製造業如何應用AI於生產線?工業局攜手NVIDIA與資策會等專家一同揭秘

如何善用資訊科技來協助各行各業提升各種效率,包含像是AI人工智慧、大數據分析,已經是每個企業主所關注的重要議題。隨著AI技術的不斷提升,透過高速的資料傳輸、高解析度的攝影監控以及越來越完美的專家系統導入,讓製造業可以輕鬆透過AI來協助生產線的良率、出貨前倉管的效率 、甚至到最後出貨與收貨時的效率。

今(11/29)日,經濟部工業局為協助製造業數位轉型智慧製造,特別在資策會數位教育研究所台中學習中心,舉辦了「製造業瑕疵檢測解決方案研討會」,邀請來自NVIDIA、台達電子、傑騰智能、慧穩科技等各方面的AI專家,分享如何應用AI人工智慧於製造生產流程。同時,資策會地方創生服務處長 洪毓祥,也分享了企業在面對數位轉型浪潮下所應有的企業策略思維。

 

圖 /  活動一開始由資策會地方創生服務處 洪毓祥處長開場致詞。

資策會地方創生服務處處長 洪毓祥分享了企業數位轉型的各個面向與方法。他首先表示,台灣企業面對數位轉型通常面臨三大困難:第一是基層員工反彈、第二是企業中數位轉型專業的缺乏、第三是如何選擇數位工具與企業中的資源配置。

面對這三大困難,數位轉型不會一步到位,而是不斷的調整,逐步強化讓企業受益。而對於多數企業來說,數位轉型的風險過大,因此透過數位技術改善流程提升效率、降低成本的「數位優化」,才是當前刻不容緩的必要行動!

此外,洪毓祥也分享了資策會相當豐富的協助企業數位轉型的案例,其中涵蓋了工控資訊安全與智慧眼鏡等領域。

NVIDIA資深解決方案架構師 劉冠良博士提到,NVIDIA 提供人工智慧平台,包含完整開發所需的軟體資源,加速生產開發瑕疵檢測智慧化的解決方案,協助台灣製造業者順利導AI,優化生產流程。

圖 /  NVIDIA資深解決方案架構師 劉冠良博士。

劉冠良也分享產線如何應用AI自動檢測,在產線中判斷筆記型電腦的外觀是否正常,而汽車零組件(如齒輪)也能透過機械手臂來檢測不良品,比人工更有效率與精準。此外,IVA 深度學習也可透過GPU來協助。

圖 /  AI平台的架構圖。

製造業透過人力進行瑕疵檢測與品質控管,幾乎每個製程都需要過QC這關。由於現行常見的AOI設備過篩機率高,迫使業者往往要花額外人力成本進行人工第二次篩檢並進行分類,不但耗費人力,更無法確保產品生產品質。

利用AI透過影像辨識與深度學習技術取代人工進行複判與分類降低AOI檢測缺陷,可成功改善人工複檢的繁瑣流程,並降低原本超過7成的過篩率,不僅節省人力更大幅提升產品品質。

製造業未來面臨的問題在於生產需求變化快速,業者將更頻繁地改變產線內容,以迎合多樣化的需求,這將使機器在導入 AI 時,必須具備更大量的數據資料與更多樣化的學習模式,才能應變瞬息萬變的市場需求。

經濟部工業局積極推動台灣製造業數位轉型,導入 AI技術建立智慧製造系統解決方案,提升產線效率與機台附加價值,期望能進一步帶動國內產業升級,加速製造業數位轉型,開創競爭力。

圖  / 如何導入AI科技?怎麼執行?以上六大問題相信都是每個企業主都很關注的議題。

人工智慧將無所不在,未來的人工智慧應用將會像呼吸一樣自然,大至整個城市的運作,小至民宅的門鈴都能派上用場。透過NVIDIA硬體與強大軟體的協助下,即使是不熟悉 AI 的人也能夠輕鬆駕馭,無論是用於醫療保健的 NVIDIA Clara、用於智慧城市的 NVIDIA Metropolis、或是自動駕駛車軟體 NVIDIA DRIVE,乃至於今日所做的產線檢測瑕疵品應用,都可以獲得解決。

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