AI製造運用

專為現代紡織業打造的 AI 驅動布料數位化解決方案，結合高解析度掃描機與雲端軟體，將織物的開發、共享與生產全面數位化。只需幾個步驟，即可生成精準呈現織紋與物理特性的數位孿生，並於 3D 環境中即時預覽與模擬垂墜效果，實現打樣前的快速設計決策。 透過 AI 自動完成無縫拼接與紋理貼圖，NunoX 大幅簡化繁瑣流程，降低 3D 設計的導入門檻。所有數位布料可即時儲存、編輯與分享，為全球供應鏈帶來更高效的協作體驗。 導入 NunoX 解決方案有助於減少樣品浪費、減短開發時程，加速產品上市，現已獲 Under Armour、Makalot、Little King、SHAHI 等全球領先品牌信賴，持續引領數位材料開發與管理的未來。

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。

透過AOI人工智慧辨識設備結合機器手臂，改善人工目測檢視產品之誤差，以提升效率。未來將AOI所收集之數據與MES系統所記錄之製造數據對照，可快速發現錯誤數據，改善生產效率。

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。

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

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。

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。

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）。

因應彈性化製造之生產趨勢，製造業需要導入AI以快速學習適應不同的生產需求。AI自主學習機器人是未來製造業邁向AI時代的關鍵技術，目前工廠導入視覺機器人必須仰賴演算法工程師針對不同工件調整參數來達成任務，造成換線/任務耗時耗力。工研院以深度增強式學習(Deep Reinforcement Learning，DRL)為基礎，研發自主學習之AI機器人夾取技術， 簡單、易用，補足勞力需求。本技術之特色與創新包含: 1.機器人自主嘗試學習，減少人為介入，讓換線能夠更加快速、有彈性2.以DRL技術提供更快速、更穩定、更精確的訓練機制3.結合機器人模擬軟體，大幅減少整體學習時間與實體嘗試的次數

客製化程度高的製造業極難採用全自動化製程的工具，因此主要的生產資源往往是可以因應產品變化的「人力」並輔以高效率工具以提升生產力因此形成以人力為核心的「工作站」生產模式，從而形成本案例所稱之工作站式製造環境，透過產品種類、生產製程、訂單需求、生產力等資料確立利用AI最佳化模型及技術尋求最佳生產排程結果。

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。

(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。

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。

AI 精準決策，即時整合設備效能、警報數據與運行狀況，提供設備校準建議、數據排查方向與通訊優化策略，驅動最佳管理決策。即時分析與建議，快速整合系統內外部數據，協助企業快速應對能源管理決策。能源基線提供了數據支持，使企業能夠制定更科學、合理的進行節能行動方案，精準掌握能源使用的關鍵指標。追蹤節能績效歷史：追蹤並評估歷史能源管理措施的成效，可供做ISO 50001查核。