AI人工智慧
科技技術
因為科技成長導致的資訊量暴增，以往都是需要人力去協助整體歸納、分析判斷、最後做出決策及預測之後的方向該如何執行，但未來在公司的巨型資料庫裡，AI人工智能也能協助計算並決策？
從紙本記錄進入到電子輸入，因網路普及化和速度提升讓數位化在這十幾年間飛速成長，各行業都逐步邁入電子化資料的歷程，往數據世界邁進，這樣的模式加速了平常在食衣住行的應用速度，但也同時累積了龐大的數據。這兩年則因為疫情，不論是服務業到後台製造業，數位化的歷程加速，更加重了數據運算的需求，但面臨這些需求，企業並沒有足夠的人力能夠撰寫出完全符合應用的程式，或是傳統數據處理應用不足以加速執行運算。
20世紀以來，科技進步的速度越來越快，龐大且每天不斷增加的資訊量成為每間公司在成長的過程中的必要負荷，在收集、歸納、整理、統整到最後進行預測，往往需要耗費不少時間及人力去處理這些資料。在AI出現之後，對於收集及分析這類型的工作效率已經提升不少，但機器學習需要時間，且這樣的受訓模型及參數需要反覆驗證模擬並嘗試，才能得出最佳效果，或是處理出所需結果，往往會耗時2到3個月，背後的資訊工程師們也同時費盡心思不斷寫出新的模型以搭配驗證。
除此之外，洞悉歷史紀錄並進化到預測未來，甚至之後可能更改的商業模式，卻不是剛開始發展的AI智能能夠協助處理的部分。這也使得機器耗費時間演算完畢後，仍舊需要投注大量人力在數據分析後續的決策應對，以及最終的執行。
在現今數位化時代進行下，多數企業仰賴電腦自動執行，AI與演算法的快速成長發展也是企業成長關鍵，製造產業在這波趨勢下也需與時俱進的導入應用。當產品客製化程度變高，專案型訂單同時也增加企業完成訂單的困難度。企業在建立並引進平台系統後，將各單位或現場生產資料蒐集，運用AI進行大數據運算分析，成為資訊平台中樞，預警並自動執行決策，是未來應對少量多樣化訂單趨勢的重點應用。
在制定決策之前，AI於平台數據蒐集並智能化運用在專案執行上有以下幾點優勢：
企業透過每次專案運作優化累積知識經驗，形成專案執行專屬模板，於後續開啟專案執行時一鍵導入，快速產出計劃。
各單位偕同排定專案計劃，中控台演算智能派發任務，於適當時間主動通知任務執行者，協助專案成員了解現有任務進度；前置任務延遲主動提醒後接任務，使資訊同步。
系統可看到專案執行狀態，關鍵節點自動警告，生產階段自動回報，避免成本與時間浪費；進度自動化預警並提供建議，協助掌控採購、產線進度，避免進度落後造成損失。
當AI系統作為中樞平台能收集資料、自動預警、並提示後續作業進行時，除了為製造業省下許多工作進度追蹤時間，也能提早排除問題，減少專案進度執行障礙。
裝備製造雲-專案進度管理，AI協助專案管理更加便捷的新模式
之後的AI智慧將包攬及加速所有數據運算的工作，產出可用數據協助公司及各單位對應後續的未來決策，從人到機器都被數據解構的世界已成為現實，而如何讓AI人工智慧在數據的處理上協助企業與生產現場運作，端看科技進化及數位化進程的腳步是否體現在企業內執行了。
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