AI製造運用

基於設備大數據的預測性維護與診斷 AVEVA PRiSM的APR技術 (Advanced Pattern Recognition先進模式識別)，將設備的實時運行數據同其特有運行模式進行比對，發現系統行爲的細微差異，從而對設備可能存在的問題進行提前預警，實現對設備的預測性維護。早於傳統報警系統數天、數周或數月進行預警 傳統的警告方式為設定上、下界限，但PRiSM是以點的周圍來計算，利用演算法建立一個正常的模式，當實際值和預測值之間的偏差超過允許的限制時進行預先報警。

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。

MusesAI- 是提供製造業非資訊人員，透過一站式介面指示精靈，可快速、簡單、準確度高方式，在系統介面自動協同標註特徵及自動訓練AI模型，而後即可立即下載佈署使用的一站式AI模型開發平台，其中AI應用模組類別包含影像類及數據類兩大方向，影像類涵蓋物件辨識(數量、標工)、人員行為辨識、工地安全等；而數據類則涵蓋機台閒置預測、設備故障診斷等應用，可大幅降低一般AI模型開發門檻及投入時間。

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。其解決方案包含解決員工需要監看包商是否違規，交由演算法來判斷，能避免掉人與人之間的摩擦，並且節省了大量的人力監督。另外，AI/AOI 瑕疵檢測也解決了傳統瑕疵檢測過多的誤殺（判）造成現場作業的混亂以及不必要的浪費，AI/AOI能夠制定出容錯空間，讓生產線上的員工（期望篩選標準放寬）以及在辦公室處理客訴的管理或是業務人員（期望篩選標準從嚴）達成最最精準的平衡，並且能夠整合後端自動化生產設備，即時傳送訊號讓機器手臂或是相關設備做出相對應的反應。

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。

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。

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。

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。

汽車零件再製造工廠每年要生產的型號會跟著二手市場變化，以傳動箱來說，市面上最常見的二手零件不會超過500種，但每年都會淘汰最老的50種，同時增加新的50種。如果將每個零件拿去不同角度和不同背景拍攝，每種傳動箱大約要拍攝1000張訓練張影像，要讓傳統的物件分類AI持續每年學習，每年都要準備50000張訓練影像，透過生成式AI，客戶願意每年針對50種零件掃描建模，訓練出來的辨識器可以幫助再製造工廠辨識現場的原料，協助原料管控同時，也可以降低採購在零售商的溝通成本。

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。

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

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。

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。

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。

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。