「作業價值管理」（Activity Value Management, AVM）是由吳安妮老師提出的管理系統，此次產學合作計畫，由七個子計畫工程和 AVM 系統整合而成，以智慧製造為核心思想，子計畫們各司其力，為「專業接線端子製造公司」町洋企業（DINKLE）專門設計機台所需之工程，如工具、晶片、物聯網裝置等，希冀透過學界提供智慧製造服務，對成本預測、風險控管、資訊安全管理做有效的利用和貢獻。

子計畫四「原物料成本 AI 數據分析」由資訊管理學系蔡瑞煌老師、林怡伶老師負責。「這次合作很特別的是，能將驗證三流程都跑過一遍。」怡伶老師說。第一年模型驗證（proof of concept），在實驗室建構學習型決策支援系統(Learnig Decision Support System, LDSS)；第二年服務驗證(proof of service)，運用機器學習作業流程自動化(Machine Learning Operations ,MLOps)，將學習型決策支援系統部署到町洋的企業當中，讓模型能在特定場域內使用；第三年商業驗證(proof of business) ，落實人工智慧即服務（AI as service），調整模型、擴大市場規模，使更多中小型企業也能操作。

第一階段：學習型決策系統的建構

林怡伶老師解釋，過去銅價預測模型使用傳統統計模型或機器學習模型，針對一段時間去預測，但銅價波動大，總體經濟、政治因素、其它原物料、產國產量等因素都會影響銅價，並不是只有線性關係。再者，傳統統計模型會先有假設，但假設不見得符合真實狀態。因此，在建構學習型決策支援系統時，便以神經網路（neural network）為核心，處理過去模型無法處理的非線性關係，並加入移動式視窗(moving window)，隨時間軸因應各時段波動的銅價，再加入適應性學習(adapted learning)，讓機器能依據狀態自動學習，在出現較好的、重要的超參數時，能根據固定規則做有效調整。

第二階段：運用 MLOps 部署系統 

到了第二階段，考慮到大部分機器學習模型（machine learning model, ML model）只能處理單一問題，因此在將學習型決策支援系統部署到町洋時，使用 MLOps，將流程透明化，並能依據需求調整，應用在更多元的情境。

MLOps 是將機器學習( Machine Learning, ML) 延伸到開發維運 ( development+ operations, DevOps) 的流程之中，不僅具有 DevOps 版本控管、持續整合、持續交付、持續部署的功能，更多了機器學習的資料集處理、超參數紀錄管理等等。

在建置環境時，除了要有能支援模型運作的硬體，還必須克服公司內部的資安控管。架設好環境後，接著就是要教公司人員操作系統，讓管理者能不依賴學校的團隊，自行管理、訓練、更改模型。因此，設計出人性化的介面就相當重要，根據其需求設計應用程式介面（Application Programming Interface, API) 或是使用者介面（User Interface, UI) ，並教他們更新資料的方法。介面及機制的設計，也須隨不同階層和部門所需決策系統的目的和內容，而有所差異。舉例來說，採購人員要知道新資訊，如當前買銅還是換銅更便宜，團隊就必須設計能讓採購人員放入資料的機制；資訊人員要因應需求調整模型結構與模型相關設定，如學習速度等，就設計能讓工程師調整模型的介面。

而在資料採用方面，團隊考量到町洋工廠在中國，因此有別於多數以倫敦銅價來預測，使用長江銅價更符合町洋的實際需求。

受吳安妮老師熱情感召 受町洋企業之願景鼓舞

林怡伶老師表示，當初受到吳安妮老師的熱情感召，又看到町洋對中小型企業智慧製造如此有願景，因而決定加入計畫，幫助更多中小型企業能夠實行智慧製造。林怡伶老師解釋，中小型企業缺乏大型資訊系統，使之苦無機會走上智慧製造之路，這次產學合作，町洋提供了最經濟實惠的方法，由町洋提供伺服器，中小型企業將資料連結到町洋系統中分析，這不僅讓中小型企業直接跳過架設系統的難關，邁步智慧製造，也讓町洋企業不單是製造業，還成為製造業的提供者。

新鮮的產學合作體驗 增進溝通協調能力

而此案不同於以往專注於模型建構，這次以吳安妮老師的AVM架構為核心，對怡伶老師而言，是個非常新鮮的體驗。在產學合作的流程當中，課本裡的人為衝突、資安問題、部署問題皆歷歷在目，尤以溝通協調方面，讓怡伶老師收穫良多。「以前課堂上淡淡的一句要溝通，在與業界合作的過程中，才切身明白溝通的要義。」怡伶老師解釋，業界人士非常忙碌，和其溝通必要把握時間，用對方理解的語言做短摘和詢問，而每個人能力有限、也不確定自己權力有多大，往往必須多次溝通才能找到最好的決策，「用各種不同的方法頻繁地問，就能抓到那個 knowhow！」

發行：產創總中心
撰文：楊軒妮
圖片：產創總中心 提供