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【110年 應用案例】 峰漁運用AI知識化養魚 有效提升10%水產產量

漁業是海島型經濟的重要產業,然而,養殖漁業近年面對嚴峻挑戰,包括氣候變遷、人力短缺與成本上揚等,尤其是未來10年農業就業人口有將近11萬名因高齡化退場,為此,水產養殖朝智慧養殖的需求日益殷切。

成立於2014年的峰漁公司,以自行水產養殖為基礎,開發出獨有的友善環境養殖模式,運用AI知識化養魚,有效提升10%水產產量,降低15%人力時間成本。

「峰漁」二字的涵義深厚,「峰」代表好山,「漁」代表好水,期望企業能讓台灣永遠有好山好水;也是「豐腴」的諧音,希望產品帶給消費者飽滿健康的身心。公司創辦人劉建伸歷經養魚學徒、募資、租借魚塭、創立養殖公司、開創品牌及推展銷售等創業歷程,實屬不易。

勞動人力短缺與漁業從業人員年齡老化 養殖漁業藏隱憂

臺灣現階段的水產養殖仍以傳統式養殖魚塭為主,養殖技術仍靠口耳相傳的經驗傳承為主,加上勞動人力短缺與漁業從業人員平均超過60歲,導致無法有效穩定的提升產能與良率,此種飼育方式在水產疾病控制上產生一定的難度,又為了進行疾病防治,而使得藥物濫用、環境汙染與水質生態破壞的可能性大增,造成惡性循環,使得養殖品質下降。

此外,臺灣養殖市場也有65.1%水產養殖工作者遭遇技術不足困擾,傳統養殖戶在有限的IoT感測器支持下,主要仍然是憑藉本身的經驗知識來進行水質管理、飼料投餵、疾病發現等養殖作為,此種極度倚賴個別漁民能力的養殖管理,一旦老師傅凋零,不僅面臨傳承接班的議題,也難以穩定的供應一定品質、數量的漁獲,恐將造成整個養殖漁業從養殖到銷售端的困境。

為了改善漁業養殖無法經驗傳承的痛點,同時也為漁業在養殖上具備「數位化」基礎,當務之急必須從開始搜集養殖行為數據建構AI服務為重要開端。

漁業數位分身技術 協助漁民轉型智慧養殖

峰漁公司在資策會的協助下,引入「漁業數位分身」技術,以動態調整養殖排程,也就是說,依照魚類的物種、習慣、變因來調變養殖排程,用AI養殖技術來養好魚,不僅有效提升10%水產產量,同時更降低15%人力時間成本。

具體作法上,先將每個物種如鱸魚、台灣鯛等,將養殖的魚池、吃料及決策行為數位化,從放苗至收成的階段,所經歷的季節氣溫變化,全部一一記錄下來進行數位化,逐漸將老師傅的經驗方法紀錄存成豐富的資料庫。 針對紀錄下來的資料,分析複合式的變因,找出最佳的養殖行為,產生動態式的養殖排程。

一池一池的紀錄養殖師傅的數據經驗。

▲一池一池的紀錄養殖師傅的數據經驗。

然而,養殖行為普遍依賴經驗法則,即便是資深的養殖師傅,也難確保找出最佳答案,因此提出新的做法解決此議題:即「透過預測養殖行為與水質、飼料投餵的過往資料與養殖互動,並從水質、養殖反向評價養殖行為,藉此找出最佳的養殖行為」,透過每天時程排程,給予漁民最直覺式的操作建議。 為了持續滾動優化動態養殖曆,會反覆朝向三步驟循環進行模型疊代:

(1)向模型輸入現在的養殖曆;

(2)模型預測未來的環境;

(3)用未來的環境修正養殖曆的缺點,藉此得到新版的養殖曆。

在過程中,同步藉由養殖專家的經驗來建立養殖行為與環境之間的因果關係。 動態養殖曆程的建立及科技養殖建議服務,提供了可回溯、追蹤詳細的養殖歷程,是少數可將養殖數據化的技術,漁民在知識的建構上可以很快速、簡易的方式記錄日常行為,不需占太多時間,長期下來可以減少15%人力時間成本、平均提升10%產量營收。

智慧養殖成效卓著 減少15%人力提升10%產量

同時,也可將養殖曆延伸至不同的水產物種,如白蝦、虱目魚、文蛤、台灣鯛等,依各池產生不同規格的養殖排程,收成的水產物種依不同規格溯源追蹤,建立安心食品一條龍服務。 峰漁主要產品分為兩類,一類是水產養殖模組,包含魚苗、飼料、資材及益生菌、生產養殖規劃與製程、監測等,可單獨販售也可模組輸出。

峰漁公司出產的優質水產品,屢屢獲得大獎。(圖:峰漁公司官網)

▲峰漁公司出產的優質水產品,屢屢獲得大獎。(圖:峰漁公司官網)

另一類產品是優質水產品,包含鱸魚排、鱸魚丸、無油鱸魚丸、鱸魚水餃和鱸魚高湯,產品榮獲各種獎項,包含2017 年屏東十大伴手禮、「菌沛尖吻鱸魚排」榮獲2017 年農委會評選銀髮族友善食品、「菌沛無油鱸魚丸」榮獲農委會評選2018 年銀髮友善食品金饌獎、「好漁夫鱸魚水餃」及「精燉鱸魚高湯」榮獲2019 年農委會評選銀髮族友善食品,連續獲獎代表峰漁公司的水產品「品質」看得見也食在安心。

此外,峰漁擁有專屬符合國際需求的水產種苗,例如:純海水養殖的吳郭魚種苗及自行選育海水台灣鯛種苗(FY-01),是許多國家養殖企業引領企盼的品項,也依照環境設計的養殖模組、疫病監測工具及飼養資材,提供客戶更穩定的收益。

推薦案例

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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。

【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

對於大多數的高爾夫球場而言,場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮,場地一定要顧好」,一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點,導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害,將可節省球場一半以上的人力成本,並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午,位於桃園的台北高爾夫俱樂部,AI智慧無人機緩緩升空,其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上,執行此項任務的佐翼科技,其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物,來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作,對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪,要運用AI無人機協助草皮維護作業,現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等,未來將進一步進行大規模的技術落地驗證,為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式,是以人工揹著藥桶,或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系,此一草種喜好涼爽的氣候,台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」,佐翼科技執行長進一步指出,為避免草皮遭受病蟲害,就必須進行農藥噴灑工作,以18洞球場而言,相當於每周要噴灑一次殺菌劑,T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言,噴灑農藥耗時費力,重要的是,大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究,高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等,其生活習性是傍晚會出來覓食,因此,噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式,每次施藥估計需要兩台車三個人力,共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥,操作人力僅需1人,20分鐘可以噴灑08公頃土地,約可節省三分之二的人力,也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥,約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護,除了顯著的效益顯現外,佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析,「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上,蒐集反射回來的影像進行分析」,佐翼科技劉姓執行長接著解釋,因為不同光譜,每一種植物在光的波長吸收程度不一,透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識,可以精準偵測病蟲害分布情況,據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術,佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等,建立無人機草坪多源影像資料庫,完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗,但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式,尤其是多光譜影像辨識運用,概念驗證並不困難,但實際執行則需要更多的測試實證,反覆推論,並與植物專家建立協同作業才能完成,這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合,集結更多場域投入實證,建立典範,才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多,在驗證的過程中,能否快速複製至下一個球場尚未可知,但佐翼科技劉姓執行長認為,透過跨領域協作的方式,將問題定義清楚,一一臚列,供需雙方取得共識,針對每一個問題提出可以解決的方案,並找尋內外部的資源合作,才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標,順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟

【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