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【109年 應用案例】 有了「漁產品配貨機器人」,預測市價、精準配貨、報表自動化供應鏈,AI客服樣樣行!

遠洋漁貨的新鮮度與品質影響銷售額

鮭魚、石班、土魠、白鯧等食用深海魚類是我國民眾喜歡的魚種,根據2018年漁業統計年報資料顯示,遠洋漁業所帶來的產值高達357億元,佔台灣漁業總產值近40%!台灣遠洋漁獲主要進口地分別有挪威、蘇格蘭、斯里蘭卡、加拿大、澳洲、印度、紐西蘭、馬爾地夫等地。而三角貿易的部份是由中東、印度、挪威、斯里蘭卡進口,再將冷凍及冰鮮鯊魚貨轉出口到中國大陸。

國內某漁產品進口貿易商之魚貨主要以冰鮮魚貨為大宗,特色在新鮮度及良好的品質,因此魚貨均採空運來台,在機場通關後,直接由交由貨運業者分送全台各大批發魚市的代理商或經銷商。因此每日能否精準預測各漁市交易價格及代銷商銷售額,便成了當日獲利與否的關鍵!

目前並無有效預測隔日漁貨價格之方法

漁產品進口貿易商銷售魚貨給批發商的方式分為兩類,一為「代銷」:主要以抽佣方式,代理商從販售收到的貨款中扣除必要費用與佣金後,餘額全交付貿易商;二為「貨品賣斷」:直接將魚貨賣給下游經銷商。兩者中又以代銷方式為最大宗,代銷商於出售魚貨後,當日便會將售價回報給企業,企業主依報回之售價扣除佣金後,定期向代銷商收取貨款。

因此,每日是否能把不同漁貨送往相對高價的漁市銷售,變成了當日獲利與否的關鍵;然這關鍵因素又有賴於是否能精準預測各漁市交易價格及代銷商銷售額。但隨著氣候變遷導致海洋溫度暖化,漁獲量也難以估計的情況下,各地漁市的價格波動不若以往易於掌控。

目前並無有效預測隔日漁貨價格之方法,發貨全由工作人員依經驗法則做決策,難以掌握獲利因素,只能看老天與市場價格的臉色,每日都存在虧損風險。

智能價格預測-漁貨交易利器

微影資訊科技有限公司透過網路爬蟲程式,自動擷取台灣各漁市的交易日之價量資訊及當地氣候觀測站所記錄之氣候資料,再以遞迴神經網路搭配機器學習所建立模型,預測隔日的漁產品交易價格。搭配氣候資料作建模。

AI智能價格預測模型運作流程

▲AI智能價格預測模型運作流程

漁產品的交易價格來自「漁產品全球資訊網」,其網站記錄台灣各漁市的交易日之價量資訊。氣候資料則是由「觀測資料查詢系統」取得,包含降水、風向、風速、氣壓等指標數值,且以上二網站為公部門建置的開放資料,資料量充分、詳盡且穩定。

此「AI智能價格預測模型」以銷貨占比最大之基隆漁市為目標,將氣候資料與漁市資料合併為模型的「輸入變數」,模型輸出的「預測變數」則為各品種魚貨當日交易價格;針對資料中仍有缺值的當日資料剔除,並以8:2的比例分成訓練集和測試集來進行模型訓練。根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合,經由Line BOT語音機器人與代銷商聯絡其所需魚貨品項、規格及數量,透過機器人流程自動化(RPA)完成人力精簡及效率提升。

AI智能價格預測系統操作流程

▲AI智能價格預測系統操作流程

「AI智能價格預測模型」有效提升銷售毛利率,未來商機指日可待!

貿易商透過導入AI機器人於企業流程系統後,根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合,經由Line bot語音機器人與代銷商聯繫,完成配貨決策與資訊傳遞,精簡人力及提升銷售毛利率。

透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫1

▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫1

透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫2
▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫2
透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫3
▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫3
透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫4

▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫4

推薦案例

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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

【導入案例】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

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CCTV 智能影像搜索系統

查找某特定人物,尋找攜行李箱入廠人物進入高安區。人物及物件顏色特徵確定,人物藍黑色上衣,行李箱顏色黑色,透過CCTV 智能影像搜索系統,做物件與顏色檢索條件設定,可以成功搜尋到三段縮圖有出現關鍵標的影片,可以有效解決作業人員查找物件標的物,透過此系統查詢速度可比人工快6倍。 需求痛點 日月光高雄廠區內密布CCTV能及時監控廠區中的各個角落,但若在事件事故發生時,無法在有限的時間可透過CCTV影像回放被找到,其背後之意涵與其中蘊藏之巨大風險自是不言而喻,而許多平時無人的區域也很容易成為治安上的死角。故如何更智能、更有效的監控占地龐大的廠區是全體半導體企業打造智慧廠區之一大重點。日月光高雄廠占地遼闊,其中有許多重要的場域需要監控人員進出以確保企業機密與員工安全。 1 自動化生產線與自動倉儲:半導體企業之自動化生產線與自動倉儲中常有AGV(Automated Guided Vehicle)無人車高速行駛,若有廠區人員不慎誤入AGV移動區域且無法對該人員發出警告,則當憾事發生將追悔莫及。 2 材料與產品存放區域:半導體相關製程之材料價值不菲,若存放材料或產品之區域遭人入侵則有損失高價材料、產品之風險。 3 高機密管制區:營業秘密關乎半導體相關企業之核心技術競爭力,若有人員侵入高機密管制區則有企業營業秘密外洩之風險,而營業秘密安全防護一直以來都是半導體相關企業最最重視之議題。 4 卸貨碼頭區:日月光L但碼頭區常有卸貨車輛進出,若人員闖入碼頭區則有發生人車擦撞、碰撞意外之風險。甚至堆放在碼頭區待出貨的貨物有失竊以及因人員碰撞後,貨物倒塌造成損毀,因而造成公司具大的信譽、金錢損失。更進一步的造成生產出貨的不便。 異常事件發生時,如何在海量數據中,快速搜尋符合條件的關鍵影像 日月光高雄廠有許多重要的場域都需要架設CCTV為安全把關,但CCTV的數量動輒上千支、上萬支,一旦發生事件要去搜索影像時,都要用人眼一一回放查找、搜索,耗時耗力效益不彰。有鑑於現今電腦視覺的發展,遂利用AI來替代人眼回放查找。 問題情境 物件偵測 物件偵測資料來源分成兩個部份 開源資料集OIDv4、以及日月光高雄廠CCTV影像檔案。針對OIDv4中,取出符合定義的九大類別物件訓練資料,其中有二類物件未能於OIDv4中搜索到可用資料,分別為刀子與汽油桶,其餘七種類別物件皆可從OIDv4中取出可用訓練資料,此訓練資料皆已有標記。而針對高雄廠CCTV影像檔案,從中抽取部分幀(Frame)的影像,並且對欲偵測的物件進行人工標記以做為訓練與測試資料。 九大物件 顏色辨識 顏色辨識資料來源分成兩個部份網路圖像截圖、以及高雄廠CCTV影像檔案。目前並沒有找到針對顏色辨識應用的公開可下載的開源資料集,因此只能從網路蒐集圖像,於網路上搜索符合定義的九大類別物件的圖像,儲存圖像後將物件與背景分割,只保留物件的區塊,最後將圖像依照顏色做類別標記。另外針對高雄廠CCTV影像檔案,則使用物件偵測資料已標記好的bounding box擷取CCTV影像檔案中各個Frame的物件所在區塊之圖像,最後將肉眼可辨其顏色之圖像依照顏色做類別標記。針對每種物件類別皆有其專屬顏色定義,各種物件類別的顏色定義取決於此物件類別於現實生活中常見之顏色。 動態忽略免除混淆訓練 從OIDv4訓練專案的物件偵測雛型模型時,因為此資料集的每張影像中,皆只有針對單一類別做標記,但影像中有可能包含其他欲偵測之類別未被標記,故針對此種情況,訓練時會使用動態忽略之技術使其不會有混淆訓練的情況。接著使用高雄廠取出的訓練資料用來Fine-Tune雛型模型提高物件於特定指定場域下的辨識率。最終選取訓練過程中於測試集計算之損失值最低的模型做為主要物件偵測模型。 動態忽略 AI幫你看 CCTV 智能影像搜索系統主要是做為監控影像的搜尋輔助系統,可以藉由設定搜尋物件條件來加速達到從影片找出目標事件的功能,僅需定義搜尋條件,即可快速產出關鍵物件的縮圖影片並進行回放確認,縮短昔日以人工調閱案件所須時間,查找時間快6倍,前端安全單位運用此平台可強化風險管理第一道防線之自行監督功能以及早採取因應措施。