AI製造運用

(1)初始透過訪談產業專家確定預測需求及影響產品銷售預測之關鍵變數(例如季節，品項大類，淡旺季..等) 。 (2)進行資料擷取、資料清洗、資料整理與資料整理等前置程序。 (3)而後基於數量分析流程，進行描述性統計分析、相關性分析等步驟，以確認變數及其關聯性。 (4)透過銷售預測的模型建立，直接成效反映在備料精確度及人員溝通效率提升，並提升初次合作的高質量客戶滿意度，達成高需求量判斷兌現率。 (5)模型曲線置入缺料預警戰情，提早指示/警示/預警，以報表/移動平台/戰情看板/即時通訊軟體…等呈現，拉動供應商，降低無效追料損耗。 (6)資料來源為ERP/MES，銷售預測與排程系統整合，動態模擬調整庫存水位，因應少量多樣需求，降低庫存呆料， 滿足達交，體現企業提升毛利。 (7)數據歸納出模型後，不需大量，也具參考，只須持續數據量與驗證，提高精準度，強化企業體質，降低人為干預，以數據智能面向市場。 (8)數位優化/世代交替/新冠疫情過後，客戶及供應商重新洗牌，產業高值轉型，跨足新市場，爭取新客人，都須仰賴數據驅動思考變革的方向。 (9) AI 銷售預測可以應用於ODM/OBM/自有品牌製造業。

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）。

MARS 基於關鍵設備的時序數據，自動建立異常識別模型，即時產生健康度/相似度曲線與重建誤差，在設備效能出現偏移的早期（可提前數天至數週）發出預警。系統同時提供關聯測點排序與根因推論、Web 即時監控與知識管理，協助現場快速定位問題、安排維護，降低非計畫停機與產能損失。功能內容包含：★「多變數時序建模與異常偵測」：非線性分析、健康度/相似度曲線、重建誤差監控。★「自動化與少程式化（No-Code）建模」：互動式資料清洗、設備屬性視覺化配置、一鍵部署。★「關聯與根因分析」：關聯測點排序、單點「實測 vs. 預測」對比、事件時間軸比對。★「資料整合與即時監控」：連接 PI/AF、即時 Web 監控面板、告警治理與知識管理。★「MLOps 與模型治理」：版本管理、再訓練與回訓、門檻管理與效能追蹤。

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。

AI影像識別機器人可以取代原本大量使用人力進行產品外觀品質檢驗的重複性工作，透過攝影機影像進行識別及精準比對，減少人工作業的可能錯誤或是標準不一的情況，進而提升品質檢驗的良率與效率。 五百戶科技結合了資策會創新研究中心及國立中央大學創新AI應用中心的多年研發能量，開發出具有自建學習比對模型的新一代深度學習架構設計的AI影像識別機器人系統，運用CNN技術+TensorFlow框架，整合動態影像識別技術能力，可以快速建立類神經網路模型，用以精準分類並判斷產品外觀尺寸之優劣，達到近乎100%的精準檢驗結果。

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。

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。

慧演智能專注於為製造業提供 AI 影像辨識解決方案，已成功應用於半導體、電子周邊及食品製造。 我們自主研發的 BailAI 平台，讓企業無需撰寫程式，即可完成從資料標註、模型訓練到部署推論的全流程管理。1.免寫程式、操作簡便：專為非工程背景用戶設計，一站式導入 AI 檢測。 2.快速建模、少量多樣：內建多種優化演算法，可用極少影像資料完成高效訓練。 3.靈活場域應用：模型可快速切換，適應不同工廠、產品線及檢測條件。 4.推論即時、自動監控：整合邊緣端 AI BOX，能即時判斷並記錄現場影像。 5.大幅節省成本與時程：縮短驗證週期、降低導入成本，加速 AI 成果落地。

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。

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

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。

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。

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。