:::

【110年 解決方案】 產學合作展成效 台科大人工智慧營運管理研究中心運用AI工協助企業數位轉型

在智慧化系統中,AI扮演關鍵角色,國立臺灣科技大學人工智慧營運管理研究中心除了培養專業的AI人才,也積極與企業進行各種專案研究,讓產業智慧化加速在臺灣落地。其中一個案例即採用人工智慧與機器學習方法,運用品質資訊進行維修保養預測與規劃,大幅提升設備可靠度與產品品質,運用品質瑕疵檢測AOI技術,則可降低大大瑕疵錯殺率。

臺科大人工智慧營運管理研究中心總監余文煌觀察,產業對AI的需求日益殷切,以電子製造、金融及醫療等領域發展的潛力較大,一方面上述產業資訊化程度較高,自動化產線技術與數位化環境成熟,具備AI技術發展條件;另一方面,由於產業環境所需要的數據已被保留並管理使用中,在觀念及數據具備的情況下,較容易推動AI技術應用與解決方案。

品質瑕疵檢測AOI技術 有效降低錯殺率

例如,在智慧製造領域,臺科大人工智慧營運管理研究中心團隊協助臺灣電子大廠建構產線設備診斷系統,在製造現場的產線設備內建置感測網路架構,藉此偵測並記錄機台的運作狀態,透過大數據分析,在機台出現異常之初就能夠發出警示,提醒管理者排定維修時間。 並以AOI品質瑕疵檢測製程,結合機器視覺與深度學習技術,針對電子件進行瑕疵檢測,進行即時管制監控,協助企業發展包含自動化光學檢測站,表面瑕疵演算法、管理應用功能服務。

在印刷電路板的軟板業(FPC),運用品質瑕疵檢測技術進行影像辨識,主要是進行初檢之後的複檢工作,設計將原本檢出結果進行複驗。一般工廠在做瑕疵檢測時,往往認為「寧可錯殺一百,也不放過一個」,採行最嚴格標準的檢測,在現行檢測技術與流程,可能造成過度檢出而產生良品成本浪費問題。

臺科大人工智慧營運管理研究中心專注於智慧製造解決方案。

▲臺科大人工智慧營運管理研究中心專注於智慧製造解決方案。

臺科大人工智慧營運管理研究中心主任曹譽鐘講座教授表示,目前臺科大人工智慧營運管理研究中心的瑕疵檢測、AI模型與演算法的建構與訓練,已有初步成果,中心希望透過影像辨識之後的結果,能幫助企業快速鑑別產品在生產過程中所產生的瑕疵及品質狀態之後,下一階段即可從源頭著手,如何進行參數優化、改善生產過程中的行為,協助工廠進行製程最佳化。在產品生產過程中,機台設備的參數,可以透過機台數據異常,分析未來維修及品質管理上歸納出不同樣態提供應用場域使用企業之參考。

疫情對企業而言,是數位轉型最大的催化劑,曹主任指出,導入AI推動企業數位轉型,不一定僅從降低成本抑或提升生產效率考量,而須從根本的發展目標與問題本質進行流程分析,思考如何以AI或ICT技術服務並滿足流程與客需求,這過程往往常需跳脫既有的框架,幫助企業重新塑造新營運及管理模式,以有效提升企業績效。

臺科大人工智慧營運管理研究中心主任曹譽鐘講座教授
▲臺科大人工智慧營運管理研究中心主任曹譽鐘講座教授

AI導入企業最大挑戰:提升客戶信任度

在拓展AI產學合作的過程中,余文煌認為最大的挑戰在於要提升企業對你的信任度,對於客戶而言,要有一定程度的信任才可能將產線的Know-How跟你分享,告訴你經營的重點在哪裡,在缺乏營業信任度基礎之下,AI業者很難分析流程與數據的可用性。企業選擇AI合作對象通常考量兩大重點:

一、跟你合作,會不會將資料與成果販售給其他人;

二、客製化成本會不會過高;雖然企業對學界的防備心較低,但余總監仍認為,取得客戶信任度,共同建立持續性的AI創新應用能力與發展目標,是所有ICT業者面對產業客戶以及能否提供AI解決方案的關鍵因素。

針對AI人才的培育問題,余文煌也有其獨到之見解,他觀察,教育體系從國中、高中到大學已帶動AI風潮,然而,AI技術本身有很多理論基礎及產業知識必須融會貫通,與其談AI人才培育,應先定義如何建構AI領域人才發展體系或路線,將AI導入經濟體系需要哪幾類的人,把人才定位及特性系統化,讓有志投入AI產業的人才了解,如何以自身的目標衡量可發展的AI技能與工作類型。

其次,是以系統化方式幫助想推動AI的企業了解,無論是發展應用或建立技術團隊,如何衡量事業目標所對應的人才需求與技術藍圖,不僅只有扮演出題的腳色,因為AI只是解題的方法之一,協助企業建立擁有AI研發思維的創新意識,才能真正落實產業發展,強化需求並同時推動供需兩端,才能加速AI落地應用與人才培育。

臺科大人工智慧營運管理中心提供多項智慧製造解決方案

關於智慧製造的解決方案,臺科大人工智慧營運管理中心的解決方案如下:

.智慧預知維修保養

採用人工智慧與機器學習方法,運用品質資訊進行維修保養預測與規劃,大幅提升設備可靠度與產品品質,針對不同設備運轉特性,建立失效模式與可靠度分析,以製程管制分析追溯產品品質履歷,協助現場人員及時排除作業異常。

.智慧派工及排程規劃

針對產業特色,開發智慧派工及排程演算法,以有效縮短整備時間及總工時。例如針對多種工件,且須滿足合併備料、群組化生產、特定製程順序等條件下的生產排程。從工件群組化生產、適配產線的指派,到群組化下各產線生產順序調整的多平行單機排程等三大模組,導入最佳化演算法,設計整的智慧排程系統。

.深度學習與自動光學檢測

提升品質瑕疵檢測AOI技術,採用機器視覺與深度學習,可進行金屬電子件之平面與曲面檢測,並進行即時管制監控,包含自動化光學檢測站,金屬AOI瑕疵演算法、模組化設計等應用技術。

本演算法設計要素:1.自動化光學檢測站 2.金屬AOI瑕疵演算法 3.模組化設計

.智慧戰情室

結合高階顯卡彈性組裝單元,包括加工機、工業機械臂、協作機械臂、工學檢驗站與輸送帶,建立數位孿生技術之智慧戰情室,技術特點包含即時監控、資料整合、數據透明、數據可視。

推薦案例

【解決方案】小柿智檢 以「AOIAI」雙劍合璧,軟加硬體千錘百鍊 打通外觀瑕疵檢測任督二脈
小柿智檢 以「AOI+AI」雙劍合璧,軟加硬體千錘百鍊 打通外觀瑕疵檢測任督二脈

品質檢測,如雙刃劍一直是台灣製造業者又愛又痛的課題。當AI深度學習進入傳統製造業的工業視覺檢測中,不僅可節省檢測人力投入、解決人工目視標準不一,克服傳統自動光學檢測AOI有限的視覺辨認及瑕疵檢測盲點,更能即時溯源品質問題成因。小柿智檢研發的AIAOI視覺檢測整體解決方案,融合軟體與硬體創造高效外觀瑕疵檢測能力,幫助電子代工客戶創造低於1漏檢率及少於3過殺率的高效品檢水準。 成立於2020年的小柿智檢,雖然是兩年的新創但並非從零開始,創辦人暨執行長洪沛駿與核心團隊曾深入富士康工廠多年,參與無數智慧工廠相關解決方案與製程改善,擁有深厚的AI深度學習開發能量,並累積世界級AI應用落地豐富經驗。看見AI工業檢測必定是製造業邁向工業40的最後一哩路,洪沛駿毅然決定將AI深度學習技術落地於產值高的智慧製造領域,並專精投入在AI工業視覺檢測開發。 對於製造業而言,產品檢測是所有品管最重要的一環,但傳統工業檢測面臨2大主要痛點 1人工目視檢測:現今整體製造業95以上仍仰賴人工目視檢查,使得人工目視品檢標準難一致性,並對細微物件目視檢測時,如被動元件或高反光元件會造成長期視力傷害。2傳統AOI自動光學檢測:對產品有限的視覺辨認能力與瑕疵檢測盲點,而其中外觀瑕疵檢測如碰刮傷、油汙、髒汙或毛絲等不可預期的細微瑕疵問題,也是AOI應用中一直無法克服的難關。 AIAOI視覺檢測整體解決方案 外觀瑕疵檢測的一大福音 當初在設計小柿智檢產品roadmap時,客群定位及強化客戶產品服務與價值是重要指標,更看見外觀瑕疵檢測一直是製造業未能解決的痛,洪沛駿表示。小柿智檢以工業品檢AI軟體為核心,提供AIAOI視覺檢測整體解決方案,主推三大產品,包含「QVI-T AI深度學習檢測建模平台軟體」、「AI六面瑕疵檢測篩選機」及「AI工業品檢平台」。主要服務客群以產能高、毛利率高的半導體封測、EMS電子代工、小金屬件加工等產業為主。針對客戶需求,小柿智檢提供對應的軟硬體服務,結合自主開發的AI深度學習軟體與硬體品檢設備,減輕產線人工目視負擔,有效提升工廠的生產品質。 為了幫助設備商及有開發能力技術工程師精準掌握產品外觀瑕疵檢測,小柿智檢自主開發QVI-T深度學習檢測軟體,可提供客戶瑕疵定位、瑕疵分類、瑕疵分割、異常檢測以及文字辨識等重點功能,有別傳統套軟體的固定的檢測法,可以根據不同產業檢測方式精進演算法,開發不同API以串接不同鏡頭的設備。此平台軟體設計非常輕量,架構在公有雲私有雲的SaaS軟體,主要是單純圖片上傳、做標記、訓練建模、驗證測試,完畢後提供使用者下載模型、SDK、API和報告,可有效幫助客戶達到AI推論功能。 目前市面工業檢測服務,以傳統AOI軟體工業檢測機居多,僅能解決產品輪廓量測如扣件的頭、長度等,無法真正提供細微商品表面瑕疵檢測如螺絲頭裂痕及牙傷,而市場上正缺少這種高精密瑕疵檢測業者,洪沛駿觀察。小柿智檢開發自主打造「AI六面瑕疵檢測篩選專用機」從過去客製化服務到現階段提供客戶標準化服務,提供扣件類在量測和表面瑕疵一次解決的標準化檢測服務,以及被動元件類產品高速表面瑕疵檢測。此專業機運用小柿智檢自主研發的AI深度學習AOI複合算法技術,透過可平行運算技術,可實現模型推論達3毫秒張,及實現被動元件之電極與本體多重複雜瑕疵檢出,此專業機主要落地於從扣件類、小金屬件到被動元件之檢測。 業界競爭力方面,AI六面瑕疵檢測篩選專業機提供的軟體硬體整合是小柿智檢重要核心競爭優勢,並非字面如此簡單,洪沛駿有感而發表示,此專機在工業檢測行業俗稱光學機構、電控、軟體及算法等領域高度集成整合,過程中需要不斷優化疊代,並需多次去客戶端驗證與修改,經長期千錘百鍊後,技術門檻也因此拉高。AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推動方向,相信AI結合量測技術和表面瑕疵檢測會是小柿智檢重要的核心競爭力來源,洪沛駿表示。 AI六面瑕疵檢測篩選專業機將是小柿智檢未來3-5年主力產品推方向 面對智慧工廠工業40蓬勃發展,常收到客戶詢問「品檢的數據是否有二次使用價值」,洪沛駿表示,小柿智檢推出的「AI工業品檢平台」具備機器學習機制,可藉由品檢數據二次使用,提供客戶生產品質即時監控預警、品質溯源分析、品質因子評估、製程參數預測與推薦多項功能。以成功導入汽車零組件廠為例,透AI工業品檢平台提供的製程參數預測與推薦,當我們知道產品瑕疵,依過去老師傅經驗建成一套model,再加上前段過來的接網數據,整合後我們有製程數據、來料數據、品檢數據之後,我們可以去預測這些機台參數是否跑掉,我們就可以去推薦某幾段的製程參數是否調高或調低。透過AI工業品檢平台,小柿智檢能幫助客戶將視覺品檢結果、製程數據及驗收標準,跟客戶工廠既有的MES系統對接,以提升生產品質,改善效率,降低成本。 在商業模式方面,小柿智檢在深度學習檢測建模平台軟體也提供軟體訂閱制,提供公有雲客戶以流量訂閱並依圖片上傳量進行收費,而使用私有雲客戶則採取每年授權金license收費機制。此外,公司也提供客戶在整體解決方案設備的買斷收費機制,並提供一年保固,之後每年收取耗材與軟體更新維護費。 反其道而行 軟硬兼施 小於1漏檢率15分鐘快速建模 面對製造業各樣少量多樣品檢需求,一般AI深度學習視覺檢測,通常要求客戶蒐集大量不良產品照片,既耗時標記,又造成客戶導入AI不順暢,不良品蒐集不到,導入周期長,落地充滿風險,不良樣品不夠始得模型不夠準。小柿智檢卻反其道而行,讓其產品「AI視覺檢測模型開發工具」透過客人提供的良品圖片進行訓練模型。讓AI學習良品相對容易,不需要標註,可快速壓縮時間完成建模。 以IPC電子業-研揚科技的落地應用為例,為了降低PCBA產線的品檢站人力投入並有標準化的品檢品質,小柿智檢提供PCBA AI視覺檢測軟硬體整體解決方案服務,並於工廠高自動化的流水線上進行in-line檢測,有效節省檢測人力投入,提升品檢率的標準化,改善人工目檢測造成標準不一問題。透過AI視覺檢測軟硬體整體解決方案導入,有效替客戶近兩年維持過殺率3以下,達到漏檢率小於1的高成效表現。另外,本方案提供不懂AI的從業人員可快速操作建模,透過安裝建模tool在設備上,當客戶有新的貨號需要建立模型時,僅須提供10張良品圖片在設備下掃描,只要15分鐘即可快速訓練建模。 在產品核心策略布局上,相較市場競爭對手單靠通用軟體服務搶佔所有製造業市場,但套用在工業檢測是行不通的,洪沛駿過去10年觀察,相信唯有軟體硬體才有技術門檻,並專注在一個行業與領域,採用標準化公司的AI六面瑕疵檢測篩選專用機才能夠複製與規模化,才能真正讓公司不斷邁向優化與創造產品競爭力,即使有其他競品想爭奪這塊餅也不容易,洪沛駿表示。 小柿智檢的AIAOI視覺檢測整體解決方案為客戶創造快速建模 和小於1漏檢率的優異成效 布局全球、最有競爭力的AIAOI整體解決方案商 對新創者而言,面對商務拓展,天天都是挑戰,洪沛駿表示,公司規模小容易被大公司搶單、公司人才被高薪挖腳,缺乏深厚客戶關係,業務團隊不夠龐大等。如何克服呢洪沛駿相信唯有勤能補拙、提供更好服務、更即時反饋、創造更專業的方案去說服客戶,才是新創公司致勝的關鍵和競爭力。 從2020年創業至今,小柿智檢在商品核心策略佈局上總是反其道而行的超越同業競爭市場,積極在AI視覺檢測軟硬體整體解決方案向下扎根。洪沛駿期許小柿智檢未來將成為提供電子行業、半導業全球最具競爭力的AIAOI整體方案商,並提供最頂尖的AIAOI專業機設備給電子行業、半導體業客戶群。洪沛駿表示目前公司的AI六面瑕疵檢測篩選專業機技術能量已達到國內頂尖水準。為加速專業機研發更標準化並銷售到海外市場,現階段公司將進行募資計畫,希望借助資策會等法人協助進行更多商業串接與募資管道。對於中長期目標,小柿智檢將布局全球市場包含大陸和東南亞國家,同時跟隨OEM大廠的國際腳步全球布局,並在目標檢測項目下,持續發展特色產品及邁向國際場域擴散。

這是一張圖片。 This is a picture.
讓會議紀錄不再曠日費時 迪威智能Meeting Ink用AI幫你記錄會議

Meeting Ink企業版同步推出中 根據最新研究顯示,一般會議後若沒有即時追蹤與複習資訊,兩小時內將遺忘約50的內容,經過多層轉述和彙報,更可能遺漏超過三分之一的關鍵資訊。會議記錄對於流程嚴謹的企業和公部門尤為重要。然而,大量會議需求下,記錄可能造成會議成果遺失及團隊負擔。看準這一市場痛點,台灣AI新創迪威智能(DeepWave)推出「Meeting Ink」mdashmdash一款結合語音、文字、和自動化AI技術的全新會議紀錄解決方案。Meeting Ink 不僅支援語音轉文字、語者辨識、逐字稿翻譯、及自動化會議重點摘要,還提供消費端和企業端的靈活服務,並於今年Q4增添即時逐字稿與翻譯功能,開創會議管理新格局。 AI技術一站式解決會議紀錄痛點 自2023年底上線以來,「Meeting Ink」已成為市場上高效、準確的會議紀錄管理解決方案。迪威智能結合其自有技術、第三方工具與微軟Azure的語音識別技術,打造出最佳的語音轉文字體驗,並附加語者辨識與分段、多語言翻譯,以及多種場景下的會議摘要功能。為了實現更廣泛的應用,Meeting Ink也提供即時應用方案,使其不僅適用於日常會議,也能滿足活動、論壇、學習課程等多樣場景。目前,Meeting Ink 支援APP和網頁雙平台,並提供企業客製方案以進一步擴展應用。 優秀的聲音識別技術和最佳使用者體驗 「Meeting Ink」在市場中的優勢在於其精確的聲音識別技術和以使用者為中心的應用設計。依靠迪威的專有技術,Meeting Ink 能將語音訊號轉換為具有語者代表性的文本內容,識別每位與會者的聲音,確保資訊被清晰區分。除此之外,會議內容可以進一步根據語者進行摘要彙整,並在迪威的優化系統加持下,生成不同場景和角色的專屬摘要模板。無論是企業高層會議、學術論壇,還是個人訪談和學習課程,Meeting Ink都可依照不同背景產生量身定制的摘要內容,為會議紀錄帶來更高效、靈活的使用體驗。 精準定位企業需求,提供全方位企業應用 洞察到未來市場需求的轉變,迪威智能推出了針對2B架構的客製化服務方案,進一步優化了Meeting Ink在企業端的應用。企業客戶可使用專業版功能並享有獨家客製設計的摘要模組,以符合特定產業的需求。迪威智能承諾定期更新AI模組,確保提供最先進的技術支援。此外,Meeting Ink的企業服務方案更強調數據安全、帳號權限管理、無上限儲存空間、多裝置兼容支援所有錄音情境等,並以市面上最低的錄音時價,為企業提供經濟高效的解決方案,讓企業可專注於核心工作,提升整體會議效率。 把握AI時代脈動,領先應用市場 根據2023年市場報告,AI應用工具在未來十年內的全球市場將從近70億美元成長至500億美元,且商業與學習工具將是市場中的關鍵角色。面對AI技術發展的快速進程,迪威智能憑藉自身技術實力與創新能力,以Meeting Ink打入國際市場,並持續為企業與個人帶來會議紀錄的革命性變革。未來,迪威將不斷優化Meeting Ink,致力於推動AI技術與人們日常工作、學習場景的緊密結合,為用戶創造更便捷、高效的工作環境。

【解決方案】7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」
7毫秒內分離人聲 洞見未來科技協助聽損者「聽說更簡單」

某週四下午,下了一場傾盆大雨,然而,位於台北小巨蛋附近的洞見未來科技RelaJet台北體驗中心內,客戶預約全滿,主要是聽損人士前來試聽運用人聲分離引擎設計製造出來的助輔聽器,對於聽損人士而言,能夠有平價、輕巧、降噪效果佳的助輔聽器可用,真可謂一大福音。 「希望幫助有需要的使用者,再次聽見世界的精彩」這是同為聽損人士的RelaJet創辦人暨執行長陳柏儒體貼的期望,他最懂得聽損者的需求,也希望藉由洞見未來科技獨特的人聲增幅助聽技術,能夠造福更多的人。 萬元有找的輔聽器 造福廣大聽損者 成立於2018年的RelaJet,是陳柏儒與哥哥陳宥任共同創辦的公司。RelaJet所研發的多人聲分離引擎搭配高通藍牙音訊平台,將動輒8-10萬元的進口助聽器價格壓低到萬元有找,就是希望能研發平價、降噪效果佳、可運用無線傳輸連結手機的好商品。 公司成立後的前2年,主要研發多人聲分離引擎,讓降噪效果更佳,搭載上高通藍牙耳機晶片之後,音訊處理時間極短,大約7毫秒就能強化主要人聲、降低周圍噪音干擾,只需要傳統助聽器醫療標準16毫秒不到一半的時間,幾乎「零延遲」。 洞見未來科技推出平價助輔聽器,大大嘉惠聽損者 陳宥任解釋,主要是運用高通晶片的邊緣運算,加上極簡化的演算法才能做到極低延遲及聲音可以處理更好的降噪度,同時助聽器可涵蓋18個頻道,傳統的助聽器涵蓋的範圍是4-48個頻道,未來RelaJet會朝更多頻道逐步邁進。 根據統計,全球聽覺障礙者總計47億人,其中,已開發國家聽力輔具配戴率平均為30,其中以歐美國家最多。台灣有近150萬人失能性聽損,其中,中老年族群失能性聽損就佔了30,而輔具配戴率僅有10,比率相當低。 陳宥任進一步分析,輔具配戴率偏低有兩個原因,一、國際大品牌平均售價高達8-20萬元,可使用期限3年,不僅售價高、養護成本也高,讓很多人卻步;二、在吵雜環境下,噪音也被放大,使用者仍然不一定能聽得清楚,並且聲音參數無法即時、自由調整,需要常回到門市調校不是很方便。三、大部分機種無法連接手機,不方便聽損者接聽聽電話。 運用高通藍牙晶片 產品開發速度大躍進 有鑑於此,曾在聯發科擔任半導體工程師的陳柏儒負責技術研發,有法務背景的陳宥任主責公司的管理與營運,兄弟合作無間,組建團隊運用AI人工智慧演算法與晶片串接,學習數據庫內幾千小時的音檔,透過神經網路與深度學習技術,研發出低延遲、高降噪的人聲增幅助聽技術。並在2019年將此聲音處理技術整合至高通藍牙晶片,並獲得高通台灣新創競賽獲得冠軍、高通全球擴展計畫夥伴的榮譽,讓產品開發速度大躍進,2021年在台灣推出自有品牌Otoadd系列助輔聽產品,並受到市場的青睞以及有廣大聽損者的好評。 根據不同消費者的需求,有不同的產品設計,陳宥任表示,Otoadd具有輔聽功能的無線耳機N1,屬於頸掛式入門款,售價一副9,500元,可以一邊帶輔聽器一邊聽電話,運用手機App即可控制降噪強度及聲量大小。未來也將研發周邊配件,以符合年長者的需求。該輔聽器除了在台北、高雄體驗中心可預約試聽外,也可在PChome商城、台哥大myfone商城、樂齡網等輔具通路販售。 另一款為針對輕度到重度聽損者設計的Classic R助聽器,於2021年獲得日本Good Design設計獎,這款產品自去年底上市,對於先天性聽損者具有吸引力,用過的人都說在吵雜的環境下也能比過去聽得更清楚,也感受到藍牙連接手機通話、看影片的便利。預估此一商品也將在今年下半年外銷海外市場。 此外,今年6月即將上市的助聽器藍牙功能二合一功能產品,大小就如同一般藍牙耳機,主力客群鎖定在意外觀的聽損者,一方面體積較小、無線耳機造型設計美觀,加上也可接聽電話,若經衛福部許可上市之後,符合資格的聽損者還可以向政府申請補助。 RelaJet下一階段將進軍海外市場 以美國為灘頭堡 有趣的一個問題是,因應疫情關係,全民都必須配戴口罩,無法讀唇語,此對聽損者的影響是如何呢陳宥任表示,此時就能凸顯RelaJat的優勢了。由於每位聽損者聽力強弱不同,助聽器僅能補充到適當音量,協助聽損者聽取6-7成內容,餘3成仍須仰賴讀嘴唇及手勢。而在疫情期間,為了防疫,人人都戴口罩,口罩也讓聲音有所遮蔽,RelaJat人聲分離引擎也能校正補強,使戴口罩者的聲音分離清晰,方便聽損者辨識。 除了台灣市場之外,RelaJet下一階段將進軍海外市場,預計今2022年將取得ISO 13485醫材品質管理系統認證及美國醫療器材許可證,以美國為灘頭堡,以自有品牌或是成品貼牌方式銷售海外。 除了台灣市場之外,RelaJet住輔聽器下一階段將進軍美國市場