綜觀近年先進國家數位轉型發展進程，無論是美國「再工業化政策」、德國「工業4.0」、中國大陸「中國製造2025計畫」、日本「人機共存未來工廠」與韓國「下世代智慧型工廠」等國家政策，皆積極推動及建構其國內整體製造業的智慧化與高階製造化，藉以快速反應產品少量多樣、快速汰舊換新等市場需求。
依據國際市調機構預測，全球智慧工廠應用市場規模將由2021年711.8億美元成長至2025年898.9億美元(年複合成長率6.0%)，以2025年全球智慧工廠應用市場占比而言，汽車39%、電機/電子26%、金屬/採礦10%等位居前三，其餘為食品/飲料9%、製藥7%與其他9%，2021至2025年全球智慧工廠應用市場規模彙整如【圖1】所示。
圖1 全球智慧工廠應用市場規模
資料來源：Market & Market／金屬中心MII-ITIS研究團隊整理（2021/12）
進一步觀察近年全球鋁金屬產業高階製造應用案例，概可分為雲端運算、人工智慧、數位孿生與智慧機器人等類型，其中，「雲端運算」多用於診斷與監控熔煉爐作業概況，「人工智慧」以故障預警、新材料開發、出鋁配比優化、熔煉爐監控、廢鋁料分類等為主，「數位孿生」以故障預警、提升作業效率、改善材料耗損等為主，「智慧機器人」則以廢棄手機拆解、自動除渣、自動雷射打印等作業為主。近年全球鋁金屬產業高階製造應用案例彙整如【表1】所示。
資料來源：金屬中心MII-ITIS研究團隊整理（2021/12）
二、全球標竿大廠發展概況
(一)國外概況
1.中國大陸中孚實業煉鋁廠導入數位孿生技術
美國奇異電氣(General Electric Company)與中國大陸電解鋁製造商河南中孚實業股份有限公司，自2018年起簽署為期11年合作協議，擬於中孚旗下冶煉廠兩條產線導入數位孿生(Digital Twins)技術，提升冶煉效率及其生產率，藉由冶煉爐內溫度與鋁液成分等參數，監控並預測冶煉爐作業概況，同時，透過即時與模擬兩作業數據比對，可及早發現異常或故障等情事發生機會，避免因無預警停機而造成重大損失，相較傳統，在精確高效作業模式下，亦可間接降低煉鋁用電與原料耗損。
2.日本UACJ導入AI新材料開發系統
日本鋁合金軋延大廠UACJ與電機製造商日立製作所Hitachi，共同在新材料開發及其驗證系統導入AI技術合作，以傳統作法而言，新材料搜尋多仰賴資深研究員的經驗與直覺反覆不斷地進行試驗，而新材料開發系統除可建立合金機械性能、合金與不同元素間的關係，該系統亦蒐集模擬與實驗等材料數據，針對特定機械性能等需求條件下即可進行新合金搜尋，透過AI高速準確計算材料屬性，可快速找到材料結構與性能間的相關性與規則，進而促進新材料與新產品的研發。
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除搜尋新材料及其替代材料、研發兼具重量輕與高硬度等功能性鋁合金產品、提升鋁合金產品品質、縮短新材料開發週期、減少實驗次數及其相關成本、提升材料開發效率等優點，亦擬將新材料用於汽車零件重量減輕、鋁罐回收材料平階利用等用途，未來更進一步規劃建置產業價值鏈平台，整合上游材料、中游零組件、下游成品等金屬產業對材料特性需求，以提供更多終端產品與高附加價值產品的應用。
3.俄羅斯RUSAL電解槽AI預警系統
全球原鋁大廠俄羅斯鋁業RUSAL與AI工業系統整合商Mechanica AI共同合作，擬於廠內電解槽導入AI預警系統，影響高純度原鋁品質包含電解液溫度、除渣劑用量、電功率等生產參數，而為克服電解槽作業效率週期性衰退以致產量與營收降低的問題，相較傳統人工經驗判斷，該預警系統蒐集歷史作業數據，透過AI演算法與機器學習系統，可準確預測電解槽作業效率即將衰退，而藉此提早安排常規維護與檢查工作，整體而言，預期導入該預警系統後，產量可提升0.7%、營收可提升逾1,000萬美元。
4.阿曼Sohar Aluminium產線導入AI與ML系統
由阿布達比國家能源公司(PJSC)與力拓(Rio Tinto)共同合資成立的Sohar Aluminium，為近期中東地區新興熔煉業者中致力於先進製造的典範之一，其特點包含：1.精確控制熔煉爐鋁液溫度並以機器手臂自動控制澆注速度，提高鑄件品質與降低能耗；2.透過工業物聯網將現場機台設備作業數據即時回傳至中央戰情室，全面監控廠內作業概況；3.導入AI與機器學習ML等技術，將蒐集後作業數據進行深度分析，除可主動診斷機台設備即將故障時間，預先告知設備應維護時間，亦可顯著提升產線稼動率，降低因停機而造成的作業損失。
來源鏈接：https://ctee.com.tw/industrynews/590490.html
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