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【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

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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】破壞式創新商模 奇翼醫電推出行動醫療裝置- 心電圖傳感器 打造遠距醫療當中最後一塊拼圖
破壞式創新商模 奇翼醫電推出行動醫療裝置- 心電圖傳感器 打造遠距醫療當中最後一塊拼圖

隨著後疫情時代來臨,全球遠距醫療發展方興未艾,促使智慧醫療技術在去中心化醫療需求大增。其中,行動醫療裝置若能提供真實世界居家或院外數據供醫院使用,相信必能減輕醫師或醫療人員診療負擔,降低健保支出。為此,奇翼醫電Singular Wings Medical推出遠距醫療保健整體解決方案,結合卓越穿戴式行動醫療裝置設計、創新軟體研發、AI演算法及雲端平台服務,將成為遠距醫療當中最後一塊拼圖。 奇翼醫電創辦人暨總經理李維中David Lee表示,當時創業初衷是因為親身目睹台灣長久以追求低成本的大量生產,導致產業的價值不斷下降,舉例來說,三十年前矽谷的產值與台灣新竹科學園區差不多,但在三十年後,矽谷產值在2020年年底達到14兆美金,而新竹科學園區在2021年年底還不到15兆台幣。看見矽谷對產業需求的敏銳度和破壞式創新如Uber, Airbnbhellip產業趨勢及後疫時代帶動遠距醫療服務大增,進而創造高產業價值,因此在45歲時創業,構思如何結合台灣十幾年累積產業優勢和矽谷的創新模式,決定透過醫療產業、ICT技術產業和創新商業模式整合,幫助台灣產業升級,找出全新的道路。看見台灣在醫療產業與電子電機產業一向是最菁英的人才匯集之處,相信透過兩者結合,再加上創新的商業模式,就可以有機會像矽谷看齊,做出不一樣的事業。 依據台灣通訊診察治療辦法,台灣在遠距醫療的市場需求上,分為緊急如COVID-19和特殊必要如離島或後山等地理特殊位置等兩種現況,允許進行通訊醫療診察。實際上,全球遠距醫療去中心化醫療發展正方興未艾,但對於滿足去中心化醫療的智慧醫療技術需求仍有待實現,除了醫療技術缺口,也包含看診金流、患者身分辨識、遠距問診收集,促使智慧醫療技術的推波助瀾。李維中觀察,遠距醫療去中心化醫療能成功落地,最好透過院外或居家使用,且日常生活中輕易取得的遠距醫療裝置。其中,裝置的數據是關鍵,能提供醫師可相信和應用的院外真實世界數據Real World Data或 Real World Evidence,才得以精進診療手段。實際上,這類型的遠距醫療裝置並不普及,導致遠距醫療照護不容易完成。另外,隨著手環手錶類的穿戴裝置增加,但這類裝置能真正能提供的資料多半不足以做為醫療用途且不容易確效Validation and Verification。李維中表示,健康意識越來越受到人們重視,對於遠距醫療裝置是正面鼓勵,相信只要有適當的商業模式,找到正確方式與醫院、醫師合作,減輕醫師或醫療人員負擔,降低健保支出,奇翼醫電必定有機會可成為遠距醫療當中最後的那一塊拼圖。 成立於2015年的奇翼醫電,其核心團隊包含來自醫工與資訊背景的年輕工程師和經驗豐富的創業家等22位多元化專業人才組成,共同致力打造遠距醫療保健整體解決方案,包含行動醫療裝置Beatinfor Health心電圖傳感器之硬體設計、軟體研發及後台雲端平台服務。基於心電圖ECG是人體最重要的生命徵象體溫、脈搏、呼吸和生理數據之一,其可反應出人體的各種生理變化,例如心血管健康、發炎、感染、出血、受傷或焦慮的指數變化。為此核心概念,奇翼醫電致力以穿戴式心電圖為核心技術,同時採集心電圖等重要生命徵像和環境參數,構建基於大數據、機器學習AI演算法系統和後台雲平台服務,幫助解決遠距醫療中最重要的心血管疾病、睡眠問題、新陳代謝疾病等特定慢性疾病。 心電圖傳感器 連續性生理數據監測 降低急性心臟衰竭病人出院後30天內11死亡風險 為實現遠距醫療服務,奇翼醫電推出整套遠距醫療保健整體解決方案,包含穿戴式行動醫療裝置-心電圖傳感器BEATINFO ECG、必應健康BEATINFO HEALTH APP、AI演算法、網頁及必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台組成。BEATINFO ECG 傳感器為 BEATINFO HEALTH APP健康雲端平台專屬配備,充飽電可連續使用 40 小時,裝置輕巧僅15g,此傳感器可透過貼片或胸帶方式,來收集使用者的心電圖、呼吸、皮膚溫度、身體動作姿態和環境參數。目前BEATINFO ECG 傳感器擁有美國、台灣專利8項,並於2017年榮獲2次德國iF設計大獎。 行動醫療裝置-心電圖傳感器可提供連續性生理數據監測 在整體技術特色上,必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備連續性、遠距、即時性與動態性等四大關鍵的生理數據偵測特性。在操作上,使用者可於Android 或iOS系統下載必應健康BEATINFO HEALTHAPP,其介面可提供生理數據狀況、健康評估報告訂購如一日睡眠評估報告或心血管健康評估報告、高強度運動測驗的心血管評估報告、第三方遠距醫療諮詢服務等功能。使用者透過貼片式或胸帶方式的心電圖傳感器搭配端雲端平台進行連續性的生理偵測,在傳輸到雲端進行進一步計算之前,所有數據都將先被去識別化處理,並可供專業數據報告供醫生判斷。必應健康BEATINFO HEALTH雲端服務平台具備強大的雜訊濾波處理能力與快速的波形識別判斷以及高複雜度雲端架構與通訊技術。為什麼雜訊濾波處理能力如此重要 因為一般醫院內的醫療器材必須要求使用者以靜態情況下完成短時間的量測,通常院外生活情境下資料是醫院所蒐集不到的,而這個資料對醫師了解病程進展與離院病人情況又顯得日益重要。因此,若在日常生活狀態下持續記錄非常微弱的心電圖信號,其實需要克服非常高的技術門檻,當這些信號經過雜訊處理之後,會先經過AI演算法判斷,才可初步的快速結論,讓使用者可即時避免某些致命的風險。雲端架構則是提供了更深一層的第二階運算,也涵蓋了商業模式架構,提供之服務模型例如使用者管理、自動報告產生、記錄保存、警報通知以及串接更多服務如第三方警急救援、第三方醫療諮詢、醫生和病人對接、看診金流等功能。 業界競爭優勢上,相較於業界手環手錶類產品,奇翼醫電的心電圖傳感器BEATINFO ECG提供精準的醫療等級量測,可連續不間斷的紀錄收集生理數據,提高任何突發性或偶發性的病徵機會。與同業的心電圖貼片比較上,則提供了即時的資料回傳與網頁版的管理工具,並且可以產出各種報告,供管理者在網頁上遠距管理大量的使用用戶。根據北醫統計,急性心臟衰竭病人在出院後30天內死亡率高達11,若透過心電圖傳感器配置於病患達30天連續不間斷的即時監控,有機會可降低部分死亡風險,同時也能大幅降低健保的支出。此外,在心血管疾病的情況下,若用戶佩戴該設備一段時間,則可獲得定期的心血管評估報告,並供醫生進行後續深入檢查。 除了心血管疾病的量測外,心電圖傳感器配置可提供睡眠呼吸中止症OSA居家評估,量測中患者可從中發掘出潛在且容易忽略的心血管疾病,用戶無需在睡眠病房度過乏味的夜晚,透過心電圖傳感器的貼片和AI演算法,患者只需在家睡一晚即可收到 OSA 測試報告。如果需要,醫生可以通過任何互聯網瀏覽器遠程即時獲取患者的病情。因此,藉由心電圖傳感器穿戴服務,使用者可從量測過程中發掘出隱性且不知道的心血管疾病如猝死相關的心律不整問題,以避免不必要的憾事發生。 奇翼醫電的商業模式,以B2B2C為主,希望協助個人、醫院、企業、照護服務等單位,創造多贏格局。李維中分析,商業合作模式相當彈性化,無論是租賃或買斷方式的穿戴量測裝置,或是為降低使用者購買裝置的成本,提供以年計費的報告訂閱制,例如包含2分鐘心電圖、7日心血管健康評估、運動心血管健康評估、睡眠健康評估報告等彈性化的訂閱組合。 群組心血管監控系統解決方案 打造多對多的即時生理資訊監控平台 以預防代替診斷 除了提供給個人用戶進行遠端行動化生理數據量測,BEATINFO雲端平台,提供「群組心血管監控系統」解決方案,透過網路技術,可打造多對多的即時生理資訊監控平台,病患只需配戴輕便的監控貼片,後端系統即可掌握其生理資訊的變化,以預防代替診斷,降低心血管猝死的機率。此平台提供3項功能,包含可分群分組分階層管理不同的用戶,用戶人數可達數萬人之多;可在網頁工具上即時顯示用戶的基礎生理資訊,在某些特定的預設條件被觸發時,此平台會即時發出警報;也可以在平台上回溯歷史資料,非常適合醫師在問診的時候,查看病人在院外的病程發展。 對於「群組心血管監控系統」解決方案的應用上,以高強度運動為例,例如長距離的跑步與自行車、登山健行活動或出國旅行等,都需提供事前的心血管健康評估活動,以及相應的評估報告。此報告可以讓使用者與醫師分享,以利參賽者於活動前做好評估,或是檢驗自己的訓練成效,在事前就可大幅降低活動進行過程的意外風險。在活動過程當中,群組心血管監控系統也提供大量參與者的即時現場監控,可以在運動的當下,由後台的AI即時監測,一旦有意外發生,平台可以立即發出警報,甚至可以通報意外發生地點的GPS定位,並且在搜救時持續傳回使用者的生理資訊,爭取黃金搶救時間。 在運動監測應用上,以高爾夫球為例,該如何提升高爾夫球選手推桿擊球表現呢選手的表現和專注力通常與個人情緒穩定性有直接關係。李維中表示,藉由奇翼醫電的心電圖裝置在HRV分析,可協助判斷選手的情緒和壓力指數表現,同時有助於高球教練進行選手的選拔與訓練。 群組心血管監控系統可打造多對多的即時生理資訊監控平台 在台灣站穩腳步 邁向美歐市場 朝向數據公司目標邁進 面對技術研發與市場推展的挑戰上,奇翼醫電在心電圖的自動判別需要大量的數據供AI演算發使用,為此,奇翼醫電必須與醫院進行合作,共同開發才能夠完成。目前公司已經與許多醫學中心與研究單位有很好的合作關係,逐一克服了這些技術瓶頸。在市場推展上,李維中表示,奇翼醫電面對最大挑戰是要與市場溝通,讓大眾了解在競爭對手的手環手錶類產品與公司的行動裝置-心電圖傳感器差異性在哪裡。相較於市面常見的手環手錶類產品以非連續性方式蒐集心電圖資料,可能需長時間非連續性資料蒐集才能看運氣的發現潛在心血管問題,奇翼醫電積極向大眾推廣心電圖在連續性偵測資料的競爭功能特性,並強調能協助很多潛在疾病的檢出是非常重要的手段,以預防代替診斷,降低不必要心血管疾病機率發生。另外,業務推動上,也希望透過法人資策會協助下創造更多業務媒合和新創募資的機會。 展望未來,李維中期許奇翼醫電能成為遠距醫療在健康穿戴裝置-心電圖服務的最後一塊拼圖。李維中表示,短期奇翼醫電希望夠在台灣站穩腳步,成為人人家中常備的醫療器材,如同溫度計、血壓計一樣。公司也不斷地在開發新的適應症,由心電圖出發,加上AI與大數據,可以應對更多的慢性疾病,除了心血管疾病之外,我們也陸續開發了睡眠呼吸中止症與其他更特別的應用,瞄準的都是現代人非常有可能會遇到的年老慢性病的問題。中長期布局,奇翼醫電將進軍美國與歐盟市場,邁向國際性的公司,並持續以成為數據公司為目標,善用公司長久蒐集的數據應用,提供從新藥開發、疫苗發展等多元領域應用,以創造商機與獲利。

【解決方案】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。