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【109年 應用案例】 AI加值「香蕉契約合作管理作業系統」,有效提升香蕉外銷產值!

香蕉產業面臨外國低價衝擊

我國香蕉產業近年來受到菲律賓與厄瓜多低價衝擊,銷日數量逐年下滑,已不復當年台灣香蕉外銷日本之黃金時期。

香蕉價格組成之結構,在青蕉階段各國差異不大,投入之肥料與所收穫之重量各國都無明顯差距。但國際香蕉報價,菲律賓一箱約在美金11元,但台灣香蕉每箱則多在美金22元左右。究其原因,乃在於香蕉採收後之「集貨場規模投入資本與產出」之效率,國內農地破碎而零散,因而大幅度拉高了後期商品的成本,也因而限制了外銷的出口動能。

此外,氣候變遷對於我國舊有外銷香蕉之南部產地也造成影響。冬天不冷,夏季降雨週期改變,導致產出之香蕉生理特性受到影響,果徑急遽增大超過外銷規格,造成集貨場處理時每單位的合格品成本增加;或是含水量過多導致口感失去歷史味道,造成市場願意購買的價錢下滑,在成本上升與售價下降的壓力下,更相對的擠壓了台灣香蕉的商品價值與生存。

種植環境差異性無法維持香蕉外銷品質的穩定度

雲林縣某鄉果菜生產合作社,原為國內內銷香蕉之集貨場,所在田區位於雲林縣,該區原本並非台灣外銷香蕉之產區,自2017年,台農發股份有限公司在進行田間調查時,意外發現雲林縣所產之香蕉品質與南部地區相比較為穩定,農民組織也更為緊密,能夠利用水稻田與香蕉田輪作之方式減少黃葉病發生,有效維持產量。

香蕉出口

▲香蕉出口

然而雲林縣的果菜生產合作社並無外銷經驗,因此台農發逐步導入日本相關品規,與農民議定出貨之果指大小、果徑寬度、果軸切口與裝箱方式等。期能逐步建立起我國在中部地區的香蕉外銷中心,然而雲林產區的氣候因素與南部截然不同。目前我國外銷香蕉的相關經驗,多是按照高雄與屏東之經驗來訂立,並無考慮到產區北移後,氣候對於香蕉生長之影響,因此目前集貨場在處理規格品的時候,淘汰的部分仍多,間或造成農民爭議。

農業風險控管數據服務,發展香蕉品規量能波動預測模式

台農發股份有限公司既有之集貨場對契作香蕉農戶包裝分類品檢機制,收集之數據資料與悠由數據應用股份有限公司配合,運用資料科學研究方法,透過研究規劃、資料蒐集擷取、資料清洗、特徵萃取、資料融合、資料分析演算法建立、分析結果、模板開發、專家會議討論等步驟建立分析應用流程。

以「集貨場對香蕉契作戶包裝既有分類品規數據」為核心,將相關數據包含:集貨場每批進貨之貨櫃編號、產地、香蕉數量、每箱果把以及果指數據、瑕疵品抽驗紀錄及內部收購價格與各採購商價格等,透過香蕉契約合作管理作業系統,介接資料決策分析系統及API,提供果菜生產合作社上述分析數據,以利進行後續判斷。

悠由數據擷取與蒐集香蕉契作戶產地之歷年氣象環境資料、公開批發市場的產地價格及香蕉生理模式等數據,結合台農發的分類品規數據,建立「香蕉品規量能波動預測」演算機制,並將分析預測結果回饋至香蕉契約合作作業管理機制。

視覺化採收時程分析

▲視覺化採收時程分析

藉由香蕉不同品規量能波動預測分析結果,提供集貨場作為提早預警及市場風險控管之決策參考,並進一步對通路端進行供貨調節,解決集貨場收購所面臨的產能與品規不穩定的問題。

果菜合作社X台農發X悠由數據應用緊密合作,創造三贏!

本次成功將產地與台農發和悠由數據三者結成緊密之合作關係。農民以往對於貿易商常有猜疑,貿易商對於農民亦無掌控力,產地往往發生對立的情況,因此未能針對品質進行循環性的改進。這次的結盟,能夠讓通路端的要求,對照產地實際出貨的品規波動,並且用數字化的方式呈現,讓農民也能夠對自己的出貨品質有客觀的認知,進而願意換位思考理解貿易商的難處而進行配合。

香蕉契作管理創新模式

台農發與悠由數據的香蕉契作管理系統,能夠提供一個平台,讓作物的生理結合氣候預測而得到預判資料,對於台農發經營之其他品項,如:鳳梨、美生菜、紅蘿蔔、鳳梨釋迦等,都具有極大的啟發。

未來只要輔導農民參與產銷履歷系統,即能透過地籍資料對接到本契作系統中,有助於產銷履歷制度推行。此系統未來台農發也考慮進行商業化購置。

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【解決方案】優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場
優式AI智能割草機器人 搶攻高爾夫藍海市場

一台看似掃地機器人的AI智能割草機器人,在面積達30公頃的高爾夫球場草坪上來回穿梭進行除草工作。這是由國人自主研發與設計的AI智能割草機器人,此種機型搭載全球首創電子圍籬定位技術,可利用高精準定位的GPS功能結合雲端AI計算最割草路徑,已計畫搶攻高爾夫球藍海市場。 這款AI智能割草機器人由成立於2019年的台灣新創公司優式機器人進行研發,優式機器人總經理陳招成曾擔任台灣前5大ODM科技公司的執行副總經理,擅長軟硬整合工作。在他擔任服務型機器人聯盟總召集人時,就深知在少子化、人力漸趨吃緊的情況下,服務型機器人勢必成為高度成長的產業。 新需求》園藝市場規模大 剛性需求殷切 「發展服務型機器人核心技術,一定要找到剛性需求,綜觀歐美國家,人工短缺,然園藝需求增加,園藝工長年短缺7-10」,在此「剛性需求」強烈的情況下,陳招成成立優式機器人公司,第一個產品就是研發AI智能割草機器人。 以國外來說,美國是全球最大的園藝市場,佔全球產值高達30-40,估計約有100萬名園藝工,然近年來皆處於7-10的缺工狀態,遲遲無法改善。主要缺工原因為:人口老化,加上園藝工作靠勞力工作吃重,年輕人不想做。而不像在台灣,歐美國家對於草坪維護十分重視,並明文規定不除草,將觸犯法規予以重罰,因此,AI智能割草機器人的市場發展潛力相當大。 藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔 優式機器人所開發的AI智能割草機器人已研發至第二代,包括國內大學院校及知名美術館使用最新機型M1,同時也在美國包括一些全球知名的高科技公司,及知名的大學院校等實際場域中運行,正進行後續商務合作的洽談中。 優式機器人表示,目前使用的專業RTK系統,可以將原本GPS定位的誤差從數十公尺縮小到2公分左右,讓機器人在戶外也可以精準的移動。簡單設定邊界後,便能透過APP輕鬆地進行作業。 新應用》導入高爾夫球場 解決人力老化及短缺問題 陳招成進一步說明,國土測繪局是RTK的服務商,RTK將定位點的誤差參考圖提供出來,優式機器人透過4G上網,即可抓取特定位置的定位誤差值。再透過優式機器人的AI演算法,將原本一般GPS 10-20公尺誤差值縮短到2公分。定位好之後,優式機器人再運用六軸加速器定位、陀螺儀、輪子的輪差等感測裝置導入,進行軟硬整合工程,搭配輪子的運動模式和地形的契合,才能達到精準的除草路徑規劃。 這款寬度62公分、長度84公分、高度 46公分,重量只有25公斤的智能割草機器人可以在雲端將割草邊界設定完成,可以透過設定避掉水池與沙坑,用AI演算法自動計算出最佳路徑,一小時可除草面積大約是150坪,電池可以連續使用6小時以上,電池續航力是目前全球最高。 除了一般園藝公司外,在經濟部工業局AI計畫團隊的協助下,將優式機器人的AI智能割草機器人導入高爾夫球場的割草應用。 位於台中市太平區的知名高爾夫球場現有場務人員5人,負責整個球場30公頃的草坪、植栽維護、及其他景觀維護工作。但因場務人員平均年齡高達55歲,且長期無法招募到新的場務人員,針對場務人員的老年化及人力的短缺,希望能尋求AI科技的導入來減緩衝擊,因此藉由AI多裝置智慧協作割草感測技術的導入,期望減少場務人員整理球場之負擔。 新挑戰》因應草種不同 需藉由專家系統克服困難 「這款AI智能割草機器人具備低噪音、低汙染、低人力成本及防水、防盜等配置,在割草的過程中,能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質,維持美觀一致的割草長度」,陳招成接著表示,高爾夫球最重要的是草紋要漂亮、不能有病蟲害。 根據場勘後發現,高爾夫球場地主要分為果嶺、球道及長草區三大區塊,長草區以現行機器人除草沒有問題,20度以內的斜坡道都能夠克服;球道區的短草只能維持兩公分,草種也不同,需要修改刀盤設計;至於果嶺區的草因為影響到推桿速度,不僅要除草,還要壓草至與地面貼合,草的方向要一致,諸多因素均會影響到果嶺指數,這部分需要更多的研究與測試。 AI智能割草機器人能透過超音波感測器辨識避開障礙物,並同時保持除草品質 AI智慧割草機器人內建攝影鏡頭,可以用來偵測草坪的健康狀態,陳招成表示,未來也將導入專家系統,及早判斷草坪是否有病蟲害或水分足夠與否,將草坪健康數據分析提供給客戶參考,可及早防範與因應,以減少災害損失。 本身也是高爾夫球好手的陳招成表示,台灣高爾夫球發展得很好,然而,受到氣候多雨潮濕、有颱風等天候因素影響,與國外一流球場比較,台灣的高爾夫球場土質偏硬,坑洞較多,若智能割草機器人要普遍導入高爾夫球場仍有許多困難必須克服。但因台灣的困難地形造就很好的試煉場所,一旦台灣能夠克服諸多問題順利導入,就能擴展到海外市場,搶攻新的藍海市場商機。 優式機器人總經理陳招成

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AI輔助紅十字會 急難救助更智慧

多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時,如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等,食物銀行的各項物資,也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一,以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作,協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性,加上極端氣候常態化,災害規模與數量逐漸增加,也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同,且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素,進行多樣化的物資調配,亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生,我們需要時刻做好準備,有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊,除了快速應對災區物資需求、賑濟物資,甚至可起到心理支持作用,使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題,除了與南投紅十字會合作,並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點,每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時,仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時,救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報,從回報到應變再到執行過程中的時間差,無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配,資訊缺乏即時性時,就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄,當災害發生時,可能面臨「備災」物資已過期,無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面,民眾接到災區缺乏物資的訊息後,熱心捐贈的物資,時常與災區實際需求的物資品項差異甚大,容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度,並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入,並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練,建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上,將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統,進行比對分析後,協助南投紅十字會快速辨認物資,如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等,並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判,了解偏鄉地區後續可能的災情狀況,進行食物遞送,同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時,可更快速進行應變與決策,完成物資部屬,使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體,同時持續改進急救備物資系統中的預警功能,加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作,研討整合更多數據源後,建立共享資源和數據的機制,及時共享信息,幫助更多急救難團體提高災難應變的能力,掌握黃金救援時間。

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制