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AI設備預測維護-找出故障根源不必花時間反覆試驗

發表年月 2018-10   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 慧演智能股份有限公司

以機器學習技術,預測出零件失效機率、零件壽命、更換權重等,可搭配AR擴增實境眼鏡,顯示物件的測試數據與維修紀錄,整合虛擬物件與實際場景,同時搭配手勢辨識控制介面,提供維修技術人員快速找到故障問題、 故障原因分析及生命週期資訊,提升維修作業效率與品質保證。

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AI封膜辨識

發表年月 2019-12   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 巨鷗科技股份有限公司

受輔導廠商的椰果產品製造流程中,產品封膜完整性是藉由人工抽樣檢查,因人力資源安排與產線速度不慢兩個因素,目前抽檢覆蓋率為2.5%。 封膜不良的產品一但出貨,不但造成單罐產品損害,也影響同箱產品、運輸工具的汙損,並招致蚊蠅,對整體造成危害,影響商譽。 另外,本產品是高濃縮加工食品,封膜不良若無檢查出來,且買家也未檢測,可能造成食安風暴,十分危險。 因此廠商想導入AI品管檢測方案,一方面想提高檢測覆蓋率,另一方面也希望AI系統可以準確地挑出封膜不良產品,減少不良品出貨的機會。

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NICE 機器人流程自動化

發表年月 2000-01   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 大同世界科技

機器人流程自動化(RPA)是一套軟體自動化機器人程式,可以用來模擬人類在電腦上辦公的作業流程和行為,且不需經由特殊的硬體設備,即能將這些重複且枯燥的電腦桌面作業程序自動化。 RPA可以全天24小時待命,不僅可節省作業時間,讓企業將人力投資在更高價值的工作上,並降低人為出錯率

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智能視覺檢測:AI勤學老師傅,品質檢測快狠準

發表年月 2020-09   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 鼎新電腦股份有限公司

當無法明確規範產品瑕疵檢測標準時,很多企業往往必須藉由老師傅的經驗進行人工檢測以確保出貨品質,也因此面臨檢測速度緩慢、人工缺乏及老師傅凋零的痛點。智能視覺檢測系統是基於視覺檢測監控設備所累積的大量品質檢測圖形及影像進行分析,根據老師傅的經驗自動學習能判斷產品合格與否的視覺特徵,協助製造業建立AI品質檢測模型,自動快速地對產品進行媲美老師傅的檢測,永續確保產品出貨的品質。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力,能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。智能視覺檢測系統的核心技術是結合機器視覺與深度學習對大量的圖形影像進行處理及分析,並藉由與客戶的領域專家持續互動找出視覺檢測測熱區及特徵,最後建立可視化之AI品質檢測模型,進而提升整體出貨品質。

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製造業核心痛點:刀具壽命管理 不再miss任何可以切削的機會

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 科智企業股份有限公司

AI刀具智慧壽命監控可以將工廠重要議題浮出檯面並予以解決,透過機器數據收集,大量擷取機台資訊創造原始資料庫,科智企業採用人工智慧深度學習(Deep Learning),以及演算法,透過平台整合所有資料來源並精密分析運算後,讓工廠最常出現的耗材「刀具」予以控管,並且知悉刀具使用時間、個別磨耗程度、追蹤管理刀具庫,同時也具備磨耗預警功能,讓使用者能快速掌握工廠加工狀況,以確保所製造出的產品品質以及刀具成本控管。 同時也可以整合科智企業發展的ServCloud,不僅協助自主客戶並能擴大至上下游,整合各個廠域工廠資料,打造智慧供應鏈,也可以將原先廠內的ERP、MES資料進行介接,不浪費企業內部資源。將機台、人員、金流、報工資訊等重要工廠議題,進行整合與使用,讓工廠資訊即時且透明化。目前已成功導入台灣中小事業群體,以及外銷機聯網產品至海外如:泰國、印度、大陸、歐洲等國家。

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Flow AOI 智慧自動化AI流體檢測

發表年月 2020-07   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 FlowVIEW 邑流微測

我們瞭解在零件清洗的製程當中,去離子水的潔淨度至關重要, 就讓 FlowVIEW 協助您掌握最精準的微粒子監控數據! FlowVIEW 使用最新的雷射感測技術,搭配超精密的多通流道, 用心研發出專為可靠性設計的<全自動多通道粒子檢測系統>。 可完美整合到您的設備當中,是為汙染管控的理想產品。 以1µm的靈敏度搭配每分鐘30ml的流速, <全自動多通道粒子檢測系統>可24小時不間斷地分析水質並即時回傳數據。 使用者可輕鬆判讀微粒子數量的變化,有效監控水質與處理槽系統狀態, 大幅提升零件清洗製程的效率。

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自動化產線換線新利器: AI機器人自主學習技術

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 工業技術研究院 巨量資訊科技中心

因應彈性化製造之生產趨勢,製造業需要導入AI以快速學習適應不同的生產需求。AI自主學習機器人是未來製造業邁向AI時代的關鍵技術,目前工廠導入視覺機器人必須仰賴演算法工程師針對不同工件調整參數來達成任務,造成換線/任務耗時耗力。工研院以深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning,DRL)為基礎,研發自主學習之AI機器人夾取技術, 簡單、易用,補足勞力需求。本技術之特色與創新包含: 1.機器人自主嘗試學習,減少人為介入,讓換線能夠更加快速、有彈性2.以DRL技術提供更快速、更穩定、更精確的訓練機制3.結合機器人模擬軟體,大幅減少整體學習時間與實體嘗試的次數

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工廠專家級系統應用:企業快速導入機器學習的第一哩路

發表年月 2019-06   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 杰倫智能科技股份有限公司

JWII Automated ML Engine 可協助製造業以合理的成本與快速的導入來建立高價值系統,解決工廠設備異常損失與工程品質不穩定的問題,藉此提升產品品質、生產效能、與達交率,最終達到智動化生產與智慧工廠的目標。 JWII Automated ML Engine已於諸多產業的製造環節中應用,目前已成功導入光電產業、石化產業、PCB產業、電子組裝產業、金屬加工業、設備製造業、表面處理產業、傳統產業…等,提供製程參數異常偵測、生產配方最佳化推薦、連續性製程品質預測、設備故障停機預測、異常因子分析預測…等相關製造業所應用。 JWII Automated ML Engine 可單獨使用,同時也可與企業應用系統整合如ERP、PLM、MES、IOT、WMS、BI…等異質系統中,讓這些系統被賦予AI 預測與診斷等特性,讓相關系統達到智能化的目標。

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殺手級應用:齊料管理精靈,克服製造缺料停工新武器

發表年月 2020-06   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 智炬科技股份有限公司

齊料管理精靈可以透過預測供應商交貨模式,讓人力集中處理需要跟催或緊急調度的工作安排,提高準確交貨率,並加入廠內的流程運作特徵,放入模型中做為計算參數之一,以期達到如期齊料開工的目標。智炬科技「智慧製造顧問團隊」加入時間序列等機器學習演算法,從企業原有資訊系統中取出預計交貨、實際交貨、預計檢驗、如期檢驗、預計發料、如期發料等資訊,整理數據之後經過演算,得出高度齊料可如期派工的工令順序、以及具高度缺料風險的工令資訊,同時找出可遞補的派工批,讓生管排程更省力化。串聯即時通訊應用技術推播高風險物料狀況,啟動全員關注料況行動,協助企業降低缺料風險,提升生產計劃達成率,減少低價值溝通行為。

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半導體光學鏡片製程AI品質檢測系統

發表年月 2020-09   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 思納捷科技股份有限公司

因應全球智慧製造發展趨勢,加速國內高精密光學邁向智慧製造時代,本應用發展能源稼動管理機制依據研拋製程情況,透過遠端監測設備狀態、預知保養,以降低設備人力維護成本需同時收集廠區設備變壓器運轉時之溫度、電壓、電流等諸元,即時提供故障因應對策、變壓器剩餘壽命診斷,從能源資料、設備機台到智慧預警,提出流程改善規劃,以達到整體生產力提升的目的。

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手工具電鍍瑕疵AI視覺檢測

發表年月 2020-04   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 智炬科技股份有限公司

由於各式瑕疵原因分別在不同製程情境發生,於電鍍後進行判斷較能夠有效提升品質管制效率,需採用全檢模式以肉眼辨識,辨職難度高且高度仰賴人員的經驗,且遺漏比率約10%。透過以AOI自動光學檢測加上深度學習技術,克服金屬扳手反光之特性,提高瑕疵的辨識率(1) 縮短品檢作業時間:透過AOI智慧瑕疵檢測系統,每隻扳手檢測時間自3-4分鐘縮短至約3秒,統計報表由系統自動產出取代過去人工抄寫,且避免篩選遺漏。(2) 老師傅經驗數據化及標準化:依實際檢測數據進行標準差異值統計分析,回饋QC工程標準以優化公差設定值。(3) 生產批及不良品數量整合串接電子看板及MES、SPC系統,提高資訊即時性及加速管理報表產出。

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智慧製造解決方案:良率預測及保修預測

發表年月 2017-12   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 漢門科技股份有限公司

透過提高生產現況回饋的即時性,減少不良產品產出之機會並降低假警報,進而優化生產管制上下限; 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測,當預測可能有異常時,即時通知現場人員處置除了定期維修保養外,還可以預防異常維修的情況,則對於產線生產調度增加靈活與彈性,降低待工風險,並能提供排產即時參考與產線平衡管理

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AOI瑕疵檢測快精準、智動複檢更省力

發表年月 2018-06   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 工業技術研究院 巨量資訊科技中心

隨著電子元件微型化,對檢測設備準確度之要求越來越高,然而現今檢測設備大多仍採取傳統影像處理技術來檢測瑕疵,無法滿足高準確度之需求,為了避免漏檢瑕疵,業者被迫將檢測機台靈敏度調高,其副作用就是造成了大量假瑕疵的產生,使得產線仍須耗費大量人力做二次篩檢,不僅耗費成本,且影響產品品質及生產速度。國內檢測設備業者聯策科技以AI深度學習技術進行真假瑕疵之判定,可協助PCB業者減少一半以上之假瑕疵,促進產線自動化,且以軟帶硬提升設備10倍之價值。

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混動工業生產:敏捷智能報工系統

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 零次方科技有限公司

智慧製造+產業AI化的升級已在國人心中醞釀已久,期待一套敏捷且彈性的智能報工系統,為工廠帶來數位化與智能化提升。 3K環境以及八國聯軍設備往往是機械製造業數位化與智能化最大的挑戰,加上廠內同時存在工業1.0-4.0的混動生產情形,報工作業往往需要高度人力介入,因此敏智能報工系統應運而生。 敏捷智能報工系統具備AI即時多報工模式、機聯網、高移動性移動裝置、即時監控生產效益等特點,將第一手現場數據回傳戰情中心,讓Data晉身Information,協助企業做好完善廠區、稼動率或異常等管理。 此外搭配深度學習與視覺辨識服務,有效協助身處3K現場作業人員進行工件辨識計數或不良品辨識,大幅降低人力與重複教育訓練的成本。 零次方科技團隊由人工智慧、軟體工程、工業工程、用戶體驗等專家組成,為製造業不同需求提供高專業度顧問分析服務與客製化服務。目前系統已在台中工業區製造業實際導入與上線使用。

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智慧導航服務機器人 (iAGV),理貨分貨真輕鬆

發表年月 2018-06   應用領域 AI製造運用   應用/研究單位 工業技術研究院服務系統科技中心

智慧導航服務機器人 (iAGV)應用深度攝影智慧影像辨識技術與智動化科技、超音波感測技術,以Edge Computing快速反應為基礎,透過不同深度差找出特徵差異點因應不同工作環境需求之多元化定位,內建數量核對的AI揀貨同時進行數量核對,並具備「動線最適化」及「壅塞避免」的動線運算引擎,大幅提升作業效率,並獲得2018資訊月百大創新產品。工研院服科中心「iAGV智慧導航服務機器人 」突破天花板特徵深度辨識透過不同深度差找出特徵差異點,以導航整合天花板特徵深度辨識定位、導航、避障、定位等功能直接進行優化,以Edge Computing控制導航/定位模式的調整、地圖建立邏輯改良及行走控制等的動作。以低成本為考量採用簡易單晶片控制伺服馬達,並搭配低成本之影像導引裝置,達成符合業界需求價格的產品。並可機器人到貨架取貨,減少人行走道貨物能夠更緊密地存放,同時,省去員工走到貨架、取貨時間,讓出貨更有效率,節省理貨25%工時、減少人員移動距離35%與成本15%,滿足B2B、B2C等多型態發貨中心需求,並成功導入宅配物流業、資訊消費性電子產品發貨中心…等國內業者。

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