隨人工智慧（AI）興起，扭轉了傳統工廠過往不具效率的管理模式，加上全世界在工業自動化、聯網系統發展日趨成熟，將加速智慧工廠的實現。富邦證券研判，這波AI趨勢浪潮，智慧工廠的落地將成為AI解決方案中進展最為快速的應用之一。

　在智慧工廠的AI解決方案，是指擁有結合科學為基礎的數據管理、導入自動化設備及相關設備的聯網（IoT）、協作機器人的協助，做有效的機器學習分析，具有快速導入不同產線與虛擬數位化工廠的創新模式，能夠協助企業實現更明確且更具戰略性的決策，達到有效提升整體公司效能與獲利。

　隨各國政府及相關產業指標企業的投入，許多應用場景也漸漸浮現檯面，根據拓墣產業研究所預估，全球智慧製造的市場規模於2020年將成長至3,200億美元，年複合成長高達12.5％，估計受惠廠商包括機器視覺、協作機器人、倉儲機器人、感測器、智慧監控、MCU、系統解決方案等業者。

機器人與自行學習 大幅提升效率

　富邦證券指出，智慧工廠主要基本架構在於AI與IoT的整合，利用相關技術結合工廠監控、製程、倉儲、檢測等各站別產生應用，並藉由數據整合與機器學習，來達成智慧工廠的實現；目前在智慧工廠的實現上，可歸納出機器視覺、機器人、資料分析等應用領域，藉由工廠中各站別所產生出的大數據，透過工業物聯網傳輸，以AI學習、分析，達到工廠最佳化的表現。

　首先，在機器視覺的部分，智慧工廠的應用主要為智慧監控、倉儲空間管理、設備監控及產品自動化檢測四大部份，在監控與檢測系統取得影像的同時，AI就開始藉由影像畫素、亮度等訊息，進行運算、辨識、分析與預測，並結合資料庫中的大數據進行學習與判斷，如此一來便可達到即時預測、分析與警示能力，有助於提升整體效率。

　再者，工業機器人的導入在智慧工廠中占有相當重要的地位，根據研究機構IFR預估，2016年到2020年全球工業機器人出貨量將超過50萬組，年複合成長率超過15％；產值也將由2016年的110億美元成長至2020年的300億美元，年複合成長率超過20％。可以預期，智慧工廠趨勢明確，將帶動機器人供應鏈需求大幅提升。

　相比過去傳統工廠機器人所需空間大，需要固定安裝，在安全性上也必需與人員隔離，避免作業人員被機器人動作過程中所傷害。目前在工業用領域陸續導入的協作機器人，不僅所占空間小、可隨意更換工作位置，且協作機器人因藉由AI自行學習，功能性部分不侷限單一作業動作，可以應用的層面就愈來愈廣泛。此外，協作機器人可以與人員或機器人同時作業，因此未來在智慧工廠內將呈現協作機器人與傳統工業機器人分工合作的態勢，此為智慧工廠目前極力發展的項目之一。

降低人力成本 減少錯誤風險

　就產業別來看，例如倉儲、物流系統，需要對產品做分類、篩選、運送等，整體作業分工非常細，工廠內各站別分類也很繁雜，過往主要依靠人力從事相關工作，因此人力成本占相當大比重，隨著機器人導入有助於降低成本與提升效能。

　全球電子商務大廠Amazon 在2012年以7.75億美元收購倉儲機器人廠商Kiva system，隔年導入相關解決方案，每年幫Amazon節省9億美元人力支出，並縮短入庫與出貨所需作業流程，根據Amazon表示，每件物品物流成本下降了48％，有助獲利提升。

　此外，智慧工廠著重在智慧化，主要依靠各監控設備、製程設備、檢測系統、協作機器人等所產生出來的數據，經由人工智慧進行資料分析、判斷，加上機器學習分析，達到工廠效能最佳化，加速整體產能效能提升，有效提升整體公司獲利。

　在開發新產品或建置新廠時，也可運用虛擬數位化（Digital Twin）技術，應用各項生產數據，進行人工智慧模擬試產，預測新產線效能及產品數據，藉此優化生產數據參數，協助工廠在產線設計、參數設定、耗能、良率預估等，減少產能建置初期產生的錯誤風險，提供企業資本支出效益最佳化，並徹底改變過往製造業生產模式。

台廠坐擁 智慧製造優勢

　富邦證券指出，台灣在80～90年代因製造業的大量投入，造就經濟快速成長，由各項傳統產業延續至ICT產業的面板、終端裝置、半導體等產業，接續為台灣經濟創造高峰。各產業在當時不論技術或市占率均領先其他競爭對手，製造業建廠及生產設備產業供應鏈上相當完整。在智慧工廠浪潮來襲下，已有許多企業開始跨入智慧製造領域，並挾帶著對產業技術的了解、供應鏈的完善，有助於台灣廠商提供全面性的解決方案。

　台灣在智慧工廠解決方案、工業機器人產業及工業監控與檢測部份，已逐漸有成果展現，包括多軸機器人、協作機器人、機器人零組件及廠房、機台監測系統與智慧檢測系統等，在產品性價比上都有不錯的表現。富邦證券預期，在這一波工業智慧化產業浪潮的帶動下，相關供應鏈營運有機會逐年成長，是未來值得關注的標的。