台灣鋼鐵產業發展
台灣鋼鐵工業歷經約世紀的努力，從早期以廢鐵煉鋼或拆船軋鋼為主的時代，進步到民國60至70年代陸續成立一貫作業煉鋼廠與電弧爐煉鋼廠，引進最新的生產技術，奠立今日台灣鋼鐵工業之完備基礎。鋼鐵業者已擁有完整的上中下游體系，除一些特殊鋼材外，各類型鋼品幾可自主生產。民國80年以後，我國鋼鐵業由巔峰轉趨平穩，進入產業成熟期。如今進入高度科技發達，人工智慧盛行的年代，AI正日益被各行各業所採用。
企業們希望利用AI的潛力來推動效率、改善決策並增加競爭力。鋼鐵工業也不例外——在傳統行業中，鋼鐵業也的確是早期人工智慧採用者之一。鑒於該行業的複雜性、數據密集性和對大量勞動力的依賴性，人工智慧的加入，可以有效處理大量數據以及取代大量勞力。
人工智慧如何幫助發揮鋼鐵產業
全球鋼鐵工業面臨壓力。成本上升、來自低成本國家的競爭、產能過剩和地緣政治問題導致了整合和對更高效生產的需求。鋼鐵製造商正尋求人工智慧（AI）幫助他們降低成本、提高質量並更好地管理企業。
部分企業已經開始利用人工智慧來獲得競爭優勢，預計未來幾年人工智慧將在不僅僅是鋼鐵工業，各式各樣的產業中也會更加重要。人工智慧的使用，為鋼鐵工業提供了增加效率和優化運營的新機會。
人工智慧可以幫助鋼鐵製造商以多種方式，包括：
降低原材料成本：人工智慧可以依照大數據分析，自動彙整出良好的採購時機與模式，通過預測需求和優化供應鏈，人工智慧可以企業更有效地管理原材料和能源資源，以降低成本和減少浪費。亦可分析大量的生產數據，並提供即時的反饋和建議，以優化生產組合和提高產量。當然，商場如戰場，瞬息萬變，實際上採購生產的執行，目前尚建議僅供參考。
提高品質：利用機器學習和視覺辨識技術，人工智慧可以幫助檢測和預防產品缺陷，從而提高產品的品質和一致性。利用監控生產過程並及早檢測缺陷，以避免瑕疵產品引領向更加嚴重的問題。舉例來說: 自動傳感器用於收集關於鋼鐵製造過程的各個方面的數據，例如誤差、成分、強度、韌性等，然後這些數據被人工智慧算法分析，自動剔除，或是切割掉瑕疵部分，而不需其他多餘人力，節省成本、提高效率。
管理資產：人工智慧可以幫助企業，更好地了解和管理其資產，包括庫存、生產設備和物流。這應是AI使用上最為強勢的地方。
降低保養成本：生產線上的機械、機具，使用和維護通常耗時且成本昂貴，尤其是在缺工以及專業人才外流的年代，更是苦於保養上的高昂費用。但人工智慧可以通過機具使用程度、加以分析使用年限、使用狀態，一般員工無法發現的隱性零件老舊等，進一步降低這些保養成本，從而改善預測性維護和設備診斷。
提高運營效率：人工智慧可用於優化生產流程、時間點，以減少時間成本。利用數據分析，製造商可以制定更精確的生產計劃，以滿足不斷變化的市場需求，同時最大程度地利用資源。
改善客戶服務：透過大數據分析，人工智慧可用於通過了解客戶需求和偏好來提供更好的客戶服務，例如依照橋梁類型，生成使用鋼材建議模型等技術。
AI智慧化產線目標
事實上，在美國鋼鐵業技術研究中，以兩間主要銷售成品向全球市場的鋼鐵公司，發現通過人工智慧分析數據，並連接企業資產，能夠優化產品銷售和原材料輸入組合，公司可以實現顯著的結果。他們能夠：
降低原材料投入成本超過5％
將瓶頸處的通量提高超過6％
將產品產量提高超過15％
人工智慧正在改變鋼鐵製造業的運作方式，為企業提供更多的機會和挑戰。隨著技術的不斷進步，我們可以期待看到更多創新和應用案例的出現，以提高行業的效率和競爭力。自動化是「行動者」，AI 是「思考者」。自動化系統收集數據，而 AI 系統分析和理解數據。自動化可以完成任務，而 AI 能夠確定如何改進。
而最終目標，就是要最佳化人、料、機台與產線，達到節能、減碳。「AI 工具用在哪裡，效益就應在哪裡」。企業應盤點生產線的瓶頸在哪，了解產線是否已是最佳狀態，再藉由不同的 AI 模組達到全面精實化。在重複性高、穩定性高的生產型態，AI 應用的效益才會出來。
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