美國富比士 (Forbes) 雜誌日前將 AI、自動化、數位孿生(Digital Twin) 和物聯網 (IoT) 列為今年五大產業趨勢之一，意味：互聯的機器／設備可藉由感測器達到工作效率最佳化，而預測性維護(predictive maintenance, PdM) 可將停機時間降至最低並將維修備件資訊自動發送到系統。
深入探究，借助電腦視覺等機器學習 (ML) 技術的感測器，可進行自動化品質控制 (QC)、監測成品品質並針對製造流程調整；演算法還能監控現代製造設施周圍的能源分配，以最大限度地提高效率並減少浪費、污染和排放。數位孿生是另一個與數據和分析相關的概念，將從現實世界的感測器和物聯網設備收集而來的資訊用於在虛擬世界中，創建系統的數位模擬——從單個零件到整個製造工廠。在這裡，可以比使用真實的物理系統更經濟實惠地對其測量、分析和試驗，再將從數位孿生中學到的見解，應用到現實世界中的對象、系統或流程。
近 來 話 題 不 斷 的 輝 達(NVIDIA) 共同創辦人暨執行長黃仁勳，日前在 COMPUTEX 發表主題演說時也針對 AI 對於製造業有所論述：全球製造業估計有 1,000萬家工廠盡是工業數位化腹地，例如，和碩聯合 (Pegatron) 正利用 AI 提高運作效率，首個試點項目之一即是透過深度學習 (DL) 檢測產品異常，使用 ResNet 等經調整後的神經網路 (NN) 模型獲得可靠結果。和碩已在自家多數工廠部署 Cambrian 自動檢測人工智慧平台，維護數百個 AI 模型、在NVIDIA A100 Tensor Core GPU進行訓練，速度比在工作站訓練加快 50 倍；原本需要數週完成的工作，現在縮短到只要數小時。
圖：在全球擁有 31 家工廠的寶馬集團 (BMW) 正在與輝達 (NVIDIA) 就數位孿生進行合作， 藉 Omniverse Enterprise 運行工廠模擬以優化營運
