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人工智慧是一門「認知科學」，幫助人類探索生活中增加智慧化的機會；而工業人工智慧則是一個係統工程，能重復、有效、可靠地解決工業問題。李傑（Jay Lee）教授透過本書介紹工業人工智慧的係統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以係統整閤（亦即算法、算力跟工具的使用），最後能夠以應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。

　　目前工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療係統的遠端維護等，但仍缺乏一個係統工程的觀念，因此，本書藉由介紹如何利用這些案例，從案例的方式去闡述工業人工智慧在應用的流程，以及很重要的經驗學習過程。

　　本書期可作為産學研各個領域學習及發展工業人工智慧的重要參考，也為對工業人工智慧領域感興趣的讀者提供指引。

專文推薦

　　鴻海科技集團創辦人　郭颱銘
　　美國PHM學會主席　Andrew Hess
　　德國人工智慧研究中心（DFKI）　Dr.-Ing. Dr. h.c. Detlef Zühlke
　　日本東京大學RACE　Prof. Yasushi Umeda

作者簡介

李傑（Jay Lee）

　　現任美國辛辛那提大學特聘講座教授，美國國傢科學基金會（NSF）智慧維護係統産學閤作中心（IMS）創始主任，工業人工智慧中心（Industrial AI）創始主任，工業富聯副董事長，美國麥肯錫（McKinsey & Company）全球資深顧問與世界經濟論壇（WEF）未來生産委員會委員，擔任清華大學、上海交大安泰經濟學院、華南理工大學等高校的EMBA教授，以及「德韜創新大師」。

　　李傑教授創立的IMS中心與全球100多個企業閤作研發與推廣工業大資料分析與智慧預測係統技術（PHM）技術，被譽為美國工業大數據與PHM的「西點軍校」。李傑教授在2016年被美國製造學會（SME）評選為「美國30位最有遠見的智慧製造人物」。
李傑教授的著作《從大數據到智慧生産與服務創新》、《CPS：新一代工業智慧》、《工業大數據》、《雲上工業智慧》已對智慧製造領域産生重大影響。

整理者簡介

劉宗長

　　美國辛辛那提大學機械工程博士，現任工業富聯首席數據官，曾擔任北京天澤智雲科技有限公司聯閤創始人、首席技術官，以及美國辛辛那提大學智慧維護中心（IMS）助理研究員。

　　主要研究方嚮包括工業大數據建模分析和虛實融閤係統技術（CPS），以及在工業係統營運優化、設備健康管理、高鐵智慧維護、風電智慧運維和智慧船舶等領域的應用。曾參與法國阿爾斯通、比利時魯汶機電技術中心、美國國傢儀器、颱灣工研院、中國船舶工業集團、中國中車、上海電氣等企業的大數據應用研發專案。參與發錶16篇期刊和會議論文、17項專利和5本著作。被美國製造工程學會（SME）評選為2018年「30 Under 30」（30歲以下30位製造業傑齣青年領袖），獲得「中國數據大工匠」等榮譽。

高虹安（Ann Kao）

　　美國辛辛那提大學機械工程博士、颱灣大學資訊工程碩士，現任鴻海科技集團工業大數據辦公室主任，主要研究方嚮為智慧維護係統及工業大數據分析。在鴻海科技集團推動工業互聯網轉型升級，並與財團法人資訊工業策進會團隊共同創立科智企業股份有限公司，推動ServBox可攜式機颱診斷機及工具智慧化服務平颱等跨行業的智慧化整閤服務平颱及相關軟硬體關鍵技術，曾獲2017年「第五屆國傢産業創新菁英奬」、2015年「Frost & Sullivan Best Practice 年度M2M新創公司」、2014年「第十屆Intel全球挑戰賽網路及軟體運算組第一名」等榮譽。

賈曉東

　　現任美國辛辛那提大學智慧維護中心（IMS）博士後，2018年獲美國辛辛那提大學機械工程博士學位。2016年獲得美國設備故障預測和健康管理（PHM）數據競賽一等奬。現從事半導體，精密光機等多個製造領域的工業大數據研究工作，並在國際一流期刊發錶多篇科研論文。

第 1 章　我們為什麼需要工業人工智慧
第 2 章　工業人工智慧的定義與意義
第 3 章　工業人工智慧的殺手級應用與賦能係統
第 4 章　如何建立工業智慧的技術與能力

评分☆☆☆☆☆

說真的，這本《工業人工智慧》真的讓我耳目一新！我原本對AI的認知，大多來自新聞報導，感覺離我這個做機械設備維修的人有點遠。但書裡麵的內容，卻用很貼近我們日常工作的方式，解釋瞭AI在工業裡的實際應用。例如，書中提到的「預測性維護」，真的讓我印象深刻。它不再是我們傳統那種等到機器壞瞭纔去修，而是利用AI去分析機器的各種運行數據，預測它可能齣現問題的時間，然後提前進行保養。這聽起來真的太棒瞭！可以大幅減少因為機器突發故障造成的生產延誤，也讓我們這些維修人員的工作更有計畫性，而不是天天在救火。書中還探討瞭AI在提升操作人員安全方麵的潛力，像是如何利用AI來監測工作環境的危險因子，或是協助操作員做齣更安全的決策，這對我們這種在高風險環境下工作的人來說，真的非常重要。雖然書中有些技術細節我可能還沒完全消化，但它所傳達的「AI讓工業更安全、更有效率」的理念，我完全接收到瞭，也覺得這本書對我們第一線的基層人員來說，是非常有幫助的，讓我覺得AI不再是遙不可及的科技，而是可以實際幫助我們改善工作的好工具。

评分☆☆☆☆☆

我對《工業人工智慧》這本書的評價，會從「實用性」和「前瞻性」兩個麵嚮來談。在實用性方麵，書中對於如何將AI技術落地到傳統工業，提供瞭一些相當具體的指引。像是它討論到如何利用AI來優化能源管理，減少生產過程中的能耗，這點對於目前颱灣許多麵臨環保法規壓力，又希望能降低營運成本的企業來說，無疑是一大福音。書中提到的數據分析方法，以及如何透過機器學習來預測設備的壽命，進而安排最佳的維護時機，減少不必要的停機損失，這對我們這種24小時運轉的工廠來說，是極其寶貴的資訊。而從前瞻性來看，這本書也觸及到瞭AI在產業升級中的角色，例如如何透過AI來協助設計更優化、更具創新性的產品，或是如何利用AI來打造更智慧化的生產線，實現柔性製造。它並沒有停留在現有的技術層麵，而是為我們描繪瞭一個AI驅動的工業未來，讓我們能夠提前佈局，跟上時代的腳步。這本書的內容，對我這個長期關注產業趨勢的讀者來說，非常有啟發性，也讓我對颱灣工業的未來充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《工業人工智慧》的書，真的讓我非常興奮！身為在颱灣工業界打滾多年的工程師，一直覺得AI在工業界的應用是未來的趨勢，但具體的實踐方法和眉角卻常常聽起來很虛幻。這次這本書的齣現，就像是為我們這些前線人員打瞭一劑強心針。它的開頭就讓我眼睛一亮，不是那種枯燥的理論堆砌，而是從颱灣實際的工業場景齣發，探討AI如何能真正解決我們在生產線上遇到的痛點。書中提到的案例，雖然沒有深入到我負責的具體生產線，但光是讀到那些產業升級、效率提升的例子，就足以讓我腦袋瓜裡開始盤算著該如何嚮公司提案。特別是它對於資料蒐集、模型建立、甚至是部署過程中的挑戰，都有非常務實的描寫，這點非常難得。很多時候，技術的引入不隻是硬體或軟體的問題，更關乎組織的變革和人員的訓練，書中對這部分的探討，讓我感覺作者真的懂我們這些第一線的同仁。整體而言，它提供瞭一個清晰的藍圖，讓我對工業AI不再隻是遙遠的想像，而是能看到具體的應用方嚮和可行性，真的很想趕快把書裡的重點消化吸收，然後找機會實際應用看看！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始翻開《工業人工智慧》這本書，我心裡其實是有點忐忑的。畢竟「人工智慧」這詞聽起來總是那麼高大上，感覺離我們這些小小的供應鏈管理人員有點距離。但這本書的內容，卻意外地接地氣，讓我讀起來一點壓力都沒有。它沒有讓我陷入艱深的數學公式或是複雜的演算法解釋，反而是用瞭很多生動的例子，來講述AI如何能優化我們的庫存管理、預測市場需求、甚至提升物流的效率。書中對於「數據孤島」的現象，以及如何打通這些隔閡，讓我深有共鳴，因為這正是我們在日常工作中經常遇到的難題。我特別喜歡它提齣的一些「低成本、高效益」的AI應用方案，這些方案不一定需要投入巨額的資金，卻能帶來實質的改善。例如，書中提到的一些利用現有設備數據進行預測性維護的方法，就能大大減少停機時間，這對我們這種需要精準掌控交期的產業來說，簡直是救命稻草。我甚至覺得，這本書的內容，對一些小型企業來說，也是非常有參考價值的，它讓AI的應用門檻降低瞭不少，不再是大型企業的專利。

评分☆☆☆☆☆

這本《工業人工智慧》讓我對AI的看法有瞭顛覆性的改變。之前總覺得AI離我們太遙遠，是科幻電影裡纔會齣現的東西，或者聽起來就像是專門給科技巨頭玩的遊戲。但是，這本書的切入點非常實際，它不是在講太空飛船上的AI，而是將AI的應用場景拉到瞭我們颱灣的製造業現場，比如那個關於品質檢測自動化的章節，簡直就是為我們這種常常需要依賴人力進行品檢的工廠量身打造。書中詳細地解釋瞭AI是如何透過視覺辨識來取代人工，並且能夠達到更高的準確度和效率，這讓我們看到瞭未來自動化升級的可能性，也讓我們開始思考，是不是可以逐步淘汰那些重複性高、容易齣錯的人工檢測環節。更讓我驚喜的是，它並沒有避諱AI導入過程中可能遇到的睏難，像是員工的抗拒、技術的門檻、甚至是成本的考量，都有誠懇的討論。這讓我感覺到，這本書的作者是真正站在我們業者的角度思考問題，而不是高高在上地傳授理論。這本書真的開啟瞭我對AI在颱灣工業界應用的新視野，讓我看到瞭實實在在的希望。