隨著供應鏈重組，台美貿易關係正顯著增強，近年台灣製造業快速轉往美國投資。北美學人與台商資源媒合工作委員會主委、美國密西根州大底特律台灣商會理事蔣序龍建議，赴美設廠一定要自動化。
晶片危機敲響安全警鐘 美企業需要非紅供應鏈
蔣序龍4月初回台出席由北美洲台灣商會聯合總會主辦的「台美經貿協議新架構：台灣企業赴美投資機會、挑戰、策略與非紅供應鏈新佈局」論壇，擔任論壇「智慧製造與AI─掌握智慧製造趨勢，重塑產業競爭新格局」演講者和「智慧製造與AI」產業分組交流負責人。蔣序龍也是美國科技公司BEET,Inc.的共同創辦人兼董事長，BEET,Inc.專注於數位化製造與人工智慧（AI）。
在產業分組交流階段，蔣序龍說明，從2020年開始，先是COVID-19疫情帶來晶片危機，再來是美國眾議院時任議長裴洛西（NancyPelosi）訪台後的中國環台軍演影響整個供應鏈─特別是車廠，種種事件讓很多企業認為，美國靠中國供應鏈未來的安全是很大的問題。所以兩三年前開始主張供應鏈不能有中國，如果繼續在中國生產，「抱歉⋯⋯新的生意不會給你」，這是很現實的問題。
因此，他指出，美國總統川普再次執政之後推動製造業回流、提高關稅是有他的理論基礎在後面支撐。而且川普要製造業回流，並不是所有製造業都要回美國，川普是挑了幾個產業。
用AI找出製程問題 降低成本提高生產效率
在論壇演講和分組交流中，蔣序龍都提及要運用AI找出製程的問題，而不是等人去處理。因為AI的處理、判斷比人更精確、時效更快，如此一來，「你只要花1%的時間找問題，用99%的時間解決問題」，這能讓生產效率馬上提升。「之前不是這樣，之前是可能90%的時間找問題，10%的時間解決問題」。
透過車廠生產線等案例，BEET, Inc.客戶成功部副總經理（VP of Customer Success）李栢超說明，以前生產線出問題是靠老師傅的經驗找出問題，現在AI是透過客觀的數據解讀；以前用人工設定來減少錯誤，現在可以用演算法找出比較好的生產模式。AI一定要有數據，有因的數據、果的數據，AI能準確分析、改善效率、大量減少不良率。
蔣序龍指出，製造業的生產數據很雜，如何清理、取用數據是重點，做好了才能拿給AI訓練。
分組交流時段，出席的廠商涵蓋化工、科技業等，廠商代表提問踴躍。科技業廠商代表詢問，人工組裝要如何收集數據？蔣序龍說，如果不是全部自動化，仍然需要人工操作，只要人有使用工具，就可透過工具傳送訊號，「有一個開始（訊號）、有一個結束（訊號）」，例如夾起來定義為開始，然後人做完之後按一個鈕結束─只要有input（輸入）、output（輸出），就可以抓時間點來控制、偵測。
逼產業升級 美國製造自動化壓力大
在回答提問時，蔣序龍說，以他接觸到的案例，無論是台灣、還是中國的公司，到了美國不做自動化，「基本上是很難做的」，原因就在美國的人工跟台灣的人工差異大。
蔣序龍說：「我感受到的就是，到美國投資生產的廠商在自動化的壓力都滿大的，他們都有專門的團隊，每條線、哪一線怎麼自動化⋯⋯你不能把台灣的製程搬到美國去，一模一樣，那是不大可能的事情。」
最後，蔣序龍表示，換個角度看，到美國生產是逼產業升級。「我在看這個事情是，今天川普逼台灣（企業）到美國其實是個好事」，因為大家習慣「要成本降低就往lowcostcountry（低成本國家）跑，不會想怎麼自動化，怎麼效率提升」；但是企業被逼得要去美國生產，就必須想辦法降低成本、增加效率，「所以我覺得對產業的升級是個好事」。
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