential（潛力），再來就是要年輕，」趙令瑜表示。

這些員工即便人人是碩士，也都會寫程式，但上課卻聽不懂，只能打電話給生產總處副總經理李建興訴苦，甚至差點動了逃學的念頭。

「很多同學，來自不同的產業，背景也不一樣，大多是金融、醫療、媒體業的，」李建興好言相勸，隔行如隔山，要他們不懂就問。

三個月後，這六個同仁總算順利畢業，返回工作崗位。

同仁受訓後扮演顧問角色

奇美實業行政總處副總經理陳世賢表示，被派去學習，其實不輕鬆，不只學程式開發，連高等數學、統計學也學，「但光懂這些是不夠的，最重要是培養解決問題的能力。」

申請出差費時，還得附上心得報告，並提出如何用所學改善生產流程的建議。報告必須經過每一層主管簽核，而奇美內部也規定，主管不能只寫「可」或打勾，要具體給評論。

李建興觀察，雖然主管不可能像下屬懂得多，但至少知道他們在上什麼課，漸漸也懂得皮毛。

與此同時，奇美也和成大環工系幾位教授產學合作開發智慧廢水處理系統，希望用AI找出溫度、氣候、營養等參數中，哪些會影響水處理的效能。當幾位教授要就此案進行期初報告時，李建興突然心生一計，找了兩位自台灣人工智慧學校畢業、有化工背景的同仁到場聆聽。

針對數據處理、如何運用前面的資料預測未來，幾位教授均完整說明。但後來這兩位同仁提出建議，並指出哪些地方做得仍不夠精準，有待加強，問得他們直呼「背脊發涼」。

台下幾個主管這才發現，同仁經過台灣人工智慧學校的密集訓練以後，進步有多大。

奇美台灣員工人數約2200人，不太可能光靠這六個尖兵就撐起AI推廣，但至少能扮演顧問，提供意見。

升級硬體抓出產線大數據

人才到位後，奇美的硬體也同步升級。李建興坦言，六個同仁當初到台灣人工智慧學校上課前，帶著奇美亟需解決的問題去，但愈學卻愈覺得，帶去的資料量不足、品質不夠精，更糟的是沒找到重要的資料，問題就在於產線的感測器數量不足。

他們向高層提議在各廠房加裝感測器，以蒐集更多、更好的數據，交由AI分析。此提案獲得高層重視，很快就落實。

此外，過去奇美各廠房數據散落各處，均由人工統整，花了很多時間，卻還找不到癥結。

因此，奇美正推動「三年計畫」，把產線上所有大型電腦的數據抓下來並統整，某個產線發生問題，可以參考類似產線的數據，即時排解困境。

※ 本文感謝遠見雜誌授權提供

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