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客製化智慧製造分析:工業數據平台、產線 AI 視覺

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 廣宣科技有限公司、台大電機工程所

智慧製造、工業4.0的概念已經對製造業帶來了一個新的概念,人工智能、5G、物聯網已經帶來了技術上的可行性,智能化 MES、CPS IoT/AIoT、智能控制系統、運用機器人的自動化,將帶來工業 4.0所強調的互聯、整合、數據、創新與轉型,並結合公司整體 ERP 與 CRM 系統,帶來更低成本、高品質、顧客高滿意度、符合市場快速更迭的製造服務與產品。 廣宣科技智能製造團隊,運用特殊 AI 深度特徵解析技術,將連續或離散生產數據,加以智能化處理,將所有產線效能指標做相依度之計算,並運用當前人工智慧解析特徵黑盒子的最新技術,將產線數據找出關鍵特徵,並配合製造專家顧問團隊進行產線問題解讀、並進一步透過各樣規則建模,並控制各項變因進行製程優化。不但可達到數據可視化、提升產線透明度,更能透過智能控制系統,達到互聯、集成,甚至反饋控制的效果。廣宣科技智能團隊由人工智慧資料科學家、工業工程專家、資深廠長級顧問團隊、控制系統專家、資訊系統整合專家組成,為不同工業需求提供客製化與具深度的顧問分析服務與智能資訊平台。已與多家兩岸三地製造業、化工業、電商物流業進行系統客製與智能化諮詢。

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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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工業3.5升級應用:AI影像識別-品管檢驗機器人

發表年月 2018-01   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 五百戶科技股份有限公司

AI影像識別機器人可以取代原本大量使用人力進行產品外觀品質檢驗的重複性工作,透過攝影機影像進行識別及精準比對,減少人工作業的可能錯誤或是標準不一的情況,進而提升品質檢驗的良率與效率。 五百戶科技結合了資策會創新研究中心及國立中央大學創新AI應用中心的多年研發能量,開發出具有自建學習比對模型的新一代深度學習架構設計的AI影像識別機器人系統,運用CNN技術+TensorFlow框架,整合動態影像識別技術能力,可以快速建立類神經網路模型,用以精準分類並判斷產品外觀尺寸之優劣,達到近乎100%的精準檢驗結果。

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AI 能源總管需量預測系統

發表年月 2020-08   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

鋼鐵業係屬高耗能產業,據統計顯示,鋼鐵業的能源消費與二氧化碳排放比例在全國工業部門中排名第1位。尤其煉鋼製程中的數種主要加熱爐如電弧爐(EAF)、電渣重熔精煉爐ESR 、真空電弧精煉爐VAR 和真空感應熔解爐VIM等用電量都極高。 其中最重要的在於煉鋼過程中,若全廠用電設備包含前述煉鋼爐若同時投入生產時將導致用電超約,導致鉅額的超約費,造成生產成本的巨大負擔。因此如何配合煉鋼作業同時避免超約罰款,是業者迫切要克服的難題。

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空調冰機系統 AI 最佳化工程

發表年月 2024-08   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 駿暘科技有限公司

AI 精準決策,即時整合設備效能、警報數據與運行狀況,提供設備校準建議、數據排查方向與通訊優化策略,驅動最佳管理決策。即時分析與建議,快速整合系統內外部數據,協助企業快速應對能源管理決策。能源基線提供了數據支持,使企業能夠制定更科學、合理的進行節能行動方案,精準掌握能源使用的關鍵指標。追蹤節能績效歷史:追蹤並評估歷史能源管理措施的成效,可供做ISO 50001查核。

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工業應用的字元辨識

發表年月 2021-10   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 國立雲林科技大學 多媒體技術與應用實驗室

本案提供「金屬表面/工程圖面/鋼卷」三類字元辨識方案。 金屬表面字元辨識:面向閥體加工件,運用反光抑制、陰影補償與深度學習 OCR,在油污、刮痕與曲面條件下仍可穩定讀取,支援手持、固定工站與產線相機,序號/料號可即時寫入 MES/ERP。 工程圖面字元辨識:自動解析 2D 圖面中的尺寸、符號、材質牌號與註記,輸出 CAD 欄位、BOM 或標準表單,減少人工判讀。 鋼卷字元辨識:在高速移動與強反光下,以工業相機與邊緣運算快速讀取捲鋼外觀碼與標籤,完成批號、規格與庫存之批次建檔與追溯。

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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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AI看穿危機!打造高品質X光影像資料庫強化查驗效率

發表年月 2025-07   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 漢翔航空工業股份有限公司

為了解決X光影像資料不足、類型不夠多樣的問題,我們開發了一套「影像擴增應用程式」,可以幫助建立更多、更豐富的訓練資料,用來提升AI模型辨識可疑物品的能力。這個程式有操作簡單的圖形介面,只要選好資料夾和影像變化的方式,就能自動批次處理大量X光影像。 整體來說,這項工具不只操作方便、靈活性高,也能有效補強訓練資料的不足,協助海關或安全單位建立更聰明、更有效率的智慧查驗系統。

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AI智慧瑕疵檢測-織造業者織帶檢測

發表年月 2020-11   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

因現場操作人員無法兼顧所有機台確認狀況,當織帶編織錯誤時, 需到最後品管包裝才能確認錯誤,現場機台編織織帶60~70碼/時,會造成相當長度的損失。 當織帶會遇到明顯不良包括脫線、預計導入鞋帶工廠織帶良率檢測系統改善品管流程提前修正錯誤降低材料耗損。

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Tukey Service - 預防非計畫性停機系統

發表年月 2021-02   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 Chimes AI 詠鋐智能股份有限公司

由 Chimes AI 詠鋐智能所開發的無程式碼(No-Code)模型生命週期管理平台 Tukey,作為核心引擎,幫助最熟悉機台狀況的設備保養工程師,彈性的調用Tukey內建或是企業投資開發的演算法,建置設備監診 AI 模型。機台設備可根據AI 模型建立設備性能曲線,設備保養工程師可根據此設備性能曲線,監控全廠設備運行狀況。系統根據性能指標預先反應設備衰退現象,經由系統判斷風險等級,協助保修人員安排計畫性維修,提高設備稼動率,延長設備服務年限,有效的降低工安意外災害。

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3D 機器視覺搭配AI路徑規劃引領製鞋自動化新革命

發表年月 2019-12   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 立普思股份有限公司

利用安裝於工廠產線或各種戶外嚴苛環境的工業等級的 ToF 與stereoscopy 3D相機擷取大量2D與3D影像,經由立普思團隊特殊的AI機器學習演算法與大數據整合,可有效識別並重建各式物體在3D空間中的相關位置資訊,配合立普思獨家的硬體加速與平行處理功能,可實現高禎率即時物件與人形識別,可廣泛應用於工業4.0、智慧零售、智慧農業、健康照護、安全監控等各種不同領域。 立普思的製鞋自動化方案同時整合了2D與3D機器視覺、手臂控制、電漿噴塗、與機台控制等,能有效取代傳統製鞋業的人工步驟,同時藉由單隻或多隻 2D/3D攝影機,透過影像拼接 (image stitch)方式,將物件全方位掃描結果搭配AI深度學習的自動路徑規劃,直接控制機器手臂帶動電漿噴頭,以精準的法向量覆蓋鞋底全表面進行噴塗,相較目前大多數使用線雷射掃描的方案有更快的整體反應速度,同時也更具價格競爭力。立普思的VGR (Vision Guided Robotic) 方案目前已成功導入製鞋生產,此技術同時也可應用在各種相關產業,或是搭配立普思的其他AI應用如人臉辨識 (Facial Recognition)、人流計數 (People Counting) 、身形辨識 (Pose Estimation)等。

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機台故障預測與健康管理專家

發表年月 2021-05   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 機智雲股份有限公司 / 逢甲大學張淵仁智慧機械與系統實驗室

案例‒鋼珠製造產業長期以來面臨產品種類眾多、尺寸規格複雜、客戶經常性改單導致生產線產能分配不均、工裝次數頻繁、磨盤異常損壞增加等問題,造成工廠生產效率不佳。鋼珠製造流程從原物料的線材、鍛造到形成鋼珠的粗研磨、熱處理、細研磨、精研磨,最後為成品的洗淨、檢驗和全檢;其中主要的瓶頸為粗研磨至精研磨的關鍵三道研磨製程。其原因為鋼珠在研磨過程無法即時監控磨盤的狀況,容易造成堵溝、尺寸變異,嚴重時將造成磨盤崩裂而傷及鋼珠的完整性,若因人員的疏失造成規值的錯誤,不但造成產能的損失且增加成品久置而生鏽的可能性,增加產品重製的加工成本及工廠的產品產出時間(cycle time)。

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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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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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全方位3D智慧自動化極光設備

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 大氣電漿股份有限公司

3D空氣極光表面改質系統,使用結構光深度視覺掃瞄,具速度快、精度高,可即時掃瞄生成路徑,進行極光表面改質,適用於各種形狀及材質,無需事先進行任何設定。此應用對於中小企業或傳統產業,非常的重要,雖然多關結式的機器手臂最接近人體的結構,使用上相對靈活,很適合應用在少量多樣的製造。但這種機器人在設定及操作上也相對的複雜,所以一般的中小企業或傳統產業,極少有能力可以設定及撰寫多關結式機器人的程式,加上要收集手臂上的數據完全是難上加難,造成產業升級、彈性製造都淪為空談。 我司自主研發的極光表面改質系統,在異質接合上改善傳統製程上的污染,以鞋業為例:原本橡膠和EVA的接合,需要打磨、酸鹼洗、烘乾、處理劑、膠水等步驟,其中會產水和空氣的污染,造成企業成本上升、居民抗議、環境負擔。但如果使用我司的極光表面改質系統,橡膠與EVA的結合,製程上會改成清水洗、烘乾、極光處理、水膠接合。不但工序減少、產能提升,更重要的是與傳統製程相比,至少減少99%的環境污染,而達成企業、消費者、地球 三贏的局面。

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