AI製造運用

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。

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。

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。

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。

此專案的目標是開發一個基於人工智慧和機器學習技術的鋼胚收料電子化 與鋼胚表面影像辨識系統，此專案能夠在鋼胚收料時透過人工智慧的系統將資 訊電子化，並透過影像辨識準確地檢測鋼胚表面的缺陷、異常和鏽蝕。透過這 樣的系統，我們希望能夠實現以下目標：A. 提高生產線上的檢測效率和準確性；B. 減少人力成本和檢測錯誤；C. 改善產品質量並提高客戶滿意度；D. 提高生產過程的安全性和可追溯性。

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。

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。

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。

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

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

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。

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。

以one-class learning之學習架構，導入AOI (Automated optical inspection)檢測瑕疵智慧化發展，在自動化條件下提升產品檢測辨識率，以減少人力工作負重量，包含兩部份工作，一、建立以Autoencoder與self-organizing maps為基礎之瑕疵檢測技術，並完成廠商提供實際AOI機台資料之瑕疵檢測技術測試；二、完成廠商現場機台系統整合與資料介接，將影像資料透過AOI系統之接口導入部署分析技術之邊緣運算裝置，再將分析結果傳回AOI系統中，於介面上顯示瑕疵區域。主要利用python撰寫建立影像辨識軟體，其同時具備了影像前處理功能，例如：高斯慮波(Gaussian Filtering)、均值模糊(Averaging Blur)、中值模糊(Median Blur)、雙邊濾波(Bilateral Filter)且包含分析功能與可提供數據可視化及存儲之後處理功能。使用本分析軟體可直接將原始照片進行進階分析，由預前訓練模型直接辨識產品的相片是否有無缺陷，可調控參數設定靈敏度以及協助執行品管。

由於各式瑕疵原因分別在不同製程情境發生，於電鍍後進行判斷較能夠有效提升品質管制效率，需採用全檢模式以肉眼辨識，辨職難度高且高度仰賴人員的經驗，且遺漏比率約10%。透過以AOI自動光學檢測加上深度學習技術，克服金屬扳手反光之特性，提高瑕疵的辨識率(1) 縮短品檢作業時間：透過AOI智慧瑕疵檢測系統，每隻扳手檢測時間自3-4分鐘縮短至約3秒，統計報表由系統自動產出取代過去人工抄寫，且避免篩選遺漏。(2) 老師傅經驗數據化及標準化：依實際檢測數據進行標準差異值統計分析，回饋QC工程標準以優化公差設定值。(3) 生產批及不良品數量整合串接電子看板及MES、SPC系統，提高資訊即時性及加速管理報表產出。