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#藍色債券 #藍色經濟 #ESG #總編輯精選 #工商財經周報
AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起
芮嘉瑋／專欄 2021-01-28 02:45
2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊，疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年，投資購買設備及原料的腳步也都放緩，預期新的一年，隨著疫情穩定與經濟復甦，許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料，鋼材需求可望隨著市場回升而轉強，且至少旺到第2季。
舉例來說，在汽車的構造上，有相當高的比例是使用鋼板，包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等，所以汽車業的好壞，間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮，從而鋼市好轉、鋼價高漲，幾乎各國都是如此。
隨著消費型態轉變，產品生命週期縮短，各行各業面臨客製化的挑戰，並在智慧工廠生產流程的訴求下，往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作，鋼鐵傳產業也不例外。然而，現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境，必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合，以利製造業數位轉型升級，因應瞬息萬變的市場挑戰，凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。
何謂智慧製造？
經歷4次工業革命的演進，第4次工業革命被視為「工業4.0」，且因智慧製造是工業4.0的核心部件，在製造產業兩者幾乎可劃上等號，從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。
在工業4.0的時代驅動下，現今製造業不斷與數種新興技術結合，從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。
因此，智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系，並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式，使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力，以適應快速變化的外部市場需求。
如何利用AI加持智慧製造
由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ，其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力，就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在，它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式，進而學習過往曾經發生過的錯誤，以提前作預測及預警，藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率，也可適時的根據產線作調整。
至於該如何利用AI加持智慧製造，讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司)，在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局，提供製造業者掌握AI加值智慧製造，讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。
中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019)，具體而言，係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測，而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。
該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中，該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110，用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量，進而可產生估測鋼帶翹曲模型，且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量，用以供矯正機構130矯正鋼帶。
經過大量數據的累積，該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值，當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時，該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值，供操作者參考，從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。
再者，由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段，為了讓產品的機械性質符合預定的規範，過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數，然而，人為經驗難以即時反應生產線狀況，中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128)，當執行完一部分的生產階段以後，可以即時地計算下一個生產階段的製程參數，其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型，後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。
在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中，在步驟220，可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221，此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質，換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入，機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。
在步驟230，對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中，將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質，並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中，依照預設生產參數進行下一個生產階段。
如果步驟240的結果為否，則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數，並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中，執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括：設定一利益函數；將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質，並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值；以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。
此外，中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629)，係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧，以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。
給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控，以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而，智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外，虛實整合系統(或稱網路實體系統，Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一，整合物理模型、感測器資料和歷史數據，在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態，透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合，建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。
未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環，隨著工業4.0的蓬勃發展，台灣製造業在邁向智慧製造過程中，所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作，欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造，然而若能整合虛擬(Cyber)，強化與工業物聯網之整合，更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。
過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵，如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級，是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢，透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入，並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系，將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態，轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例，以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力，才能持續在全球製造體系中發光發熱。
附圖：鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋
資料來源：https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m
【經濟通】嚴懲「行為性」逃廢債 中央冷待地方逼宮
「沒有那麼多壞帳，中國哪來那麼多富人」，多年前遭央行級官員一語道破的怪現象，正面臨國家金融穩定發展委員會(金融委)的最新重手整治--對欺詐發行、虛假信息披露、惡意轉移資產、挪用發行資金等違規違法行為「零容忍」。
從5月銀保監規範信托業務，到8月央行祭出房企「三條紅線」，再到周末金融委提出嚴厲處罰各種「逃廢債」，監管層頻頻出招，劍指嚴防非金融企業債務火燒連船引發系統風險，更或顯示中央冷待信譽下降的地方政府「逼宮」。
「沒有壞帳，哪來富人」成讖
「20永煤SCP003」、「17華汽05」兩隻AAA最高評級國企信用債，近日接連違約，正引發「打破剛兌」和「保衛信用」之間的二元難題。而愈揭愈多的「貓膩」，促使金融委周末急出手，明言嚴懲「逃廢債」。
何謂「逃廢債」?據金融委的說法，包括欺詐性發行、披露虛假信息、惡意轉移資產、挪用資金等。以河南國企永煤為例，其在本月10日爆出10億元(人民幣.下同)超短融違約前不到一個月(10月20日)，剛剛發行10億元「20永煤MTN006」，其中有無充分揭示可能違約風險，引發「逃廢債」疑雲。
另一間違約債務規模達65億元的遼寧國企華晨集團，被揭分別於5月、7月將最賺錢的華晨中國(01114)近12%股權轉讓至遼寧省國資委旗下遼寧交投集團；9月，再將手中全部約30%股權無償轉讓至新設子公司遼寧鑫瑞。在不再直接持有華晨中國任何股份後，集團於上周五(20日)宣布破產重整，被投資人形容為「處心積慮」。
一個可能是明知違約卻繼續發債，一個可能是預先剝離優質資產迎接破產--似令市場回想起多年前央行前副行長吳曉靈的那句，「沒有那麼多壞帳，中國哪來那麼多富人」的金句。
金融委促落實監管和屬地責任
面對中國非金融企業債務佔GDP比例飆至165%(截至第三季)，原先似乎跟「違約」二字絕緣的國企，下半年累計已有10家發生實質違約或展期。儘管這些違約主體現時所持債券餘額合計約千億出頭，不及今年新發行信用債總量近11萬億的零頭，但金融委提及，近期違約個案有所增加涉及「行為性」因素，除了指向發行人惡意逃廢債，更有警示地方政府勿試圖「逼宮」中央出手之意。
多年來，市場癡迷於追求系統穩定的政府必定會介入的信條，此從2013年錢荒事件可見一斑。不過，去年包商銀行的破產打破此迷思，人行行長易綱最新指，「以政府信用支持和房地產作為抵押品的信貸快速擴張，會導致金融風險向銀行和政府集中」，相當於明言政府、銀行不會為企業債務兜底。
而對信譽下降、博弈中央出手的地方，金融委同指，「要從大局出發，按照全面依法治國要求，堅決維護法制權威，落實監管責任和屬地責任，督促各類市場主體嚴格履行主體責任，建立良好的地方金融生態和信用環境。」
最新拋出「償還50%本金，另50%展期270天兌付」的永煤集團，周一再面對另兩隻合計20億元超短融到期，信用風波如何收科，河南這個中原大省融資信用又會否崩盤?拭目以待。
#經濟 #金融
本集主題：「親子玩水族：生物觀察，生命教育，親子共作，適合大人小孩一起飼養的53種水族寵物」新書介紹
專訪作者： 吳瑞梹 （Paul Wu）
內容簡介：
★3~10歲親子共讀，11歲以上自主閱讀★
想養寵物，但遲遲不敢開始？
水族動物形態美麗且獨特，只要懂得牠們的基本生存條件和需求，任何人都能成功飼養，是能適應大部分環境的可愛寵物。在本書中，水族專家、生命科學博士吳瑞梹以簡明的圖文，面面俱到地傳授飼養水族的必備知識，包括水生動物的各式習性和特色，飼養成功的重點和硬體條件，讓老師和家長可以藉由本書的指引，與孩子一同觀察、學習寶貴的生物知識與珍惜生命的態度。
「很多住在都會的孩子沒有接觸過真正的大自然，一到了真正的野地中又不知道如何觀察與理解環境及其中的生物。但若只去動物園也只能觀望，便無法瞭解何謂親手照養與觀察動物習性。這時候街上林立的水族館反而成為都會孩子接觸貓狗以外芸芸眾生的絕佳機會。這些小動物並不應該只是商品，不只是撫慰人心的萌物。這本書正是為了這樣的孩子與父母書寫，讓這些小動物不只被養活，也能過得好；讓孩子不只得到樂趣，也養成負責、細心與同理心。」──顏聖紘︱國立中山大學生物科學系副教授
本書介紹的水族類寵物共同特色為：
．飼養條件門檻低，硬體、飼料準備簡單。
．體型適中，容易觀察。
．外形與行為多樣化，生物學知識豐富。
．取得容易，市場價格親切。
多彩多姿的水中生物，各個都有奇特本領，從飼養的過程中，孩子能學會同理心、尊重生命，以及主動學習、負責任的觀念。水螅有祕密武器，渦蟲有不死之身，鬥魚爸爸一定先有房才結婚，慈鯛爸爸和媽媽不但是恩愛夫妻也是模範父母，有的魚卵能像種子一樣保存，遇水則發……。多樣好玩的水生動物行為，讓大人小孩都能驚豔於大自然的奧妙，是想入門水族的新手，或想與孩子一起開始飼養動物時的父母最佳的實用指南，也很適合作為中、低年級的生物課程的輔助教材。
．暢銷書《魚菜共生自學指南》作者寫給大人與孩子的水族學習指南。
．53種水生動物加上延伸品系，從魚、蝦、螺到蛙、龜、蠑螈一次全覽。
．飼養技巧、觀察方法和生命、衛生教育面面俱到，協助老師及家長建立孩子全方位的科學觀。
．清晰美麗的水族攝影，正確辨識動物外型特色與行為表現。
．附趣味學習單，增進學習效果。
作者簡介：吳瑞梹
臺灣大學生命科學博士，專長為水生生物學、環境生態學、水產養殖學等。曾任職於高雄海洋科技大學、國家衛生研究院與臺灣大學等多所學術研究單位。具有數十年的水族生物飼養觀察經驗，長期參與水族攝影、出版與推廣的工作，並曾受邀至多所學校社團與年度觀賞魚博覽會中進行演講，分享經驗。作者創作無數水族圖文，散見於國內各大水族出版刊之中；並著有《魚菜共生自學指南》、《燈魚圖典》、《坦干依喀湖的亮麗鯛》等多本書籍。
相關著作:《【行動顯微體驗版】親子玩水族：生物觀察，生命教育，親子共作，適合大人小孩一起飼養的53種水族寵物》《魚菜共生自學指南──從居家觀賞、自給自足、社區教育到工廠生產，建立綠色永續的現代耕養系統》
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