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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。

推薦案例

【導入案例】海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度
海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度

臺灣堪稱製造業大國,然而,在產線上,品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點,雖然有AOI設備可輔助,但大多採用固定式機器,受限於角度,診斷不夠精準,誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統,可有效降低誤判率,提高瑕疵檢測精準度。 一般來說,產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率,而製造產業品質瑕疵的檢測流程,往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行,但這些設備多半採用固定式的檢測機器,固定式相機容易受限於角度,導致診斷不夠精準,誤判率太高等缺點,因此,人員在後端需要再次篩選檢驗,也就是複檢,通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上,甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點: 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀,但人工判斷多半有誤差,例如:表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等,瑕疵判斷出錯率高,且須待成品階段才能一次性檢驗,時常出貨前全檢後依然遭整批退件,導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據,嗣後發生品質糾紛時,責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄,傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統,因為視覺軟體技術的限制,都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行,這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如:長方體或正方體的單一檢測點尚可處理,但對於複雜形狀的產品例如:汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測,就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點,海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想,從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式,改善固定式檢測受限多角度的問題,視覺檢測技術的提升與結合人工智慧,進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統,所運用的AI技術包括無監督學習(unsupervised)、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing,使業者在初期樣本不齊全,或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品,並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高,會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中,選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示,汽車製造業主要為相關零組件製造商,而且通常元件單價較高,需更多品質檢測品質及良率,會要求更嚴格的正確率,因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統,除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外,因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測,可以符合多數產業之量測需求;最後是建立第三方系統平台,建置共同工作整合平台監測系統,以便在問題發生時,第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存,為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時,可即時串接海量MES監控系統,迅速反應至相關製造決策部門,嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討,有效精進其生產效率,降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言,可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準,降低供應鏈之溝通成本,經由指標代工廠與品牌商的認證,有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置,業者進一步透過大數據分析Data Analysis,優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」,依據數據,建立預測計畫,並運用科技串連供應鏈上下游的數據,精準控制產品品質。未來對接歐美、日,需要品質精細訂單,業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證,例如:以汽車零組件製造產業標竿示範場域,透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證,讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫,並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊,加入場域協作平台跨產業之開發,帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

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AI走入公益,食(實)物銀行也有時尚科技

社團法人台灣食物銀行聯合會以下簡稱本會以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨,在台灣各地已有55個食物銀行據點,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。 但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務,聯絡非營利組織與捐贈機構,為據點收到物資捐贈後,再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊,可能產生物資資源分配不均問題。 倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資 本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會食物銀行據點之一,以下簡稱高慈總 於109年6月24日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪,提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理,至今已搶救近二百噸蔬果續食,服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠,持續服務19家迷你食物銀行,將於高雄多個行政區陸續落成,分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。 高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 人力與食物物資管理的挑戰 面對大量經濟弱勢家庭的需求,「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作,出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士,體力有限,而倉儲工作需耗費大量體力,志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫,在調配上會耗費空間與人力整理、盤點,並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模,但人力與物資管理系統無法隨之配合。 同時食物銀行物資來自各界之捐贈,故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴,多數也為高齡人士,但卻需執行個案服務、食物物資管理配置、物資資源開發等多重職責,有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資,如成人接受嬰兒奶粉。 「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 照片來源社團法人台灣食物銀行聯合會 報廢物資減少60 物資轉遞速度增加80 為精進物資管理並達到物資有效利用,並解決人力短缺等問題,在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」,第一部分為建構分類模型之前置作業,建置以及蒐集場域倉儲資訊,進行AI建模訓練,將過往場域倉儲資訊收集建置成資料庫,使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值,導入演算法中進行運算建模,再依收集之資料進行重新訓練,最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理,以建立數據資料所需之訓練及測試資料集,第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型;進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制,使分類完善之受贈物資如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等可以根據儲位指派原則自動指派儲位。 AI服務系統服務流程與說明 資料來源社團法人台灣食物銀行聯合會 在AI預判下,可優化物資轉遞速度及物資調配,有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗,增加物資分配正確性,提高媒合服務率即捐贈成功率,降低錯誤物資造成人力物力浪費,即時監控食物物資的庫存,確保操作者能夠迅速回應需求,有效提供物資援助。 以AI系統的導入,加上數據智慧化建置,協助倉儲轉運中心的運作,可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展,完善照顧整體社會弱勢群組之需求。 使用系統進行物資分配調度 照片來源 社團法人高雄市慈善團體聯合總會 透過本次的場域驗證後,未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統,也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作,擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送,幫助更多組織更智慧化地管理和分發,減少物資的浪費,以提高社會福祉。

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以植物生長箱為例 - 依影像建構電子設備程序標準化

近年來,全球氣候變遷和環境問題日益嚴重,對農業生產造成了巨大衝擊。傳統農業高度依賴天氣條件,面臨著作物品質不穩定、產量驟減、病蟲害難以控制等挑戰。特別是在台灣,農業生技業者和農民不斷遭受損失,亟需創新解決方案。同時,台灣植物工廠產業也面臨諸多困境:高昂的設備和人工成本、產業鏈不完整導致國際競爭力不足、企業間缺乏合作等問題制約了產業發展。此外,COVID-19疫情更凸顯了遠程監控和管理的重要性,傳統的人工巡檢和數據收集方式已無法滿足現代農業生產的需求。這些問題共同構成了智慧農業解決方案的迫切需求背景,推動了如台灣海博特等公司開發整合物聯網、雲計算和人工智能技術的創新項目。 海博特雲端數據整合分析平台 面對這些挑戰,農業領域亟需一套能夠精確控制生長環境、提高資源利用效率、實現遠程監控和智能管理的系統。現有的植物工廠設備往往需要整套更換,難以與舊有設備兼容,且感測器與攝影系統可能需要不同的操作界面,使用不便。因此,業界需要一種能夠靈活整合各種設備和技術的解決方案,既能提供實時監測和數據分析,又能根據植物生長狀況自動調節環境參數。這種需求不僅存在於台灣,也是全球智慧農業發展的趨勢。通過引入人工智能技術,可以建立更科學化的評量基準,優化生產流程,提高產量和品質,同時降低能源消耗和環境影響。此外,這種智能化的解決方案還能吸引更多年輕人參與農業生產,推動產業升級和可持續發展。總的來說,智慧農業解決方案的需求源於應對氣候變化、提高生產效率、降低成本、實現精準化管理的迫切要求,而這正是像台灣海博特這樣的公司所致力解決的問題。 台灣的植物工廠業者們正面臨著一系列嚴峻的挑戰,這些困難正逐漸侵蝕著他們的競爭力和生存空間。首先,高昂的設備和運營成本成為了他們最大的負擔。每一次電費賬單的到來都像是一次沉重的打擊,迫使他們在保證產品品質和控制成本之間艱難平衡。其次,氣候變遷帶來的不可預測性成為了他們的噩夢。突如其來的極端天氣事件可能在短時間內摧毀他們精心培育的作物,造成巨大的經濟損失。更糟糕的是,他們發現自己在國際市場競爭中日漸處於劣勢。相比之下,國外的大型植物工廠憑藉先進的自動化技術和完善的供應鏈,能夠以更低的成本生產出品質穩定的農產品,這讓台灣的業者們感到前所未有的壓力。 在技術層面上,他們同樣面臨著諸多問題。新舊設備的兼容性問題常常讓他們陷入困境,嘗試整合不同系統時總是遭遇各種技術障礙。缺乏精確的數據分析和預測能力也讓他們在生產決策上舉步維艱,難以準確把握每種作物的最佳生長條件。現有的監測系統提供的數據往往雜亂無章,難以解讀和應用。人力資源方面的挑戰同樣嚴峻,年輕人普遍對農業工作缺乏興趣,導致他們難以招募到具備現代農業技能的員工。即便是現有的員工,也常常因為繁瑣的手動操作和監控工作而感到疲憊不堪。這些問題交織在一起,形成了一個複雜的困境,讓植物工廠業者們感到既困惑又焦慮。他們迫切需要一個能夠全面提升工廠運營效率、降低成本、提高產品競爭力的綜合解決方案,以助他們渡過難關,重新在激烈的市場競爭中站穩腳跟。 在面對植物工廠業者的種種挑戰時,台灣海博特公司展現了卓越的技術創新能力和靈活的客戶導向開發策略。他們深刻理解到,解決方案必須能夠無縫整合現有設備,同時提供高度智能化的管理功能。為此,海博特的研發團隊採取了模組化設計的方法,開發出一套可以靈活配置的IoT(物聯網)系統。這個系統的核心是一個智能控制中樞,能夠與各種感測器和執行設備進行通信。在開發過程中,海博特密切與客戶合作,深入了解他們的具體需求和運營環境。他們甚至派遣工程師駐場,實地觀察植物工廠的日常運作,以確保開發的系統能夠真正解決實際問題。這種深度合作不僅幫助海博特優化了產品設計,還建立了與客戶的緊密關係,為後續的持續改進奠定了基礎。 海博特的創新不僅體現在硬件設計上,更體現在他們開發的智能軟體系統中。這套系統整合了先進的機器學習算法,能夠根據大量歷史數據和實時監測信息,對植物生長狀況進行精確預測和優化控制。為了幫助客戶克服技術障礙,海博特設計了一個直觀易用的用戶界面,即使是非技術背景的操作人員也能輕鬆掌握。此外,他們還提供全面的培訓和技術支持服務,確保客戶能夠充分利用系統的所有功能。在遇到難題時,海博特的技術團隊能夠通過遠程診斷迅速識別問題,並提供解決方案。在一次客戶遇到嚴重設備故障的緊急情況下,海博特的工程師通過系統遠程接入,成功指導客戶進行修復,避免了可能的巨大損失。這種全方位的服務不僅解決了客戶的即時困難,更增強了他們對智能化管理的信心,推動了整個行業向更高效、更可持續的方向發展。 海博特公司開發的智慧農業解決方案不僅為植物工廠帶來了革命性的變革,更為整個農業產業的未來描繪了一幅令人振奮的藍圖。這套系統的優越性體現在多個方面:首先,它實現了對植物生長環境的精準控制,大幅提高了作物產量和品質的穩定性。通過先進的人工智能算法,系統能夠根據歷史數據和實時監測信息,預測並調整最佳生長條件,使得每一株植物都能在最理想的環境中生長。其次,它顯著降低了能源消耗和運營成本,提高了資源利用效率。智能化的管理系統能夠優化用水、用電和養分供應,減少浪費,同時降低人力成本。此外,系統的模組化設計和強大的兼容性,使得它能夠輕鬆整合各種新舊設備,為植物工廠的逐步升級提供了靈活的解決方案。最重要的是,這套系統為農業生產注入了科技感和現代化氛圍,有助於吸引年輕一代加入農業領域,為行業注入新的活力。 展望未來,海博特的智慧農業系統具有廣闊的應用前景和擴展潛力。除了植物工廠,這套系統還可以應用於傳統溫室種植、都市農業、甚至是家庭園藝。在水產養殖領域,相似的技術可以用於監控和優化魚類或蝦類的養殖環境。在食品加工業,類似的智能監控和預測系統可以用於優化生產流程,提高食品安全性。甚至在製藥行業,這種精準控制的環境管理系統也可以應用於藥物研發和生產過程。為了進一步推廣這套系統,海博特可以採取多管齊下的策略。首先,可以與農業院校和研究機構合作,建立示範基地,讓更多人親身體驗智慧農業的優勢。其次,可以開發針對不同規模和類型農業生產的定制化解決方案,擴大產品的適用範圍。再者,可以通過舉辦行業論壇、線上研討會等方式,分享成功案例,提高業界對智慧農業的認知和接受度。最後,還可以探索與政府部門合作,將這套系統納入農業現代化和可持續發展的政策支持範疇,從而在更大範圍內推動智慧農業的普及。通過這些努力,海博特不僅可以擴大自身的市場份額,更能為全球農業的可持續發展做出重要貢獻,真正實現科技賦能農業的願景。