AI製造運用

智慧製造+產業AI化的升級已在國人心中醞釀已久，期待一套敏捷且彈性的智能報工系統，為工廠帶來數位化與智能化提升。 3K環境以及八國聯軍設備往往是機械製造業數位化與智能化最大的挑戰，加上廠內同時存在工業1.0-4.0的混動生產情形，報工作業往往需要高度人力介入，因此敏智能報工系統應運而生。 敏捷智能報工系統具備AI即時多報工模式、機聯網、高移動性移動裝置、即時監控生產效益等特點，將第一手現場數據回傳戰情中心，讓Data晉身Information，協助企業做好完善廠區、稼動率或異常等管理。 此外搭配深度學習與視覺辨識服務，有效協助身處3K現場作業人員進行工件辨識計數或不良品辨識，大幅降低人力與重複教育訓練的成本。 零次方科技團隊由人工智慧、軟體工程、工業工程、用戶體驗等專家組成，為製造業不同需求提供高專業度顧問分析服務與客製化服務。目前系統已在台中工業區製造業實際導入與上線使用。

AI布料花色檢索系統透過數位留樣系統拍照，以AI分類識別，定義不同布料材質、顏色與圖樣款式，在將數種物理特性轉化為數位化資料保存下，開發出數位化織品色彩及花色管理平台，這樣的概念類似於搜索引擎，紡織廠可以透過平台快速檢核庫存及過往記錄中最接近的色樣，以顏色及花紋識別，結合光照系統及色彩管理技術，制定紡織產業在庫存管理、數位資料庫、及產品 QC 的檢核標準，減少在打樣及確認上的時間及人力成本，同時減少人因誤差。

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。

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

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。

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

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。

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。

為了因應未來高爾夫球國際市場競爭力及產能的需求，有別於舊廠以傳統分站式產線代工製造高爾夫球，製程多採人工作業方式進行，致使產能有限、營收受限；新建置”明揚二廠”一條流水式自動高爾夫球產線，進行感測器加裝與機台聯網，導入智慧化之供應鏈整合平台串流上下游廠商的即時資訊回饋，提供供需二端線上詢價採購、維修預知、報價出貨之自動快速回覆的e化流程，並導入供應商管理存貨(VMI)模式，生產製程設備安裝感測器及聯網，以及數據蒐集與分析、參數調機、異況通知、預知保修與AOI智慧品檢等，讓回覆的速度加快、反應的時效縮短、生產更為順暢、訊息完全透通，確保產製過程中供料穩定、交期準確及產品合格，並且在資訊通透下減少了交易成本與流程時間。並於品檢端規劃與導入機器視覺、AI人工智慧及深度學習進行高爾夫球之瑕疵檢測，提升球體表面全檢速度、機器參數設定的最適(佳)化，以利提供一快速流暢的生產流程、提升產能與速度。

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。

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。

由 Chimes AI 詠鋐智能所開發的無程式碼（No-Code）模型生命週期管理平台 Tukey，作為核心引擎，幫助最熟悉機台狀況的設備保養工程師，彈性的調用Tukey內建或是企業投資開發的演算法，建置設備監診 AI 模型。機台設備可根據AI 模型建立設備性能曲線，設備保養工程師可根據此設備性能曲線，監控全廠設備運行狀況。系統根據性能指標預先反應設備衰退現象，經由系統判斷風險等級，協助保修人員安排計畫性維修，提高設備稼動率，延長設備服務年限，有效的降低工安意外災害。

昱峰以智能大數據科技(AI+BIGData+Technology)的核心能力，引領晶圓製造業進入智能決策新境界。昱峰團隊曾在半導體晶圓廠有24年經驗，橫跨製程，產能，良率，產品設計，IT各個關鍵領域。並投入14年的實戰經驗以智能數據分析能有效定位製程上各類問題，並幫助晶圓廠創造百億以上的績效。 在全球晶圓產能持續升高之下，我們該如何在這波產能擴增中勝出。另一要關注的趨勢是，各大晶圓廠在微縮製程的追逐，暫告一個段落，轉向在利基產品上聚焦。在此趨勢之下，要在原本的產能製程技術上，想要有突破性的成長與改善，投資非常巨大。AI+BIGDATA給我們指引出一條新的路徑。

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

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。