AI製造運用

在高速生產的產線中，使用AI方式檢測機能性飲品瓶罐的缺陷，包括瓶口裂紋、瓶蓋破損、字體噴印不良、異物掉入等，提升瑕疵檢出的能力，大幅強化產線溯源管理及紀錄存留的效率。

因現場操作人員無法兼顧所有機台確認狀況，當織帶編織錯誤時， 需到最後品管包裝才能確認錯誤，現場機台編織織帶60~70碼/時，會造成相當長度的損失。 當織帶會遇到明顯不良包括脫線、預計導入鞋帶工廠織帶良率檢測系統改善品管流程提前修正錯誤降低材料耗損。

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。

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。

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。

為了解決X光影像資料不足、類型不夠多樣的問題，我們開發了一套「影像擴增應用程式」，可以幫助建立更多、更豐富的訓練資料，用來提升AI模型辨識可疑物品的能力。這個程式有操作簡單的圖形介面，只要選好資料夾和影像變化的方式，就能自動批次處理大量X光影像。 整體來說，這項工具不只操作方便、靈活性高，也能有效補強訓練資料的不足，協助海關或安全單位建立更聰明、更有效率的智慧查驗系統。

汽車零件再製造工廠每年要生產的型號會跟著二手市場變化，以傳動箱來說，市面上最常見的二手零件不會超過500種，但每年都會淘汰最老的50種，同時增加新的50種。如果將每個零件拿去不同角度和不同背景拍攝，每種傳動箱大約要拍攝1000張訓練張影像，要讓傳統的物件分類AI持續每年學習，每年都要準備50000張訓練影像，透過生成式AI，客戶願意每年針對50種零件掃描建模，訓練出來的辨識器可以幫助再製造工廠辨識現場的原料，協助原料管控同時，也可以降低採購在零售商的溝通成本。

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）。

受輔導廠商的椰果產品製造流程中，產品封膜完整性是藉由人工抽樣檢查，因人力資源安排與產線速度不慢兩個因素，目前抽檢覆蓋率為2.5%。封膜不良的產品一但出貨，不但造成單罐產品損害，也影響同箱產品、運輸工具的汙損，並招致蚊蠅，對整體造成危害，影響商譽。 另外，本產品是高濃縮加工食品，封膜不良若無檢查出來，且買家也未檢測，可能造成食安風暴，十分危險。 因此廠商想導入AI品管檢測方案，一方面想提高檢測覆蓋率，另一方面也希望AI系統可以準確地挑出封膜不良產品，減少不良品出貨的機會。

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。

(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。

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。

（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。

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。

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。