AI製造運用

因應少量多樣的訂單複雜性需求，透過建置上下游供應鏈資訊串流平台與外包商空桶管理系統，提升供應鏈串接的能力，並藉由射出機連線與可視化看板、AI 智慧排程系統，提升製造端管理手法，進行智慧化生產現場管理，進而達到指標的改善。

透過人工智慧演算法來實現 (1) 工程師的調校經驗系統化及 (2) 調校結果的量化分析，幫助專業工程師在更短時間找出更佳的參數組合。此工具初期是以人機協作的方式運行，隨著智慧系統在過程中不斷自動學習最終可達到產品模型參數的全自動調校。

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。

齊料管理精靈可以透過預測供應商交貨模式，讓人力集中處理需要跟催或緊急調度的工作安排，提高準確交貨率，並加入廠內的流程運作特徵，放入模型中做為計算參數之一，以期達到如期齊料開工的目標。智炬科技「智慧製造顧問團隊」加入時間序列等機器學習演算法，從企業原有資訊系統中取出預計交貨、實際交貨、預計檢驗、如期檢驗、預計發料、如期發料等資訊，整理數據之後經過演算，得出高度齊料可如期派工的工令順序、以及具高度缺料風險的工令資訊，同時找出可遞補的派工批，讓生管排程更省力化。串聯即時通訊應用技術推播高風險物料狀況，啟動全員關注料況行動，協助企業降低缺料風險，提升生產計劃達成率，減少低價值溝通行為。

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。

生產製造公司83％的資訊長認為，設備維護以及總體資產分析最佳化為提升企業競爭力之最主要途徑。「機台故障預診斷」是一套人工智慧（AI）與機器學習的系統，分析機台所產生的製程資料，進行即時監看、預測並以視覺化資料呈現，讓產線管理者可以掌握設備的健康狀態。

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。

利用工業鏡頭獲取產品檢測圖像，搭配自主研發的瑕疵檢測系統，以深度學習技術，檢查出產品各種不良項目，並判斷出良品與不良品，因應所需的效能整合NVIDIA終端設備，建構出完整的軟硬體解決方案。

為了因應未來高爾夫球國際市場競爭力及產能的需求，有別於舊廠以傳統分站式產線代工製造高爾夫球，製程多採人工作業方式進行，致使產能有限、營收受限；新建置”明揚二廠”一條流水式自動高爾夫球產線，進行感測器加裝與機台聯網，導入智慧化之供應鏈整合平台串流上下游廠商的即時資訊回饋，提供供需二端線上詢價採購、維修預知、報價出貨之自動快速回覆的e化流程，並導入供應商管理存貨(VMI)模式，生產製程設備安裝感測器及聯網，以及數據蒐集與分析、參數調機、異況通知、預知保修與AOI智慧品檢等，讓回覆的速度加快、反應的時效縮短、生產更為順暢、訊息完全透通，確保產製過程中供料穩定、交期準確及產品合格，並且在資訊通透下減少了交易成本與流程時間。並於品檢端規劃與導入機器視覺、AI人工智慧及深度學習進行高爾夫球之瑕疵檢測，提升球體表面全檢速度、機器參數設定的最適(佳)化，以利提供一快速流暢的生產流程、提升產能與速度。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。