AI製造運用

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。

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。

AI 精準決策，即時整合設備效能、警報數據與運行狀況，提供設備校準建議、數據排查方向與通訊優化策略，驅動最佳管理決策。即時分析與建議，快速整合系統內外部數據，協助企業快速應對能源管理決策。能源基線提供了數據支持，使企業能夠制定更科學、合理的進行節能行動方案，精準掌握能源使用的關鍵指標。追蹤節能績效歷史：追蹤並評估歷史能源管理措施的成效，可供做ISO 50001查核。

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。

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。

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%。

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。

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。

智慧製造、工業4.0的概念已經對製造業帶來了一個新的概念，人工智能、5G、物聯網已經帶來了技術上的可行性，智能化 MES、CPS IoT/AIoT、智能控制系統、運用機器人的自動化，將帶來工業 4.0所強調的互聯、整合、數據、創新與轉型，並結合公司整體 ERP 與 CRM 系統，帶來更低成本、高品質、顧客高滿意度、符合市場快速更迭的製造服務與產品。 廣宣科技智能製造團隊，運用特殊 AI 深度特徵解析技術，將連續或離散生產數據，加以智能化處理，將所有產線效能指標做相依度之計算，並運用當前人工智慧解析特徵黑盒子的最新技術，將產線數據找出關鍵特徵，並配合製造專家顧問團隊進行產線問題解讀、並進一步透過各樣規則建模，並控制各項變因進行製程優化。不但可達到數據可視化、提升產線透明度，更能透過智能控制系統，達到互聯、集成，甚至反饋控制的效果。廣宣科技智能團隊由人工智慧資料科學家、工業工程專家、資深廠長級顧問團隊、控制系統專家、資訊系統整合專家組成，為不同工業需求提供客製化與具深度的顧問分析服務與智能資訊平台。已與多家兩岸三地製造業、化工業、電商物流業進行系統客製與智能化諮詢。

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。

利用安裝於工廠產線或各種戶外嚴苛環境的工業等級的 ToF 與stereoscopy 3D相機擷取大量2D與3D影像，經由立普思團隊特殊的AI機器學習演算法與大數據整合，可有效識別並重建各式物體在3D空間中的相關位置資訊，配合立普思獨家的硬體加速與平行處理功能，可實現高禎率即時物件與人形識別，可廣泛應用於工業4.0、智慧零售、智慧農業、健康照護、安全監控等各種不同領域。 立普思的製鞋自動化方案同時整合了2D與3D機器視覺、手臂控制、電漿噴塗、與機台控制等，能有效取代傳統製鞋業的人工步驟，同時藉由單隻或多隻 2D/3D攝影機，透過影像拼接 (image stitch)方式，將物件全方位掃描結果搭配AI深度學習的自動路徑規劃，直接控制機器手臂帶動電漿噴頭，以精準的法向量覆蓋鞋底全表面進行噴塗，相較目前大多數使用線雷射掃描的方案有更快的整體反應速度，同時也更具價格競爭力。立普思的VGR (Vision Guided Robotic) 方案目前已成功導入製鞋生產，此技術同時也可應用在各種相關產業，或是搭配立普思的其他AI應用如人臉辨識 (Facial Recognition)、人流計數 (People Counting) 、身形辨識 (Pose Estimation)等。

本案AI瑕疵檢測系統使用先進的影像處理技術，能夠從不同角度全面檢測工件，並且辨識特徵數量及各種微小的瑕疵或缺陷。相比人工檢查可能因疲勞或視覺限制而漏檢的問題，檢測系統能夠提供更高的一致性和準確度，不受人員情緒和疲勞影響，能夠保持穩定的檢測質量。過去品檢員在使用傳統方法時，需要逐一從多個角度檢查每個工件，每次檢查一個工件需要約15秒。導入AI系統則能在短短4秒內完成相同的檢查任務顯著縮短了每個工件的檢查時間。

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。

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

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。