AI製造運用

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。

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。

現今工廠自動化的趨勢，已開始由大量機器人取代人工作業，製造業對機器人的需求及依賴程度越高，企業如何確保機器人的高可靠性呢? 因此，能夠自主性判別設備狀態與減少非計畫性停機更成為企業所需要深入探究的課題。機器學習智能監控系統即是針對各式機械設備的動態監測，使用者透過簡單建立健康規範，系統學習動作依照所累積的數據統計進而做出分析判斷，產業進而可訂立預知保養計畫並有助於設計者優化產線設計流程。 藉由即時偵測動態機械之訊號，可預測判斷機械手臂的健康狀況，及焊接作業品質的線上即時監測，使企業有較餘裕的時間安排設備維護與產線，將導入機器人的初衷發揮到極致，『做得快且做得好』

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。

維曙智能科技(Vizuro)是為企業打造數位轉型戰情室的跨國人工智慧新創公司，總部位於美國波士頓，研發中心在台灣台北。聚焦智慧製造良率管理，醫療影像癌症篩檢，生醫科技通路行銷策略等領域。Vizuro的核心團隊由實戰經驗豐富的多位資料科學家所組成，有別於業界(AI+AOI，人工智慧結合自動光學辨識) 大多只具備標準化的自動瑕疵辨識軟體，Vizuro在瑕疵分類之外，也推出異常偵測、因果推論、製程優化等自主研發的多元人工智慧模型，因應不同客戶的需求，並提供顧問健檢、協作團隊建立、站點模擬與概念性驗證等服務，擅長跨國的客製化專案。

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。

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。

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。

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

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。

基於企業資料的智能客服及聊天機器人

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。

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。

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

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。