預防性維護/肇因分析
發表年月 2024-12 應用領域 AI製造運用應用/研究單位 優智能股份有限公司
針對生產資料缺漏及衍生之後續產生的分析誤判,我們用 AI 工具來進行資料修補,確保資料完整性之後,再以另一 AI 工具進行快速的異常篩檢。我們將以上兩項功能和資料視覺化工具整合成可擴充功能的系統平台,便於根據使用者需求新增或調整功能。
檢視內容針對生產資料缺漏及衍生之後續產生的分析誤判,我們用 AI 工具來進行資料修補,確保資料完整性之後,再以另一 AI 工具進行快速的異常篩檢。我們將以上兩項功能和資料視覺化工具整合成可擴充功能的系統平台,便於根據使用者需求新增或調整功能。
檢視內容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。
檢視內容有許多傳統產業之生產機台大都是封閉式系統,依賴資深的”老師傅”經驗進行機台參數調校,以維持生產順利與生產品質。 然而面臨智慧製造之機台聯網需求,既有機台升級汰換的高額成本大幅阻礙了傳統產業升級的規劃。 因此,此案例透過採用非侵入式感測技術取得傳統製粒機台的電氣信號、振動信號,並使用AI機器學習演算法來建立機台 協助廠商傳統產業建立「生產機台徵兆訊號擷取與連網建置」、「即時生產資訊可視化平台」及「有機肥製造廠區生產智慧化模組」,以協助業者進行有機肥料的品質優化及達到提升設備稼動率並降低生產與人力監控成本
檢視內容本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構,能依不同產線或產品特性快速調整應用模組,例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計,可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍,使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組,系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定,並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外,系統具備跨場域資料遷移學習能力,能根據既有標註資料快速微調模型,以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程,讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面,確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計,可透過月租或授權模式導入,提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制,確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化,達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。
檢視內容(應用一)該系統提供鑽石磨棒刃面處全景深影像留存並提供鑽石磨棒使用後回廠人工比對功能。由於原先生產過程中含人工操作的步驟,所以效率不高,必須使用大量的人力才能滿足量測速度,且有許多數據因人工作業較久無法逐顆量測,需透過作業員觀察到異常時才進行量測,容易發生漏檢情形。本公司透過人工智慧機器視覺方式進行語義分割及迴歸預測,有效縮短生產量測時間並提供鑽石刃面偏心度、鑽石露出面積…等量化數據,不僅提高生產速度及量測品質,亦降低了客戶的人事成本(設備取代人力),創造出客戶與本司雙贏的局勢。 (應用二)在客戶的產線中銅箔基板因前製程的不良品或是製程汙染(刮傷、亮點、摺痕、污點、粒銅、氧化…等),導致在後製程前需人工檢查品質加以剔除,若發現瑕疵則使用麥克筆標記該區域,再用雷射打標機以人工對準標記區域進行雷射標記,本系統使用AI物件分類算法以在線學習方式來識別人工記號,並結合雷射打標完成自動打標功能。 (應用三)隨著SMD元件尺寸日漸縮小,檢測時每片貼片電阻基板上的電阻元件數量可達上萬顆,傳統人工目檢方法已難滿足生產需求,但市場上目前尚未有能支援到0.201…等小尺寸SMD元件的自動量測修阻痕跡並進行雷射打標的設備。本公司採用大標靶且超高解析度工業相機,再搭配高解析度鏡頭,以單隻相機取照架構滿足應用需求以及使用顯示卡透過批量方式進行AI順向預測,極大化使用顯示卡記憶體滿足速度上的需求,並以AI機器視覺方式進行影像分類及物件偵測來達到高精度的檢測功能。 智合科技的研發團隊結合人工智慧(AI)與光學辨識系統(AOI),在了解客戶的產品、作業流程及需求後,提出最適、最佳的設計及產品,讓客戶以最適預算取得最佳解決方案,產品應用範圍跨越眾多領域。
檢視內容智慧製造+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。
檢視內容一般市面上的機械手臂通常只能執行單一物件的取放,在少量多樣或產品變異性高的產線中,不容易實現自動化的需求。本案透過AI演算法和3D成像技術來揀選未知物品,即使它們被緊密的包裝在一起,仍然能夠辨識出個別包裹,系統也能計算出最佳的揀選點,規畫路徑引導手臂避免碰撞。
檢視內容AI布料花色檢索系統透過數位留樣系統拍照,以AI分類識別,定義不同布料材質、顏色與圖樣款式,在將數種物理特性轉化為數位化資料保存下,開發出數位化織品色彩及花色管理平台,這樣的概念類似於搜索引擎,紡織廠可以透過平台快速檢核庫存及過往記錄中最接近的色樣,以顏色及花紋識別,結合光照系統及色彩管理技術,制定紡織產業在庫存管理、數位資料庫、及產品 QC 的檢核標準,減少在打樣及確認上的時間及人力成本,同時減少人因誤差。
檢視內容慧演智能專注於為製造業提供 AI 影像辨識解決方案,已成功應用於半導體、電子周邊及食品製造。 我們自主研發的 BailAI 平台,讓企業無需撰寫程式,即可完成從資料標註、模型訓練到部署推論的全流程管理。1.免寫程式、操作簡便:專為非工程背景用戶設計,一站式導入 AI 檢測。 2.快速建模、少量多樣:內建多種優化演算法,可用極少影像資料完成高效訓練。 3.靈活場域應用:模型可快速切換,適應不同工廠、產品線及檢測條件。 4.推論即時、自動監控:整合邊緣端 AI BOX,能即時判斷並記錄現場影像。 5.大幅節省成本與時程:縮短驗證週期、降低導入成本,加速 AI 成果落地。
檢視內容Dataset Acquire資料匯入整合管理、Dataset Reprocessing 資料前處理與作業、Dataset Understanding資料理解與分析、Data Labeling資料標記輔助系統、Model Generator模型設計、Auto deployment自動發佈模型
檢視內容配合變色龍聯網解決方案,資策會亦提供AI分析協助生產執行提升產能之技術支援,根據感測器蒐集機台設備運作的細部動作資訊,找出能評估老化趨勢之關鍵資訊,進而利用機器學習方法建立感測資訊與。實際案例包含砂輪機研磨耗損偵測、截斷機裁斷長度預診、空壓機異常停機特徵偵測等等,以AI技術偵測協助現場生產,提高生產良率。 聯網應用描述:資策會智慧系統所研發Pub/Sub 設備聯網閘道技術,提供低延遲且可自主維護之工廠資訊化軟體,導入後使用者可自主管理,現場設備或感測器擴充不需再外包增加資訊化成本。可涵蓋範圍包含多家PLC、CNC控制器、現場表頭、外掛感測器、通訊介面卡轉接及Barcode Reader、RFID Reader等,設備內或現場環境偵測都可集中處理,大幅提升廠內智慧化程度。
檢視內容MARS 基於關鍵設備的時序數據,自動建立異常識別模型,即時產生健康度/相似度曲線與重建誤差,在設備效能出現偏移的早期(可提前數天至數週)發出預警。系統同時提供關聯測點排序與根因推論、Web 即時監控與知識管理,協助現場快速定位問題、安排維護,降低非計畫停機與產能損失。功能內容包含:★「多變數時序建模與異常偵測」:非線性分析、健康度/相似度曲線、重建誤差監控。★「自動化與少程式化(No-Code)建模」:互動式資料清洗、設備屬性視覺化配置、一鍵部署。★「關聯與根因分析」:關聯測點排序、單點「實測 vs. 預測」對比、事件時間軸比對。★「資料整合與即時監控」:連接 PI/AF、即時 Web 監控面板、告警治理與知識管理。★「MLOps 與模型治理」:版本管理、再訓練與回訓、門檻管理與效能追蹤。
檢視內容本案例使用視覺辨識銲道的位置和姿態,再驅使機械手臂進行全周銲。同時進行銲接品質之AI檢測,在銲接完成的端板上方架設一台CCD,捕捉銲道的影像,使用訓練好的模型便可立即辨識出端板銲道的各種缺陷和瑕疵,若辨識出有缺陷或瑕疵的端板會發出警示,通知工作人員進行補銲之作業。
檢視內容透過AI多變數分析應用之技術,可以對水質進行更精確的監控與分析,實現更高效的水資源管理和處理過程。AI系統將自動調整處理工序,以應對不同的水質變化,確保出水質量滿足安全標準,同時提升水質穩定度,避免原料(藥劑)浪費。本案採用新鼎自行開發之人工智慧運行平台產品Mr.OPX(智能維運及製程優化平台),透過平台和再生水廠DCS系統串接,進行資料即時收集,並透過模型管理功能,有效的進行模型運行及維運,也透過視覺化分析介面,提供操作員即時的AI指引,協助操作員提前進行加藥調控,從而提升操作效率並實現最佳經濟效益。
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