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【109年 解決方案】 馬達、風扇靠AI抓異常,華碩AI 解決方案團隊展現特異功能

「風扇」是遍佈在電腦及家電上的關鍵小零件,看似簡單僅屈指可數的部件組裝起來,小歸小,卻是為機器維持「涼爽」而能確保壽命的關鍵元件。但風扇廠如何檢測出組裝品質好壞的風扇呢? 答案是「聽」風扇運轉的聲音判斷良莠,軸心偏移、培林異常、葉片干涉等等會使風扇運轉時產生異音,此一風扇即為組裝不良品,舉凡各類「動件」如馬達、引擎,壓縮機等的組裝品質大多由類似的方式完成組裝品質檢測 (如下圖,聽診檢測福特RS引擎組裝品質)。

聽診檢測福特RS引擎組裝品質(圖片來源:kknews.cc)

▲聽診檢測福特RS引擎組裝品質(圖片來源:kknews.cc)

一直以來風扇業在品檢員正式上線前,必須先完成3-6個月「聽力辨識」訓練,工作地點在電話亭一般大小的隔音室內,以確保不會有其他環境背景雜音干擾,缺點是6個月左右後(因人而異),人耳會對特定聲音疲乏必須轉任其他工作,華碩智慧解決方案(AI Solution) 團隊利用「人的聽覺敏銳度會隨時間下降,但AI不會」,徹底解決風扇業者必須不斷重新訓練品檢人員的痛點。

AI聽出問題馬達,華碩協助業者品質把關

為解決上述痛點,華碩利用錄製合格風扇的運轉聲音,製作「好的風扇聲音波形」讓AI學習,華碩智慧物聯網事業群共同總經理張權德表示:「這不是比對聲音,比對意味要一模一樣,但對於風扇,AI必須要學習什麼屬於好的一類,什麼屬於異常的一類。」同時,透過華碩的技術,能夠讓訓練、建立AI模型變容易,並且可以讓自己的PE 工程師 (production engineer) 來執行建立AI模型的工作,讓模型留在企業內成為關鍵的核心競爭力,每一個新型號風扇導入生產時,只要錄製3段各30秒的合格風扇的運轉聲音,新型號風扇的AI 模型就建立完成,立即投入生產。國內若干3C風扇生產廠陸續建置華碩智慧波形檢測解決方案,導入時華碩協助訓練並優化AI 模型,已達等同品管員百分之百一致的檢測辨識率,同時開心的表示AI 檢測 1. 可以持續不間斷的工作; 2. 產出的品質一致; 3. 建立產品生產的數位履歷,便於產品追蹤與日後製程分析,這一直是風扇廠長久以來想完成的課題。

AI認識數位波形

除了熟悉的3C 風扇,華碩AI智慧波形解決方案的聲音異常辨識對所有「動件」都適用, 也能對工廠所生產的馬達做組裝品質檢測,一旦AI「聽」出馬達有不正常的聲音,就能挑出瑕疵馬達。除了聲音之外,同一套人工智慧方案也對電流、電壓及振動波形具有同樣的辨識能力,有些生產場域具有強的背景噪音或者收音不易等原因,可以彈性改以偵測電流、電壓或振動的波形來進行異常的監控,達成產品組裝品質的檢測。

AI認識數位波形,設備預防保養

AI也能「聽」出廠區設備馬達是否有異常,用科學化方法聽出馬達「該保養」或「該替換」。一般廠區馬達都是透過巡查的方式採週期性檢查,對鋼鐵或化工業連續製程而言,一旦馬達中途故障,耗損的是整條產線上的鋼材或原料,是馬達成本的數十倍甚至數百倍,況且大部分馬力稍大的馬達都不是隨訂隨到,意外停機延續數日或數周損失重大,大多利用歲修提前替換馬達,例如馬達原有五年壽命,業主可能二~三年就更換,即使成本變高,也比整條產線材料報廢或停機好。利用華碩智慧波形異常檢測方案對廠區內所有的馬達運作做追蹤,馬達等設備產生運作異常隨即發出警示,從容安排檢修或零部件更換,達到設備預診保養目的。

AI檢測使用便利,佈署快速

生產場域及產品品質檢測的環境場域各有不同,AI應用開發大致都高度客製化,若華碩智慧解決方案團隊必須一件一件針對客戶客製化AI,面對上游零件供應商高達200~300家,產品多樣分散,勢必要消耗極大資源,這樣效率太低,所以「降低客製化比率,提高共同化」是華碩智慧物聯網團隊的另一個目標。期望將業界AI應用客製化比率從60~70%降至20~30%,未來每接到一個專案,華碩智慧物聯方案客製化調整比例只要2成,這樣方案才可以複製並規模化,快速佈署。

推薦案例

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AI智慧健康預防計畫

赫紀有限公司到「台灣兒童發展早期療育協會台東辦事處」舉辦一場AI故事繪本的互動教學,讓兒童、老師、家長一起進入沉浸式體驗教學。 AI生成兒童繪本教材 AI學習平台 nbsp 近年來台灣社會結構的改變,加上在醫院急診的經驗中,我們常常忽略了青少年所表現出的憂鬱症狀,導致孩子們出現自傷甚至是自殺的悲劇。孩子們憂鬱的產生往往很大部分都來自於學業上的表現,家長擔心孩子未來沒有競爭力,因此給予很多壓力在學業表現不佳的孩子身上。 nbspnbsp 一個家庭兩個孩子,有著相同的基因來源,提供相同的成長資源;我們發現第二個小孩通常在課業上的表現都不盡理想,成績不好,上課無法專心,就連看漫畫、打電玩也都無法有耐心與毅力完成,到底差異點在哪裡,我們一直在探索問題是如何發生helliphellip結果發現原因是幼兒時期對學習力出現障礙而沒有發覺。因後天環境因素導致學習力出現遲緩的孩子,八成以上的家長不會承認,也沒有意願帶孩子診療,主要擔心孩子會被貼上遲緩兒的標籤,因此孩子的學習力從幼兒時期就被迫遲遲了,進入國小國中後課業加重,落後幅度更大,家長生氣,孩子力不從心,家庭爭吵增加了,家長擔心孩子學業跟不上,便開始要求孩子要去補習,如果成效不好,花錢得不到好效果,則再次發生家庭革命,這些事件的不良循環都逐漸造成許多孩子在成長過程中累積了很多負面情緒進而影響健康的種種因子。 其實孩子考不好、學不會、不喜歡學習新事物,甚至產生影響健康的心理病症,背後很大的原因其實是幼兒時期學習遲緩累積造成的。六歲前是學習遲緩治療的黃金時期,若能在黃金時期可以發現與協助輔導,孩子們的學習能力將有機會可以被改善與得到10倍成效目前產業的痛點為以下 1缺乏學習力檢測方式市場缺乏樣本數據庫比對 2傳統家長思維迷思輕中度怕被貼標籤延誤治療 3缺乏治療教材教具治療行繪本和系列課程圈乏 本計畫將研發一個國家人才發展的生根輔助系統,利用 AI 技術發展出影響人一生健康的幼兒學習力檢測系統,陪家長共同守護孩子的「健康從學習力檢測」開始,早期發現、早期治療。在未來,台灣所有的孩子,不論出身,都能在幼兒時期將一生健康扎好根,長大後,孩子都能成為台灣國家發展的有用人才。 nbsp 2、nbsp 計畫內提出之AI應用技術與說明: 「兒童語言能力AI分析模型」。用以對「兒童表達一件事情」的「國語使用狀況」的「量化分析」。 情境:幼教師引導孩童敘述繪本內容。AI工具解析孩童描述繪本內容所使用的語句,並透過統計演算法量化分析孩童使用的語句。 分析指標:以「句型」及「語詞」為分析指標。分析內容包括:句型正確性、語詞多樣性、語詞使用數量、語詞使用正確性。 應用:單一孩童與同儕間語言能力分布的比較分析,可提供幼教師對不同孩子提供更細緻的語言能力教學。 使用技術:中文斷詞(中文分詞)技術、中文詞性標記技術、中文句法規則分析演算法、量化分析演算法。 使用工具:中文斷詞工具、中文詞性標記工具。 nbsp 3、nbsp 預期達成之產業價值: nbsp成立學習力檢測與輔助系統,透過治療型繪本與課程與幼兒園合辦學習力養成基地,讓孩子別停留在起跑點,陪家長守護孩子健康,從檢測學習力開始為目標,以強大樣本數據庫為後盾,提供家長早期發現孩子在學習上的延緩,協助孩子找回學習力。 nbsp 4、nbsp 預期達成之產業效益(經濟效益及未來擴散性、帶動性): 透過本計畫,只要協助遲緩孩子學習力能大幅提升,孩子是國家的主人翁,自然可以幫助國家在人才發展上得到看不到但非常實際的潛在影響力。同時,學習力養成基地的目的,就是要幫孩子找回家長,以增加孩子與家長互動的時間,讓孩子可以拋去單純 3C 的單面向互動變成與家長雙面向互動。這將潛在影響被環境耽誤有潛在能力的孩子再次得到機會發揮。

【解決方案】2秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI影像辨識助攻智慧零售
1 秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI 影像辨識助攻智慧零售

近年來,人工智慧 Artificial Intelligence,簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式,不過,絕大部分的工作仍然是由人類完成,AI 則扮演輔助的角色,因而出現了「AI Copilot」一詞,代表「由 AI 驅動的工具或助理」,旨在協助使用者完成各種任務,提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色,在飛行中,副駕駛協助主駕駛員完成各項任務,確保飛行安全與效率。其實,工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子,各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色,輔助人類完成繁重的體力和重複性工作,大幅提升工廠生產效率,推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破,AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作,而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務,並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式,也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業,包括:金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等,無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用:AI 影像辨識結帳 在零售業,AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例,這套系統即為 AI Copilot 模式的一種,輔助店員加速結帳,或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼,若是無條碼的商品,如:麵包、餐點,則需店員花時間先用肉眼確認品項,再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測,資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程,就要 22 秒的時間,新進店員需要的時間可能更多。另外,根據一家日本麵包店業者分享,培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術,店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI,由 AI 扮演 Copilot 的角色,1 秒內迅速辨識品項,加快結帳,整體節省 50 的結帳時間,優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本,也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品,AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項,相比逐個掃條碼的方式,效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統,則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下,順利完成購物,省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩,提升購物體驗,在缺工、找不到店員的時代,也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源:Viscovery 近來,致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角,目前已知最輕量化的解決方案就在台灣,只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板,即可與店家既有的 POS 結帳系統串接,馬上啟用。 整合方式多元,有隨插即用的作法,也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源:Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數,都是透過這套 AI 系統完成,辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用,未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣,使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源:Viscovery

【解決方案】運用極現科技4D無人機雲端平台 巡檢成本降為五分之一
運用極現科技4D無人機雲端平台 巡檢成本降為五分之一

無人機執行智慧巡檢工作日益普及,大型石化廠及太陽能電廠也持續導入無人機應用。位於新竹的極現科技(earthbook)以自有技術建立4D雲端平台,提供無人機、軟體及數據分析平台服務,應用於太陽能電廠及石化廠執行智慧巡檢工作,總成本只有軟硬體購置等傳統做法的五分之一,時間更由一個月縮短至24小時左右,效益十分可觀。 對於長期處在高溫壓危險環境的石化業者而言,廠區設施的安全管控與巡檢是不可承受的重。「只要能提高石化業場內設施巡檢和風險辨識能力,資源的投入絕對不是問題」石化業者語重心長表示,面對廠區仰賴人力巡檢、龐大廠區空間、看不見的製程設施破損死角,導入無人機4D AI巡檢雲端平台將提升石化業者高效、安全的設施巡檢服務,更降低設備停機的風險發生。 成立於2018年3月的極現科技公司,已是國內創業競賽的常勝軍,包括2019年OPEN DATA創新商業實務戰冠軍、2020年並獲選進入微軟新創加速器、2021年獲選NVIDIA新創AI團隊,產品已上架微軟Azure平台,更獲得國發基金及國內大型集團投資,技術實力與服務深獲市場肯定。 擅長空間資訊處理及軟體技術的極現科技創辦人暨執行長徐偉城表示,在創業之初即承接國家太空中心衛星3D拍攝排程系統,深耕地理資訊整合成3D影像領域,隨著無人機硬體技術日益成熟,公司營運轉向無人機市場,並結合AI影像辨識系統,建立4D雲端DaaS平台,所提供的服務包括網路下單空拍服務DaaS、5GAIoT雲端平台SaaS及enterpriseAPI伺服器軟體等三項服務,以滿足無人機在智慧城市、設施巡檢、工程管理、災害應變、汙染監測等應用需求,將無人機服務的價值發揮最大化。 智慧空拍巡檢 定期追蹤 一眼望穿廠區設備健康狀態 台灣石化廠的數量和廠區面積龐大,缺乏足夠人力去執行整全性的設備巡檢,加上石化廠產生高溫易燃、腐蝕性的化學物質必須經由管線和儲存槽進行傳輸與儲存,長久以來可能造成管線破裂和儲存槽堵塞的風險危機,進而衍伸石化廠區嚴重的工安災害事故、設備停機及產能停滯發生。 觀察石化業者在設備巡檢的人員短缺,目前極限科技已導入無人機4D AI巡檢雲端平台結合AI影像辨識技術於石化廠區落地實證,透過無人機結合自主開發APP軟體服務操作,並連結現場空拍蒐集數據到雲端平台,達到石化廠設備管線、儲存槽巡檢全自動又即時性的空拍監控,更確保每次空拍執行任務時,總是能精準掌握指定巡檢物件的拍攝位置和角度,有效彌補過去廠區人力巡檢時人為監測的落差。 徐偉城指出,石化廠的巡檢無人機採用雙光鏡頭,一種是可見光,另一種為熱紅外線,可以透過溫度狀況來判斷管線異常阻塞,讓客戶從遠端就可在earthbook網站立即看到廠區巡檢狀態,提升客戶的巡檢效率與準確性。 4D空拍數據平台滿足智慧城市、交通、工程管理、汙染監測多元應用 DaaS網路即買即用 創新空拍商業模式可節省15成本 極現科技除了提供4D空拍數據平台,也提供DaaSDrone as a Service 服務,客戶可以在網站下單購買服務之後,極現協助媒合有專業證照的空拍人員到現場服務,客戶可透過平台掌握實際操作情況,並可迅速取得空拍數據,並研判是否有異常情況,能隨時預警。 以太陽能電廠監測服務為例,因太陽能電廠廠區面積大分布廣,又位於偏僻的屏東,而客戶總部在台北,對於屏東的電廠巡檢,客戶只要透過DaaS服務模式,直接網路下訂單並上傳屏東廠區的地圖,等客戶取得報價後,公司就委託當地屏東飛手去現場執行太陽能電廠空拍巡檢服務,過程中無人機的路線皆由AI自動計算好航線規劃,並將空拍數據傳輸到客戶雲端帳號,在台北總部的客戶就可在earthbook的網站即時看到太陽能電廠巡檢狀況如太陽能面板髒污狀況、灰塵偵測或太陽能電磁異常發熱等,有效幫助客戶大幅降低人事執行成本,高效率完成太陽能電廠巡檢服務。 導入石化廠的DaaS網路下單空拍服務 根據估算,太陽能發電廠客戶以自購或委託外界進行無人機拍攝居多而造成人事成本過高。在極現科技長期提供客戶空拍機和DaaS商業模式服務下,可為客戶節省45空拍成本,同時讓客戶於空拍24小時候後取得空拍巡檢報告,加速協助客戶高效率判斷太陽能面板異常問題。 期許成為最大空拍數據服務公司 將進軍東南亞市場 從2018年創立至今,極現科技即以創新思維在空拍市場快速成長,積極拓展空拍數據應用服務,現階段除了努力經營台灣市場外,將進軍東南亞國家,首站選擇在基礎建設需求量大的印尼。徐偉城期許earthbook成為全球最大的空拍數據服務平台,除了剛完成國發基金及大型集團的首輪募資外,為了跨足國際市場,一方面不斷精進無人機的數據服務及AI技術創新,另一方面,也需要法人如資策會的協助,尋找到對公司有互補的策略性投資人,分階段完成成為跨國空拍數據公司的目標。 極現科技創辦人暨執行長徐偉城