AI創新百強》AI轉型三避坑指南
文●張如嫻 攝影●郭涵羚 當我們走進和碩的筆電組裝廠，只見一台台筆電，正排隊經過檢測通道，多台相機跟自動光學檢測系統馬上拍下畫面，交由AI分析。兩秒後，螢幕上浮出紅框，部分元件被圈出顯示「NG」，瑕疵品隨即從另一條通道輸送離開，進入人工複檢站。 這，是和碩第一項在工廠大規模落地的AI應用：「瑕疵檢測」。而這條路，他們已經走了近十年，才終於開花結果，如今已能為公司省下七六％人力，效率也大幅提升。 他們是怎麼辦到的？ 和碩共同執行長鄭光志告訴商周，早在二○一二年，公司就察覺勞動力成本迅速攀升。對和碩的影響是：當一台筆電上千個零件、小至一根螺絲，全都仰賴人工檢查瑕疵，不僅容易疲勞，也會導致誤判或誤殺，拖累產線競爭力。但有經驗的老師傅，一次卻只能帶四、五位學徒，傳承，儼然是一條漫漫長路。 「但製造端有很多數據，數據裡累積的知識，可以為我們創造很大價值！」鄭光志回憶，他們決定從大數據來降低成本。先是瞄準「人」，分析出每個工作站適合什麼樣性別、年齡、身體條件的作業員，藉此調整人力分配；接著，再瞄準「流程」，透過人工貼標、分析，用好幾年時間，一步步整理出大量產線數據。 既然有了數據，那該運用在哪裡？他立刻鎖定了耗時、費力、且人才傳承相對困難的瑕疵檢測。二○一七年，和碩開始將AI導入檢測領域。 「我們第一次嘗試AI視覺瑕疵檢測，花了一整年才成功！」鄭光志坦言，這個過程，其實處處碰壁。
▲和碩共同執行長鄭光志（右）、人工智慧發展處副總座蕭安助（左）是帶領該公司AI轉型的靈魂人物。他們將AI導入工廠，節省人力與時間，讓員工信服。 為了打破慣性，和碩頻頻在公司內舉辦教育訓練，在各式會議上宣導，調整同仁對AI的理解與期待。 為提高大家的參與意願，他們還每年都舉辦為期三個月的培訓班，先上課，再由AI工程師與終端使用者組隊，提出題目與解方，原則是每個案子都必須能落地執行。他們還舉辦競賽、提供獎金，千方百計的想讓員工習慣「用AI解決痛點」。 然而，這又來到第三個坑——你得先做出初步成效，才能說服員工相信。 「其實人就是有個特性，他要能看到結果，才會相信。」鄭光志說，尤其工廠作業員大多習慣每天做相同、固定的工作，公司起初想扭轉慣性，總有人怕麻煩、擔心風險而抗拒。 於是，他先從主管階級開始溝通，透過各種會議、聚會凝聚共識。他認為，主管得要先相信，才有機會把相同思維，推進每個人腦袋裡。而當主管的目標明確、由上到下一路推行到現場，第一線作業員慢慢發現，原本一個工站要十人，現在只需一人，檢測速度也明顯加快，他們才會覺得「有用」，願意跳下來學習。 漸漸的，這個AI瑕疵檢測開始在各個工廠落地，各項應用也被整合成PEGAVERSE平台，讓員工更容易上手。蕭安助透露，如今平台上的多數AI應用，都是由工廠同仁自主開發。 
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