AI製造運用

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。

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

《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。

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。

(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。

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。

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。

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。

一般市面上的機械手臂通常只能執行單一物件的取放，在少量多樣或產品變異性高的產線中，不容易實現自動化的需求。本案透過AI演算法和3D成像技術來揀選未知物品，即使它們被緊密的包裝在一起，仍然能夠辨識出個別包裹，系統也能計算出最佳的揀選點，規畫路徑引導手臂避免碰撞。

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。

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。

針對生產資料缺漏及衍生之後續產生的分析誤判，我們用 AI 工具來進行資料修補，確保資料完整性之後，再以另一 AI 工具進行快速的異常篩檢。我們將以上兩項功能和資料視覺化工具整合成可擴充功能的系統平台，便於根據使用者需求新增或調整功能。

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。

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。