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。

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。

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。

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）。

機器人在製造業的應用已經越來越廣泛，相對的機器人是否能順利運作對生產工作的穩定性也會有相當程度的影響。因此若是有一套系統能針對機器人的健康狀態做線上的監測，並能在機器人發生問題的初期就能發現並及早通知使用者，就能夠及早因應並採取必要的措施，就能有效降低機器人無預警的損壞造成對生產作業的衝擊。機器人自動預知診斷系統能夠7/24線上監測機器人機件運作的細微動作變化，只需要在機器人的基座放置一個震動感應sensor，系統會根據sensor量測到的訊號建立模態，內建的機器學習演算法自動對運作模態做追蹤，無須專家就能夠自動診斷機器人的健康狀態。同時也可以將相關的診斷結果透過內建的IoT Studiio(物聯網通訊軟體)傳送的Internet、雲端、Edge Server。

需確保雞隻完整性，以利分切人員能分切較完整的雞隻部位，避免浪費。原先需仰賴人工作業，每日檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半斷等狀況，檢查完後仍需仰賴人力滕打工時，紀錄分切多少雞隻與各雞隻部位，相當耗時。該客戶因此委請緯謙利用AI訓練辨識雞隻照片，能快速過濾掉不完整的雞隻，並能進行統計與分析，以期能節省人力付出時間。

憶象智能影像辨識系統可以協助客戶三大方向:一提升營業額：為提高生產品質,將人工辨識的產品不良率, 藉由AI智能辨識提升產品的良率；二,降低成本：從需要大量人工的目檢辨識工作，轉由AI辨識降低錯誤節省人力, 提高生產效能，三,企業專業知識管理：縮減教育訓練時程/預防專業知識的斷層(師傅退休/跳槽)。憶象智能影像辨識系統採用最先進的深度學習之捲積神經網路(convolutional neural networks, CNNs)與電腦視覺技術，團隊具備開發AI模型設計與系統開發能力，設計出符合應用單位的AI模型，產出最符合應用客戶之檢測模型, 讓使用者可明顯獲得差異性的產品成效新體驗。 憶象智能影像辨識系統整合客戶檢測產品之圖像管理與標記，ＡＩ模型，即時統計，一站式的服務幫助企業檢視各生產鏈的問題點, 及優化備料與生產裝置設定。憶象智能影像辨識系統可以應用於各種產業的生產線應用，目前已成功導入電子業、傳統製造業、健康醫療…等，提供工廠與生產線之智慧視覺辨識應用。

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。

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。

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。

輔導客戶運用AI、深度學習結合客戶Domain Know-how，進行資料收集、資料前處理、轉換與分析並建立AI訓練與驗證模型，提供完整AI之解決方案，並協助客戶導入AI正循環。透過IoT(Internet of Things)或工業相機將資料彙整並AI、深度學習訓練，隨後可達AI之預測。應用：AOI(Automated Optical Inspection)、工業自動化、智慧工廠、客製化服務

工研院研發產品品質指標預測技術，與軸承製造大廠T公司合作進行軸承加工產線的線上測試，基於機台電力、加工應變力等大數據，透過智慧分析瞭解刀具狀態與工件品質關係，及時偵測NoGo工件，降低損失。並藉由及時調整抽檢頻率，動態配置檢測人力，使傳統離線且需成品完成後的抽檢改為線上即時的全面檢測。

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』

（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。

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。