記者洪聖壹／上海報導
製造業體驗時代來臨，為了強化技術升級，人工智慧是當中的一大顯學，稍早達梭系統 EXALEAD 執行長 Morgan ZIMMERMANN 分享有關人工智慧領域的應用，說明了目前的人工智慧與機器學習，可以幫助產業做到的事情。
對於多數產業來說，機器學習、人工智慧都是自動化的範疇，以往業界需求主要著重在怎麼透過機器學習預測整個生產流程，讓全領域受益，如今的機器學習著重的是「精準度」。
達梭系統 EXALEAD 執行長 Morgan ZIMMERMANN 以法國電信商 LA POSTE mobile 為例，指出當時該廠商要求達梭系統協助解決一項技術上的問題，過程中針對不同用戶以相同的數據做出一個調查數據，當時的研究範本是 95 萬個客戶，但是在調查過程中，達梭系統發現隨著調查時間拉長，精準度也會提升。
從現場的數據來看，當時的第一個月調查數據精準度只有 75%，對比十個月的精準度卻超過 80%，證實只要改變算法就可能影響一個百分點，但是把數據總量拉長，就能有效提升準確率，時間軸越長、種類越多，精準跟可靠度越高。而針對人工智慧的應用方面，Morgan ZIMMERMAN 分享了以下幾個實際情境：
優化採購流程
另外還有一個例子是透過 3DEXPERIENCE 進行零配件採購的優化，透過人工智慧可以設計各種優化的場景，優化的成效相當驚人，當時有個廠商，僅僅是調整一個零配件而已，每天就減少 50 萬歐元的支出。
即時成品優化與監測
Morgan ZIMMERMANN 指出，其實每一間公司現有的系統內都含有大量的「知識」，公司應該思考的是怎麼把這些知識數據化，然後用相同的技術挖掘公司內部那些隱藏的知識。在半導體領域方面，可以針對每個產品品質進行分析、然後學習，接著透過監測的方式來識別每個品項的不同。
分析工人動作數據、提升物流效率
還有一個相當神奇的應用，目前已經有某間物流公司，透過 3DEXPERIENCE 裡面獲得動態分析、根據監控影片來取得搬運工人的動態數據，從中獲取每個工人的每個動作數據，然後搭配醫療數據，來了解這些搬運動作對人體的影響，以及怎麼搬運，才能做出最好的效率，從而提供給一線工作人員參考跟學習，這是深度學習帶來的好處。
虛擬實境建模
在人工智慧領域上，回到頭來最重要的還是是數據的解構，像是透過虛擬＋現實的形式進行虛擬建模、建立仿真的環境，在該環境中對於人工智慧進行更進一步的培訓，從中提供更大規模的數據，藉由數千萬、數億次的事件來給機器進行學習，尤其在生產過程中，不斷的學習是很重要的。Morgan ZIMMERMANN 強調，在 3DEXPERIENCE 平台當中，不會讓數據科學家躲在實驗室裡面做實驗，而是要實務化、落實生產線。
其實不管是產品製造、流程預測、時效預測還是品質控管，在產品每一個製造流程上都可以使用人工智慧跟機器學習，透過科技的方式幫助製造人員、品控人員了解生產過程中出現的品控問題，然後反饋到生產過程，藉此讓公司營運、品控、生產、設計都可以彼此連接。
在這當中，透過深度學習可以萃取有價值的數據，挖掘出有用的知識，對於產品的設計、生產運營管理進行全面的優化，讓所有供應商、甚至客戶端，只要有問題都可以追逤、回饋，並且即時得到解決，這就是人工智慧，也是在體驗時代當中，必備的基本技術。
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