未來工廠 AI實驗室深度解析

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分享主題:「未來工廠 AI實驗室深度解析」

分享人：翁永豪 /台灣明新科大助理教授/台灣中原大學物理博士

翁老師從中原大學物理博士畢業之後，從事機器學習/深度學習和人工智慧領域已經超過了20年以上的時間。在生物醫療資訊、系統生物學、材料科學、計算物理化學、工業4.0、智慧製造和自動化方面都有豐碩的研究成果。

翁老師的實驗室致力於跨領域人工智慧研究與產業應用整合，聚焦三大核心方向。首先，在AI醫療生物資訊領域，結合機器學習與大數據分析，發展疾病預測、基因表現解析與智慧診斷系統，提升精準醫療能力。其次，在智慧製造（工業3.0升級）方面，導入AI與IoT技術，建構數據驅動的製程優化與品質檢測模型，協助傳統產業邁向智慧化與自動化轉型。最後，在AI代理人與資安領域，開發具自主決策能力的智能代理系統，並強化資安防護與異常偵測機制，以因應未來智慧系統的安全挑戰。實驗室強調理論與實務並重，積極推動產學合作，培育具備AI整合能力之跨域人才。翁博士目前是科技部AI智慧製造聯盟的成員，也是台中醫療聯盟的成員。

影片介紹：

在邁向工業 4.0 與智慧製造的浪潮中，「未來工廠」已不再只是自動化設備的集合，而是一個高度整合的智慧系統。未來工廠需要的核心整合，包含機電系統（Mechatronics）、人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、資料分析平台以及人機互動介面等多層次技術的融合。透過感測器全面蒐集設備與製程數據，結合邊緣運算與雲端平台進行即時分析，再透過 AI 模型進行預測與決策，最終實現從「資料→資訊→智慧→行動」的完整閉環，讓工廠具備自我監控、自我優化甚至自我決策的能力。

在這樣的願景下，翁永豪老師以「未來工廠整合實踐者」為定位，致力於將上述各項技術在實驗室具體落地。首先在智慧感知層導入 AI 電腦視覺技術，運用深度學習模型（如 YOLO）結合 AOI 系統，實現生產品質的即時檢測與瑕疵判斷；在決策層則導入生成式 AI 與大型語言模型（LLM），透過 RAG 架構與多模態模型，建立可對話、可分析的智慧助理系統，協助工程師快速理解製程狀態與異常原因。

在設備與控制層面，結合機器人系統（ROS）與先進控制方法，發展具備人機互動能力的智慧機台，使操作更直覺且具彈性。同時，在製程優化方面，透過統計方法（如田口法）與控制理論（如 PID），精準調校關鍵製程參數，提升良率與穩定性。此外，透過 AIoT 架構，將各式設備、感測器與管理系統全面串聯，建立可視化與可追溯的智慧工廠平台。

總體而言，翁老師所建構的是一個完整的「未來工廠縮影」。在這裡不僅學習單點技術，更能掌握跨領域整合的核心能力，從硬體設備到 AI 模型、從資料蒐集到決策應用，全面培養成為引領下一世代智慧製造的關鍵人才。

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