AI製造運用

3D空氣極光表面改質系統，使用結構光深度視覺掃瞄，具速度快、精度高，可即時掃瞄生成路徑，進行極光表面改質，適用於各種形狀及材質，無需事先進行任何設定。此應用對於中小企業或傳統產業，非常的重要，雖然多關結式的機器手臂最接近人體的結構，使用上相對靈活，很適合應用在少量多樣的製造。但這種機器人在設定及操作上也相對的複雜，所以一般的中小企業或傳統產業，極少有能力可以設定及撰寫多關結式機器人的程式，加上要收集手臂上的數據完全是難上加難，造成產業升級、彈性製造都淪為空談。 我司自主研發的極光表面改質系統，在異質接合上改善傳統製程上的污染，以鞋業為例：原本橡膠和EVA的接合，需要打磨、酸鹼洗、烘乾、處理劑、膠水等步驟，其中會產水和空氣的污染，造成企業成本上升、居民抗議、環境負擔。但如果使用我司的極光表面改質系統，橡膠與EVA的結合，製程上會改成清水洗、烘乾、極光處理、水膠接合。不但工序減少、產能提升，更重要的是與傳統製程相比，至少減少99%的環境污染，而達成企業、消費者、地球 三贏的局面。

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。

透過AI多變數分析應用之技術，可以對水質進行更精確的監控與分析，實現更高效的水資源管理和處理過程。AI系統將自動調整處理工序，以應對不同的水質變化，確保出水質量滿足安全標準，同時提升水質穩定度，避免原料(藥劑)浪費。本案採用新鼎自行開發之人工智慧運行平台產品Mr.OPX(智能維運及製程優化平台)，透過平台和再生水廠DCS系統串接，進行資料即時收集，並透過模型管理功能，有效的進行模型運行及維運，也透過視覺化分析介面，提供操作員即時的AI指引，協助操作員提前進行加藥調控，從而提升操作效率並實現最佳經濟效益。

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。

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

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。

《振海資通股份有限公司》利用AI機器學習搭配AOI技術，已部署於電容器製造業並成功實際運用。由於電解電容器為圓柱形體相關問題，此方案可解決傳統平面檢測較無法檢出的相關問題，檢測出人眼無法看到的瑕疵、測量物件尺寸及辨識物件位置等，是一套非接觸式檢測系統，可在動態製程中檢測。對所須檢測項目進行取樣，樣本進行標註數據化後，將數據透過演算法，進行瑕疵檢測數據分析，歸納出各階段產出不良品之原因，確保品質穩定性，提生良率，實現智能化的生產線。

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。

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。

隨著電子元件微型化，對檢測設備準確度之要求越來越高，然而現今檢測設備大多仍採取傳統影像處理技術來檢測瑕疵，無法滿足高準確度之需求，為了避免漏檢瑕疵，業者被迫將檢測機台靈敏度調高，其副作用就是造成了大量假瑕疵的產生，使得產線仍須耗費大量人力做二次篩檢，不僅耗費成本，且影響產品品質及生產速度。國內檢測設備業者聯策科技以AI深度學習技術進行真假瑕疵之判定，可協助PCB業者減少一半以上之假瑕疵，促進產線自動化，且以軟帶硬提升設備10倍之價值。

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）。

機器人流程自動化（RPA）是一套軟體自動化機器人程式，可以用來模擬人類在電腦上辦公的作業流程和行為，且不需經由特殊的硬體設備，即能將這些重複且枯燥的電腦桌面作業程序自動化。 RPA可以全天24小時待命，不僅可節省作業時間，讓企業將人力投資在更高價值的工作上，並降低人為出錯率

需確保雞隻完整性，以利分切人員能分切較完整的雞隻部位，避免浪費。原先需仰賴人工作業，每日檢查雞隻空掛、斷翅、斷頭、半斷等狀況，檢查完後仍需仰賴人力滕打工時，紀錄分切多少雞隻與各雞隻部位，相當耗時。該客戶因此委請緯謙利用AI訓練辨識雞隻照片，能快速過濾掉不完整的雞隻，並能進行統計與分析，以期能節省人力付出時間。

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。

利用工業鏡頭獲取產品檢測圖像，搭配自主研發的瑕疵檢測系統，以深度學習技術，檢查出產品各種不良項目，並判斷出良品與不良品，因應所需的效能整合NVIDIA終端設備，建構出完整的軟硬體解決方案。