隨著人工智慧與物聯網的快速發展，聯網裝置預計到2024年將成長至約170億台，物聯網的倍數級成長指日可期。製造業面臨著從傳統製造模式向智慧製造的轉型挑戰，企業紛紛進行數位轉型，在生產流程中導入各種自動化方案，提升工廠的營運效率與生產力；與此同時，全球環保意識的提升也帶動企業對於ESG永續發展的重視，在智慧工廠中為了應對資源有限、環境壓力增大的局面，人工智慧技術的應用展現出巨大潛力，協助工廠提高生產效率、降低能耗、減少廢棄物，並促進循環經濟的發展。
AIoT提升能源效率管理及減少碳排
人工智慧日益成為業務工作流程中不可或缺的要素。然而，當感測器和其他資產位於本地(On-premises)時，依賴外部雲端並不總是可行。若所在的產業高度依賴物聯網裝置，則需要重新考慮能源跟裝置上的需求。
在生產階段，AIoT可以顯著提高能源效率並減少碳排放。如自動搬運系統透過AI數據分析提高搬運效率，減少碳排放，或是環境控制系統，更加精準監控生產環境溫、濕度，達成安全性、可靠度和作業良率的提升，工廠的能源管理也利用AIoT實時監控和調整能源使用，確保能源的最佳利用。2021年獲選為「全球燈塔工廠」友達光電，其微電網能源管理系統即利用用電數據，結合AIoT技術，預測和分析用電量，進而自動化調整用電方式，優化能源使用效率，此外還能通過分析製程的材料數據來找出最佳化配方，並最小化廢棄材料的生成。透過即時監控生產過程中的各種參數，AIoT可以識別並消除不必要的資源浪費，從而提高材料使用效率。
圖：智慧化微電網能源管理系統多樣化電力調度策略(資料來源：友達光電)
預防性維護與廢物處理
在智慧工廠的管理上，設備的狀態監測也是一項重要任務。傳統工廠中當生產狀況有異常時機台才進行維修，在AIoT發展下，設備健康監測和預防性維護的措施得以實現，並進一步減少設備異常導致的能源與材料浪費。通過安裝在設備上的各種傳感器，AI系統可以實時監控設備的運行狀態，預測潛在故障，提前進行維護，從而延長設備壽命，減少維修和更換所需的資源。半導體封測指標工廠日月光即利用AIoT與大數據進行設備機台的預防性維護，即時偵測設備組件故障與預測異常，提高設備的運行效率的同時也大幅降低設備異常導致的成本損失。
圖：日月光將AIoT應用於工廠製程，可降低設備異常導致的成本損失。（資料來源：日月光）
在廢物處理方面，AIoT的應用更是顯著。製造產業所產生的大量汙水、廢氣利用AI分析預測排放的數據，後續進行精確的分類和處理，得以大幅降低化學處理的成本。臺灣的新創團隊臥龍智慧即是少數將AI技術應用在汙水處理的公司，如半導體工廠等高汙染的廢水，從水質監測到處理過程中藥劑使用的精準計算都因AI的導入更有效率，進而大大提高資源的使用率與回收率。
展望未來
AIoT在智慧製造及永續製造中的應用正快速發展並改變各行各業的未來。智慧工廠除了利用自動化流程提高製程效率和經濟效益，藉由AIoT的導入更能進一步減少對環境影響。隨著技術的進一步發展和應用範圍的擴大，AIoT將在推動製造業朝向永續的方向發展中扮演越來越重要的角色。AIoT技術的應用不僅僅是技術的革新，也將能為全球環境保護做出更大的貢獻。