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數位分身模擬軟體開發

發表年月 2022-11   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 優智能股份有限公司

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。

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混動工業生產:敏捷智能報工系統

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 零次方科技有限公司

智慧製造+產業AI化的升級已在國人心中醞釀已久,期待一套敏捷且彈性的智能報工系統,為工廠帶來數位化與智能化提升。 3K環境以及八國聯軍設備往往是機械製造業數位化與智能化最大的挑戰,加上廠內同時存在工業1.0-4.0的混動生產情形,報工作業往往需要高度人力介入,因此敏智能報工系統應運而生。 敏捷智能報工系統具備AI即時多報工模式、機聯網、高移動性移動裝置、即時監控生產效益等特點,將第一手現場數據回傳戰情中心,讓Data晉身Information,協助企業做好完善廠區、稼動率或異常等管理。 此外搭配深度學習與視覺辨識服務,有效協助身處3K現場作業人員進行工件辨識計數或不良品辨識,大幅降低人力與重複教育訓練的成本。 零次方科技團隊由人工智慧、軟體工程、工業工程、用戶體驗等專家組成,為製造業不同需求提供高專業度顧問分析服務與客製化服務。目前系統已在台中工業區製造業實際導入與上線使用。

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AI智慧製造解決方案-工廠設備預知保養

發表年月 2023-08   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 國內製造業石化產業

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。

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AI 智能自動光學檢測技術

發表年月 2016-04   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 智合科技有限公司

智合科技的研發團隊 採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning) 並結合 AOI 技術, 可進行 不規則形狀物件的品質評估:使用 AI 物件偵測, 然後再透過 AOI 進行 2D 資訊計算, 產生評估數據 例如:農業產品 / 不易數據化的物件 / 非標準品的測量 / 2D 與 3D 的數據呈現 不易測量的物件:使用 AI 的技術, 針對邊緣影像的準確度進行推估, 確保整體的檢測數據的信賴性 例如:高精密度金屬加工物件的邊緣值 另外可透過 嵌入式邊緣計算平台, 進行上述技術的整合, 有效降低整體系統的建置成本

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電容製造業之AI+AOI瑕疵檢測解決方案

發表年月 2021-07   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 振海資通股份有限公司

《振海資通股份有限公司》利用AI機器學習搭配AOI技術,已部署於電容器製造業並成功實際運用。由於電解電容器為圓柱形體相關問題,此方案可解決傳統平面檢測較無法檢出的相關問題,檢測出人眼無法看到的瑕疵、測量物件尺寸及辨識物件位置等,是一套非接觸式檢測系統,可在動態製程中檢測。對所須檢測項目進行取樣,樣本進行標註數據化後,將數據透過演算法,進行瑕疵檢測數據分析,歸納出各階段產出不良品之原因,確保品質穩定性,提生良率,實現智能化的生產線。

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全方位3D智慧自動化極光設備

發表年月 2019-03   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 大氣電漿股份有限公司

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。

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AIBDT Total Solution 【智能數據大平台】【決策分析系統】【良率品質工程】

發表年月 2021-08   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 半導體、光電業、PCB產業

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。

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AI智能瑕疵檢測

發表年月 2019-01   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 奕瑞科技有限公司

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。

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AI布料花色檢索系統

發表年月 2019-09   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 光禾感知科技有限公司

AI布料花色檢索系統透過數位留樣系統拍照,以AI分類識別,定義不同布料材質、顏色與圖樣款式,在將數種物理特性轉化為數位化資料保存下,開發出數位化織品色彩及花色管理平台,這樣的概念類似於搜索引擎,紡織廠可以透過平台快速檢核庫存及過往記錄中最接近的色樣,以顏色及花紋識別,結合光照系統及色彩管理技術,制定紡織產業在庫存管理、數位資料庫、及產品 QC 的檢核標準,減少在打樣及確認上的時間及人力成本,同時減少人因誤差。

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AI自動光學檢測

發表年月 2024-09   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 智合科技股份有限公司

(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。

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智能視覺檢測:AI勤學老師傅,品質檢測快狠準

發表年月 2020-09   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 鼎新電腦股份有限公司

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。

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AI PHM預兆診斷系統

發表年月 2023-08   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 PHM/聖森雲端科技

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。

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預防性維護/肇因分析

發表年月 2022-11   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 優智能股份有限公司

針對生產資料缺漏及衍生之後續產生的分析誤判,我們用 AI 工具來進行資料修補,確保資料完整性之後,再以另一 AI 工具進行快速的異常篩檢。我們將以上兩項功能和資料視覺化工具整合成可擴充功能的系統平台,便於根據使用者需求新增或調整功能。

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殺手級應用:齊料管理精靈,克服製造缺料停工新武器

發表年月 2020-06   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 智炬科技股份有限公司

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。

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AI軟體以一擋百,助攻企業視覺檢測不漏接

發表年月 2019-07   應用領域 AI製造運用  

應用/研究單位 Memorence AI

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。

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