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「我們做飛機的，最重要的是品質，畢竟飛機在空中攸關數百條人命，不像汽車在地上故障叫修就好。」漢翔航空創研中心研發長吳天勝表示，近幾年，台灣航太業受到「上下」夾擊，高端國家引進自動化設備提升效率、開發中國家拚命降低成本，而效率及成本影響業務接單競爭力。國際競爭壓力下迫使他們思考：如何確保品質，又要在有限產能下，完成交期、管控成本？

吳天勝指出，航太業在國際競爭下，必須與時俱進跟上歐美國家，導入智慧製造，利用人工智慧（AI）來提升效能。製造業有硬實力與軟實力，前者指的是設備、儀器，後者則是製程、流程。「軟實力就是做好產線流暢，製程精進，生產更有效率。」他強調，公司要強化硬實力，軟實力也需不斷優化。

2016 年，漢翔打造「愛漢翔」（iAIDC）航太智慧製造系統，推出智慧化機台，發展智慧化製造、智慧化管理；2020 年開始推動「智慧漢翔」計畫，導入 AI 來加值、轉型。

機台連網監控「健康」，即時調整排程、預防問題

「智慧化機台能使我們監控機台的健康，進一步改善排程。」吳天勝說，機台使用久了難免衰退、老化，影響精度與品質，透過智慧化機台，就能預警問題、預防錯誤。

吳天勝指出，「iAIDC 愛漢翔」應用機器手臂來做高負荷、高疲勞、高重複性工作，像是繞切、鑽孔、塗膠及打磨航太複材零件，同時應用物聯網（IoT）技術，掌握機台的生產狀況及稼動率（衡量機器設備使用率狀況的比率），並應用 AI 分析預測機台設備的問題。

最簡單的例子，是智慧化系統有助於調整機器的「排班」狀況。原本機器獨立運作，當連上網路後，團隊可以清楚掌握稼動率，哪些機器運作異常、哪些還有產能，可以多排班多接單。最後，計算一台機器每個月需要產出多少、實際有沒有達標，「產出落後的機台，就可知道要精進及改善，這是異常管理。」

另一方面，由於漢翔的客戶眾多，像是國防軍機、波音（Boeing）的訂單，專案眾多且少量多樣，常需採取「混線」生產模式，也就是一條產線同時要做好幾種零件；「每個零件的製程時間有長有短，可能這邊 30 分鐘，那邊要 2 小時，這時就非常需要智慧管理。」

在混線過程，部分採用「推式生產模式」，部分則以關鍵機台為主的「拉式生產模式」。吳天勝舉例， 「複材前半段排程即以（熱壓爐）準時開爐為主，進行智慧化排程，這種『拉式生產模式』，就好像高鐵準時開車從不等人。」靠著智慧化管理，更能把這些生產節奏掌控得愈精準、到位。

人還是轉型的最大關鍵，推動完整培訓普及化 AI 思維

「我們在推動智慧製造的過程，最大的挑戰還是人。」吳天勝說，團隊需要了解 AI 可如何應用，積極的 AI 應用思維，才會在工作中享受智慧化。因此，他們推動「AI 應用普及化」的內外培訓 與專案，受訓者則包含製造、工程、物料、品保等單位。

思維為什麼很重要？吳天勝解釋，AI 應用常需要巨量、優質數據，要剔除大量不相關、異常值或不會用到的數據，但即使大家都知道數據品質很重要，也知道原始數據經常不夠完整，更重要是妥 當安排合適的專業人員來協助處理，避免浪費時間與資源。

漢翔的 AI 思維課程，會闡述共通性應用知識，今年有 2 個課程、各 3 小時，有超過 600 人次上課。另外還有更進階的 AI 實作課，由各單位主管擇優派員組隊帶題參訓，一個專案大約就需要 50 ∼ 60 小時才能完成。

「團隊帶題參訓，需寫出要應用 AI 做什麼事，期望達成什麼效益。」吳天勝說，平均每年有 8～9 個帶題參訓專案，題目可能包含如何運用 AI 商情分析、使品質監測更好，最後還會有成果發表會，表現優異的團隊能獲得激勵獎金。

這些專案成果，也會逐漸落地成實際專案，「像是品質瑕疵檢測，我們會進一步研討，如何應用機械手臂搭配 AOI 視覺檢測，更精確取像及瑕疵辨識。」吳天勝總結，對漢翔來說，AI 應用是一種賦能，而非取代人力，關鍵是公司要培訓員工，善用身邊數據及專業知識，變成智慧及系統，提升能力及工作效能。

漢翔航空如何學習使用 AI？ 目標｜因應國際競爭，利用 AI 優化生管流程，需要培養大量 AI 人才。 做法｜開設課程教授 AI 共通性知識，超過 600 個學員上課；主管群帶題參訓，投入實作課。 成果｜每年完成 8、9 個內部 AI 專案，部分成果將轉為實際應用，投入產線。

吳天勝｜ 曾任中山科學研究院第一研究所副研究員、技正，漢翔航空資訊處處長，現為漢翔航空創研中心研發長。

漢翔航空｜
創立時間：1969 年 員工人數：超過 7000 人 營收表現：302 億(2022 年) 營運項目:「飛機及航空器維修類」、「引擎類」及「工業技術服務類」三大類。2022 年營收中，飛機及航空器維修占 61%、飛機引擎相關占 33%。

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