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【109年 解決方案】 智慧調度 讓運將車行更順暢、成本降低

新冠肺炎(Convid-19,又稱武漢肺炎)掀起Uber Eats、Foodpanda等外送平台的熱潮,而外送平台又催化出智慧調度的急迫需求,試想,若司機能從手機或網路平台上了解哪裡不塞車?哪條路段紅燈最少?AI直接幫你規劃出最適合的排程,將可大大提升物流效率,減少過勞情況。

隨著商業活動的興盛,提供人員/貨物移動服務的「物流業」,卻缺乏更智慧的調度。根據國際研界機構Gartner研究指出,全球有97%物流產業沒有使用最佳化軟體做有效的規劃。

智慧調度解決利害關係人痛點

我們先來了解,在物流產業鏈的利害關係人中,他們的痛點各在哪裡?

老闆的觀點:因應各種不同型態的遞送服務,尤其是新型態的食物快遞,如何不增加車隊規模的同時,又能提昇業績?

師傅的觀點:排車非常困難,老闆又要求提升效率,沒有電腦很難做到。

司機觀點:師傅排的不好,物品送不完,或者塞車不順,常常要加班,甚至可能會不小心闖紅燈、吃紅單。

針對上述痛點,專注於智慧調度技術的奇點無限創辦人兼執行長衷嵐焜表示,「這些問題全都是經典的數學問題」,奇點無限的A.I.R智慧調度派遣雲端服務是一個解決最後一哩運送(last-mile delivery)調度與路順問題的雲端軟體服務,能夠解決業者每天對於貨物、車輛及運送路順的難題,讓業者用最少的車隊接更多訂單。

智慧調度系統排程

▲智慧調度系統排程

本身專長在於運用資料科學在民生上的解決方案,曾任逢甲大學地理資訊系統研究中心研究副教授的衷嵐焜,於2015年創立奇點無限,主要希望以數學、統計與軟體技術解決智慧移動(Smart Mobility)問題,公司所研發的AIRouting(最佳化技術)演算技術,可以提供即時交通資料及動態規劃,目的是協助業者做更有效率的派遣工作。

奇點無限整合即時的交通資訊和號誌資訊,還能做高頻率的非典型物流業態,例如美食快遞、電動機車換電策略。以電動機車換電為例,奇點無限在資策會AI HUB平台的媒合協助下,與台灣三大電動機車共享平台營運商WeMo合作。現行的做法是,電動機車每騎50公里之後必須更換電池,如果沒電了,騎士會將車子放在路旁,電動機車營運商必須尋找到沒電的車子,並自行更換電池,為了維持有效營運,營運商必須維持電動機車稼動率(產能利用率)在80%-90%的水準。以雙北市1萬輛電動機車為例,要維持每個時段有8,000輛以上車子在路上,但缺乏智慧調度系統無法維持高稼動率,WeMo在2019年系統導入之後,稼動率大大提升75%左右。

AIR智慧調度派遣雲端服務導入成效

▲AIR智慧調度派遣雲端服務導入成效

AIR智慧調度派遣雲端服務有效提升稼動率75%

另外,在食材配送物流方面,也有不錯的成效。傳統食材運送商,每天要到果菜市場、農產運銷公司,甚至是魚貨市場提貨,將新鮮食材送到餐廳,一天需要高達25輛貨車運送,導入AIR智慧調度派遣雲端服務之後,每日送貨貨車最高可降至12輛,足足減少了一半以上的貨車成本。

奇點無限公司內部集結數學統計、交通運輸、AI技術等專家,所介接的交通資訊訊息是OpenStreetMap,再搭配全省即時交通流量數據,了解各時段交通擁塞情況。此外,未來也將運用號誌秒差資料,即統計出哪些路段的紅燈最少、秒數最短,以規劃出最佳行駛路段,減輕物流業者及司機的負擔。

奇點無限公司團隊,圖(右三)為奇點無限創辦人兼執行長衷嵐焜

▲奇點無限公司團隊,圖(右三)為奇點無限創辦人兼執行長衷嵐焜

除了物流及運輸業,AIR智慧調度派遣雲端服務還能運用在貨櫃場的堆疊、工廠機器排程,工程專案管理、醫院病床配置或手術房安排及航班機門指派等領域。

奇點無限的商業模式採取兩種模式,一為為客戶客製化專屬的調度系統,每月/每年訂閱付費,採取隨需付費的方式;另一種為導入系統之後,與客戶進行分潤。基本上是由奇點無限提供API進行介接,由營運商自行開發APP或以網站形式提供服務。

在創業的過程中,最困難之處在哪裡?衷嵐焜認為,創業就是不間斷的選擇題,如何將無數的選擇題簡化成少數的選擇題,再簡化每一題裡的選項如何選擇對的答案。過去誤以為「技術可以解決問題」,但最後發現,不能貿然完全靠數學解決「效率問題」,因為世界不是這樣運作的。在這個生態系中,『誰』會因為『誰的意見』而停止導入?

例如,在物流業中,運送貨物最重要的是司機,但司機是人,他需要休息,如果將系統導入,排程完全透明化,司機沒有休息的時間,導入方式不對,系統就會成為壓榨的工具,因此,系統要考慮人性,將休息時間放入數學模型中,才能得到司機的支持。或是,預先知道司機的家住在火車站附近,在排程中,最後一站排在車站附近,讓司機送完貨就可以就近回家,以上種種例子,都能夠提升司機的接受度,大大提高專案導入的成功率。

衷嵐焜最後指出,資料搜集對傳統產業是未來能否成功數位轉型的關鍵,沒有資料,就沒有資料科學,就沒有AI。奇點無限擁有自動化搜集與記錄的專利,可以降低資料收集的成本,同時,收集、儲存的資料可用性高,將能作為未來智慧物流重要的基礎。

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讓會議紀錄不再曠日費時 迪威智能Meeting Ink用AI幫你記錄會議

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【解決方案】瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞
瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞

工具機生產線上,組裝的第一步有些微差池,累積公差將造成組裝工作要重來,耗時又費力,導致出貨延遲的情況將衝擊企業聲譽。耐銳利科技公司聚焦智慧製造領域,提供各式AI解決方案,運用機器學習模型傳承老師傅的經驗,在CNC加工機組裝及鑄造過程,利用AI分析產線數據,精準調校各式數據,提升生產精準度 25。 這套AI產線數據分析系統,被耐銳利科技董事長黃常定稱為「師傅40」,就是師傅加上人工智慧的最進化版,用在工具機加工廠,成效斐然。此外,耐銳利科技運用AI瑕疵檢測技術,參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,協助友達進行面板進階影像瑕疵檢測,正確率達百分之百,引此也榮獲大獎。 協助面板大廠友達解題 瑕疵檢測正確率達百分百 黃常定進一步說明,一般面板在生產時,邊邊角角可能會有缺陷,雖然缺陷肉眼可見,但AOI卻往往難以辨識,導致檢測錯誤率常常超過30,因此,一定要搭配人力進行複檢,才能提高正確率。然而,因應少量多樣的產品需求,在人力不足的情況下,運用AI檢測確實是一個好方法。 成立於2018年的耐銳利科技,在短短三年期間,AI技術就能獲得面板大廠的青睞,實則在CNC工具機領域磨練已久。耐銳利科技總經理唐國維指出,台灣前三大CNC工具機廠希望將AI導入組裝及鑄造兩條產線,其中,在組裝產線上,為保持組裝的準確性,設計組件的每一個零件均會設計公差,在組裝時,每個元件都在公差內,但累績公差最後品檢仍無法通過,必須拆掉重新組裝,不僅耗時耗力,也造成浪費。 「進入產線之後,才知道有些師傅累積很多經驗,很會調校,經過他調校之後,正確率提高不少,速度又快。」反之,新來的工程師沒有經驗,調校時間比較久,也未必能通過品質檢測。 師傅40系統 良率從70大幅提升至95 唐國維接著表示,原本師傅在組裝時所設定的尺寸資料都記錄在紙本上,資料寫完之後就存入倉庫封存,沒有人去研究尺寸之間的關係。耐銳利協助客戶設計師傅40系統,透過人機面板,讓師傅在組裝時直接輸入所測量的尺寸及相關數據。蒐集不同師傅的數據之後,再運用AI演算法分析數據間的關係,做出AI模型,AI模型自動通知作業員要調整到甚麼樣的尺寸,品質檢測就一定會過,如此一來,良率從70大幅提升至95以上。 耐銳利科技公司聚焦於智慧製造領域,提供各式AI解決方案 唐國維補充,組裝一台CNC加工機的主軸要耗費四小時,第一步驟機器量測錯誤,包括震動、溫度,速度等超過範圍,都要拆掉重裝,又花了四小時。拆掉要如何調整,是憑藉師傅的經驗,可能一開始師傅憑經驗做了最好的組法,但錯檢率也達30,組裝又耗了好幾天。透過AI師傅協助,組裝時間只需半天,良率達95以上,省下許多時間及人力。 「運用機器學習的AI模型,綜合所有師傅的經驗蒐集在一起,提供給AI學習。第一步要數位化、第二步則是知識化,這是企業邁入轉型的重要關鍵」,黃常定認為,耐銳利科技是傳統製造業從自動化生產走向邁向數位轉型的重要夥伴。 此外,耐銳利科技另一個聚焦的產業是電梯廠領導品牌的智慧派車系統。所謂派車指的是電梯車廂,即兩部電梯以上就需要群管理。過往派車依據固定法則,如哪一台距離叫車比較近,就自動派那台電梯,一方面沒有考慮到電梯被叫太多次的派車,可能會讓其他人等待更久;另一方面過往的派車模式並無考慮大樓使用特性,造成許多浪費。例如辦公大樓,早上上班、中午休息及下午下班時段各有尖峰時間,透過AI智慧派車可以依據離峰及尖峰時段進行彈性調整,讓派車效率增加、降低等待時間,同時減少電力虛耗。 導入電梯智慧派車 提升運輸效率兼具環保功能 黃常定補充說明,就好比之前的路口紅綠燈號誌,系統已將主幹道、副幹道及小街道的停留及通過秒數寫死,現在則運用智慧紅綠燈,彈性調整等待時間,讓容易壅塞的路段更加順暢。透過AI學習使用情境,在電梯中導入智慧派車系統,會讓輸送效率提升,也更加環保。 除了導入電梯智慧派車外,耐銳利也將AI導入電梯廠的生產出貨智慧排程系統 。電梯廠常常無法準確預估客戶的電梯交期,例如,辦公大樓或賣場等必須完工到一定程度,電梯才能進工地安裝。若受到客戶工期延遲等非預期因素影響,往往造成電梯廠產閒置或是排程不易安排的窘境。 唐國維指出,一般了解客戶端工程進展者可能是業務或工務,但整體而言,出貨正確率大概只有六成左右,也就是說有四成不會如期出貨。因此,若能準確預估出貨時程,就能將產線空出來以因應急單或是其他產品生產需求。AI智慧排程系統將分析過去出貨的資料,氣候、工廠及施工端兩地距離位置、客戶信用等約20-30個參數,放入AI演算法中,可以精準預估到底能不能如期出貨。 黃常定也特別說明,耐銳利科技的機器學習非一般的機器學習,更加入傳統影像處理技術、統計學等各種運算方式,要對領域知識十分熟稔,才能作出好的AI模型,這也是公司競爭力之所在。他強調,一般SaaS平台能處理的資料十分有限,正確率頂多從7成提升至7成5,耐銳利的強項在於AI演算法及機器學習,必須再加上深厚的產業領域知識才能產出好的AI模型。 耐銳利科技從AI專案開始,逐漸深化技術,選擇從困難度高的做起,並累積經驗法則,預計在今2022年開發出SaaS服務,以客戶的需求為出發點,逐步站穩腳跟、成為智慧製造的重要夥伴。 圖左為耐銳利科技總經理唐國維及董事長黃常定右