運用AI 緯創資通判斷高風險離職員工預測力達七成

AI在影像處理、語音處理及大數據預測,都有飛速的發展,並已展現出強大的威力,身為全球資訊產品主要供應商之一,緯創資通自然要擁抱AI,運用AI,對內協助判斷離職風險高員工、對外創造多元收益

「判斷誰是高風險離職員工,緯創AI目前有70%預測力。」緯創資通副董事長兼執行長黃柏漙表示,目前緯創人資部門(HR)透過AI工具選出400位高風險離職員工名單,其中發現160位已經離職,剩下來的240位高風險離職同仁就要加強關懷。透過AI,協助緯創降低人員離職成本。

AI應用多元,但要真正落地應用,必須在企業中形成共識,成立專責單位,組織從上到下全力支持、投入資源,並追蹤成效,緯創資通則是AI應用典範企業之一。

緯創導入AI的方式,從組織面開始調整,成立AI委員會,目前成員約10位,該單位位階高於事業群,直屬執行長,其中緯創策略規劃室副總經理王光宇擁有柏克萊大學機械博士背景,在AI團隊中扮演重要角色。各部門向 AI 委員會提出 AI專案,委員會定期開會,檢驗進度,確定成效;至於導入的AI技術,分為外購及內製,加速進行。

緯創在AI的應用,選擇三大應用,一為人員短期離職預測;二、智能光學檢查組裝動作智能辨識;三、智能光學檢查外觀檢測。

用AI預測高風險離職員工 降低離職率成本

首先,在人員短期離職預測方面,廠區製造直接人員需求變動大,因此,需要大量使用仲介公司之派遣直接員工,然因該類型人員離職率高,45天內離職率高達66%,不僅造成用人成本過高,人員頻繁更換,也造成管理上的困擾。

「我們很難直接問對方:你是不是想離職?但就要運用其他方法。」黃柏漙指出,藉由AI數據分析,找出影響短期離職的關鍵變因及其重要性順序,有助於提供公司進一步擬定管理上之對策,降低用人成本。

根據人力離職預測結果顯示,影響短期離職的因素中以所得相關變數(包括技術津貼、月平均薪資、夜班津貼)、工時相關變數包括(請假比、凌晨加班 次數、晚上加班次數)最為相關,此兩類變數佔模型解釋程度之90%。黃柏漙指出,以緯創中國工廠而言,流動率一年是110-120%,相當於每年工廠人力要換一輪,經過AI分析發現有9成集中11項特定因素,如津貼、月薪、工時等,員工離職短期預測可以協助工廠發現離職率影響關鍵,藉此改善,以解決旺季缺工問題。

此外,AI也可以協助主管做白領員工留才,黃柏漙說,分析過去10年資料,和各員工離職原因,例如更換主管、做無前景專案、加班等,藉此發現高風險離職員工後,HR可提前進行留才,以降低離職率。

AI人工檢測 視覺效率提升93%

緯創是製造業起家,把AI當作機器視覺訓練,取代人工檢測成為第一樁運用AI的案例。將工作拆分成影像資料處理及模型處理兩部分,傳統製作過程需多位AI工程師投入,極耗費資源。使用 AI 工具可讓沒AI專業生產人員循序漸進,模型經過機器學習,準確率提升。根據統計,AI視覺建模比傳統視覺效率提升93%

另外,產線OP雖然經過訓練,上缐後作業動作如果不完全符合SOP,會造成生產效率的損失與潛在的品質問題。建立一套可以偵測產線OP作業動作是否符合SOP的管理工具,當OP未按照SOP作業時 可以第一時間告知管理者,可以針對SOP的每一個動作進行引導和防呆。

黃柏漙表示,緯創持續推動AI專案,現階段效益還需要觀察,但相信會越用越聰明,工廠端的AOI檢測已經完全交給AI,至於管人的部分還要觀察,因為人具備不可測的因素較多。

即使緯創在AI領域有卓越的表現,但他坦言,AI應用有三大瓶頸,工程師資源不足是最大挑戰,因為AI開伐速度慢,費用高,初期使用效率低,由於投資成本高,考量ROI(投資回報率),目前僅在台灣跟中國工廠運用,未來待技術越來越純熟,才會擴大實施。

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