AI製造運用

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。

本案AI瑕疵檢測系統採用模組化AI影像辨識架構，能依不同產線或產品特性快速調整應用模組，例如CNC加工瑕疵檢測、安全帽佩戴偵測等場域皆可靈活部署。系統具備參數化模型調控設計，可依產品規格設定辨識閾值與容許範圍，使用者能於後台即時調整以對應不同製程條件。透過邊緣運算技術結合高速工業相機與Jetson模組，系統可在0.3秒內完成瑕疵辨識與信心值判定，並自動回傳訊號至PLC進行不良品標示。此外，系統具備跨場域資料遷移學習能力，能根據既有標註資料快速微調模型，以降低重複建模成本。導入前提供POC原型驗證流程，讓客戶能於實際產線測試辨識成效與操作介面，確保後續開發更貼近實務需求。部署上採低門檻模組化設計，可透過月租或授權模式導入，提升企業導入意願。系統上線後提供模型再訓練、參數微調與遠端維運機制，確保AI辨識能力能隨產線變化持續優化，達成長期穩定運行與智慧製造轉型目標。

本系統運用 DeepLabV3 深度學習演算法，建構一套針對保安零件瑕疵辨識的 AI 模型。為提升辨識準確率，開發團隊進行了多種攝影鏡頭與取像環境的測試，共拍攝 1,200 張探傷缺陷影像做為訓練資料，藉此強化模型辨識能力。系統透過筆電連接 RS232 轉 USB 介面，接收啟動指令後，每秒擷取 30 張即時畫面，並對每張影像應用 C1 子項所設計的瑕疵辨識演算法進行判讀，並即時在螢幕上標示出探傷瑕疵部位。整體架構可應用於製造流程的品質控管以及非破壞檢測的磁粉探傷，提升檢測探傷效率化和省人化，協助企業實現智慧缺陷非破壞檢測的探傷解決方案目標精進。

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。

Dataset Acquire資料匯入整合管理、Dataset Reprocessing 資料前處理與作業、Dataset Understanding資料理解與分析、Data Labeling資料標記輔助系統、Model Generator模型設計、Auto deployment自動發佈模型

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。

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。

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）。

AI航燃靜電消散劑添加量優化系統，透過大量感測器資料數據收集創造原始資料庫，科智企業採用人工智慧深度學習(Deep Learning)，以及演算法，透過MusesAI平台整合所有資料來源並精密分析運算後，即時監控工廠油槽靜電穩定度，提升出油槽量導電度之穩定性，協助改善客戶端現有之航燃靜電消散劑添加量優化之依據，讓使用者能快速掌握油槽狀況，以確保運送過程安全。 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化學工業事業體群。

透過提高生產現況回饋的即時性，減少不良產品產出之機會並降低假警報，進而優化生產管制上下限； 在設備上安裝控制器, 負責收集資料並回傳至伺服器, 以利遠端監控執行異常維修預測，當預測可能有異常時，即時通知現場人員處置除了定期維修保養外，還可以預防異常維修的情況，則對於產線生產調度增加靈活與彈性，降低待工風險，並能提供排產即時參考與產線平衡管理

因應少量多樣的訂單複雜性需求，透過建置上下游供應鏈資訊串流平台與外包商空桶管理系統，提升供應鏈串接的能力，並藉由射出機連線與可視化看板、AI 智慧排程系統，提升製造端管理手法，進行智慧化生產現場管理，進而達到指標的改善。

光學膜製膜裁切時，需由人員針對AOI照片一張一張分類，避開不符規格的瑕疵進行裁切，人員進行瑕疵分類時耗費大量時間與人力。我們設計了一套含有標記、資料前處理、訓練以及模型佈署預測功能的系統平台，人員只需上傳瑕疵資料，並到平台上標記瑕疵類別，系統平台利用卷積神經網路(convolutional neural network, cnn)進行訓練與分類計算。並回饋訓練成果與準確度，提供一鍵式模型佈署，將模型佈署到平台中，人員就可以利用佈署的模型進行預測分析，根據分類結果繪製裁切瑕疵map，人員即可根據瑕疵map建立裁切規格，進行裁切分調，並且有效的將A級率從69%提升至90%。

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

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。

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。