AI製造運用

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。

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。

當無法明確規範產品瑕疵檢測標準時，很多企業往往必須藉由老師傅的經驗進行人工檢測以確保出貨品質，也因此面臨檢測速度緩慢、人工缺乏及老師傅凋零的痛點。智能視覺檢測系統是基於視覺檢測監控設備所累積的大量品質檢測圖形及影像進行分析，根據老師傅的經驗自動學習能判斷產品合格與否的視覺特徵，協助製造業建立AI品質檢測模型，自動快速地對產品進行媲美老師傅的檢測，永續確保產品出貨的品質。鼎新電腦的「大人物」部門具備研發整合「大數據、人工智慧、物聯網」各式應用的能力，能夠為企業分析需求並量身打造適合的人工智慧應用。智能視覺檢測系統的核心技術是結合機器視覺與深度學習對大量的圖形影像進行處理及分析，並藉由與客戶的領域專家持續互動找出視覺檢測測熱區及特徵，最後建立可視化之AI品質檢測模型，進而提升整體出貨品質。

昱峰以智能大數據科技(AI+BIGData+Technology)的核心能力，引領晶圓製造業進入智能決策新境界。昱峰團隊曾在半導體晶圓廠有24年經驗，橫跨製程，產能，良率，產品設計，IT各個關鍵領域。並投入14年的實戰經驗以智能數據分析能有效定位製程上各類問題，並幫助晶圓廠創造百億以上的績效。 在全球晶圓產能持續升高之下，我們該如何在這波產能擴增中勝出。另一要關注的趨勢是，各大晶圓廠在微縮製程的追逐，暫告一個段落，轉向在利基產品上聚焦。在此趨勢之下，要在原本的產能製程技術上，想要有突破性的成長與改善，投資非常巨大。AI+BIGDATA給我們指引出一條新的路徑。

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。

Dataset Acquire資料匯入整合管理、Dataset Reprocessing 資料前處理與作業、Dataset Understanding資料理解與分析、Data Labeling資料標記輔助系統、Model Generator模型設計、Auto deployment自動發佈模型

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。

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。

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）。

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。

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。

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

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。

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

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）。