制造业面对数码转型挑战 CECIMO鼓吹人工智能集成策略

　　主导工业4.0的德国指出，先进制造、数码化与资源是欧洲制造业的三个主要挑战，欧洲须以全面的集成策略克服。而人工智能（AI）与机器学习在制造技术方面有广泛的应用，亦为数码制造与自动化应用与扩展的关键技术。因此欧洲工具机协会（CECIMO）积极鼓吹欧盟公私部门订定集成的AI策略。

　　据报导，位于比利时布鲁塞尔的全球最大工具机组织CECIMO，成员包括欧盟地区的1，500个公司，合计工具机产量占欧盟28个会员国97%，并将于2018年提高产量，其中欧盟地区工具机制造龙头德国占46.4%，意大利占21%、瑞士占11%。

　　CECIMO预估2017年欧盟工具机市场规模，将由2016年的163亿欧元，成长5.6%达到169亿欧元。而CECIMO成员过去3年在全球工具机产业的合计市占逾35%，CECIMO预测2017年的产值将较2016年成长1.9%，达到244亿欧元。

　　一直以来，CECIMO便主张策略协调在技术议题方面的重要性，包括强调欧盟区域内公私部门必须制订与支持包括财务诱因等具竞争力的产业策略；争取公众支持训练人员具备新制造技术所需的技能；支持加速新兴技术如积层制造（AddiTIve Manufacturing）商业工业化。而AI与机器学习为自动化创造无穷的机会、提升工程效率、降低成本，因此CECIMO在最近的年度代表大会，呼吁全体代表协助制定与实施扩大采用AI与机器学习的计划。

　　此外，CECIMO还为程序最佳化（Process OpTImizaTIon）的资料驱动解决方案背书，包括排除资料共享与资料移动性（Mobility）的障碍、建立资料可移植性（Data Portability）自我约束（Self-regulaTIng）的行为准则，同时强调必须拟定志愿的欧洲认证与识别方案，以建立在物联网时代能提升资料安全性的框架。

　　AI让计算机系统有能力执行如决策、语言翻译、语音辨识、机器视觉等通常需要人类参与的程序。而机器学习则是运用AI引导系统，从工作（Task）与决定（Decision）合成结果（Result），累积结果成为经验，使得机器能从经验中自动学习与改进，不需要逐一为达成结果而直接编程，也就是让机器或系统自动存取并运用资料学习。