AI製造運用

有許多傳統產業之生產機台大都是封閉式系統，依賴資深的”老師傅”經驗進行機台參數調校，以維持生產順利與生產品質。 然而面臨智慧製造之機台聯網需求，既有機台升級汰換的高額成本大幅阻礙了傳統產業升級的規劃。 因此，此案例透過採用非侵入式感測技術取得傳統製粒機台的電氣信號、振動信號，並使用AI機器學習演算法來建立機台 協助廠商傳統產業建立「生產機台徵兆訊號擷取與連網建置」、「即時生產資訊可視化平台」及「有機肥製造廠區生產智慧化模組」，以協助業者進行有機肥料的品質優化及達到提升設備稼動率並降低生產與人力監控成本

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。

鋼鐵業係屬高耗能產業，據統計顯示，鋼鐵業的能源消費與二氧化碳排放比例在全國工業部門中排名第1位。尤其煉鋼製程中的數種主要加熱爐如電弧爐(EAF)、電渣重熔精煉爐ESR 、真空電弧精煉爐VAR 和真空感應熔解爐VIM等用電量都極高。 其中最重要的在於煉鋼過程中，若全廠用電設備包含前述煉鋼爐若同時投入生產時將導致用電超約，導致鉅額的超約費，造成生產成本的巨大負擔。因此如何配合煉鋼作業同時避免超約罰款，是業者迫切要克服的難題。

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。

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。

JWII Automated ML Engine 可協助製造業以合理的成本與快速的導入來建立高價值系統，解決工廠設備異常損失與工程品質不穩定的問題，藉此提升產品品質、生產效能、與達交率，最終達到智動化生產與智慧工廠的目標。 JWII Automated ML Engine已於諸多產業的製造環節中應用，目前已成功導入光電產業、石化產業、PCB產業、電子組裝產業、金屬加工業、設備製造業、表面處理產業、傳統產業…等，提供製程參數異常偵測、生產配方最佳化推薦、連續性製程品質預測、設備故障停機預測、異常因子分析預測…等相關製造業所應用。 JWII Automated ML Engine 可單獨使用，同時也可與企業應用系統整合如ERP、PLM、MES、IOT、WMS、BI…等異質系統中，讓這些系統被賦予AI 預測與診斷等特性，讓相關系統達到智能化的目標。

智慧導航服務機器人 (iAGV)應用深度攝影智慧影像辨識技術與智動化科技、超音波感測技術，以Edge Computing快速反應為基礎，透過不同深度差找出特徵差異點因應不同工作環境需求之多元化定位，內建數量核對的AI揀貨同時進行數量核對，並具備「動線最適化」及「壅塞避免」的動線運算引擎，大幅提升作業效率，並獲得2018資訊月百大創新產品。工研院服科中心「iAGV智慧導航服務機器人 」突破天花板特徵深度辨識透過不同深度差找出特徵差異點，以導航整合天花板特徵深度辨識定位、導航、避障、定位等功能直接進行優化，以Edge Computing控制導航/定位模式的調整、地圖建立邏輯改良及行走控制等的動作。以低成本為考量採用簡易單晶片控制伺服馬達，並搭配低成本之影像導引裝置，達成符合業界需求價格的產品。並可機器人到貨架取貨，減少人行走道貨物能夠更緊密地存放，同時，省去員工走到貨架、取貨時間，讓出貨更有效率，節省理貨25%工時、減少人員移動距離35%與成本15%，滿足B2B、B2C等多型態發貨中心需求，並成功導入宅配物流業、資訊消費性電子產品發貨中心…等國內業者。

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。

配合變色龍聯網解決方案，資策會亦提供AI分析協助生產執行提升產能之技術支援，根據感測器蒐集機台設備運作的細部動作資訊，找出能評估老化趨勢之關鍵資訊，進而利用機器學習方法建立感測資訊與。實際案例包含砂輪機研磨耗損偵測、截斷機裁斷長度預診、空壓機異常停機特徵偵測等等，以AI技術偵測協助現場生產，提高生產良率。 聯網應用描述：資策會智慧系統所研發Pub/Sub 設備聯網閘道技術，提供低延遲且可自主維護之工廠資訊化軟體，導入後使用者可自主管理，現場設備或感測器擴充不需再外包增加資訊化成本。可涵蓋範圍包含多家PLC、CNC控制器、現場表頭、外掛感測器、通訊介面卡轉接及Barcode Reader、RFID Reader等，設備內或現場環境偵測都可集中處理，大幅提升廠內智慧化程度。

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。

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

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。

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。

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。

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