AI製造運用

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。

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。

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。

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PHM系統的核心價值在於其能夠精確地預測設備健康狀態與設備的製程狀態，提高生產過程的效率。透過結合IOT、邊緣運算，系統不僅能夠減少算力需求和演算時間，還能夠降低誤判風險，提高模型的遷移性。這項創新技術將為製造業的數位轉型帶來巨大的改變，協助企業實現高效運營和成本降低。

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。

本系統運用 DeepLabV3 深度學習演算法，建構一套針對保安零件瑕疵辨識的 AI 模型。為提升辨識準確率，開發團隊進行了多種攝影鏡頭與取像環境的測試，共拍攝 1,200 張探傷缺陷影像做為訓練資料，藉此強化模型辨識能力。系統透過筆電連接 RS232 轉 USB 介面，接收啟動指令後，每秒擷取 30 張即時畫面，並對每張影像應用 C1 子項所設計的瑕疵辨識演算法進行判讀，並即時在螢幕上標示出探傷瑕疵部位。整體架構可應用於製造流程的品質控管以及非破壞檢測的磁粉探傷，提升檢測探傷效率化和省人化，協助企業實現智慧缺陷非破壞檢測的探傷解決方案目標精進。

本案AI瑕疵檢測系統使用先進的影像處理技術，能夠從不同角度全面檢測工件，並且辨識特徵數量及各種微小的瑕疵或缺陷。相比人工檢查可能因疲勞或視覺限制而漏檢的問題，檢測系統能夠提供更高的一致性和準確度，不受人員情緒和疲勞影響，能夠保持穩定的檢測質量。過去品檢員在使用傳統方法時，需要逐一從多個角度檢查每個工件，每次檢查一個工件需要約15秒。導入AI系統則能在短短4秒內完成相同的檢查任務顯著縮短了每個工件的檢查時間。

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。

中冠 AIoT 智慧平台最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理工廠所有的生產資訊。例如：爐壁厚度監測AI，可透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄，藉以預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程。爐熱溫度預測AI 則是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。各 AI 智能應用案例細節，可參閱 https://www.ithome.com.tw/news/142938 報導

受到快時尚及網路購物風潮影響，品牌客戶對即時且準確供貨之要求越趨嚴謹。建構網實智能化製造、生產、銷售系統，以快速反應或預測市場需求，產業供應鏈垂直與水平數位化、智能化，成為全球搶單競爭關鍵。在缺乏即時內外部資訊整合條件下，每次決策都在考驗高層主管的智慧與運氣，常備原料採購時機錯誤就可能導致公司訂單賠錢，生產決策錯誤就可能導致需要空運才能達交，昂貴的空運費即大幅抵銷了訂單利潤。利用基因演算法+資源限制分類，並整合訂單、排程及產能，模擬生產排程資訊提供給廠長決策參考。此一應用可最佳化安排生產，減少瓶頸問題，提高物料供應精準度，減少停工待料的問題。

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。

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。

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。

光學膜製膜裁切時，需由人員針對AOI照片一張一張分類，避開不符規格的瑕疵進行裁切，人員進行瑕疵分類時耗費大量時間與人力。我們設計了一套含有標記、資料前處理、訓練以及模型佈署預測功能的系統平台，人員只需上傳瑕疵資料，並到平台上標記瑕疵類別，系統平台利用卷積神經網路(convolutional neural network, cnn)進行訓練與分類計算。並回饋訓練成果與準確度，提供一鍵式模型佈署，將模型佈署到平台中，人員就可以利用佈署的模型進行預測分析，根據分類結果繪製裁切瑕疵map，人員即可根據瑕疵map建立裁切規格，進行裁切分調，並且有效的將A級率從69%提升至90%。