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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

【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

【解決方案】讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔
讓硬碟裡的音樂重生 愛飛媒平運用AI為影像找到最佳拍檔

一名年輕女孩,孤身在美國洛杉磯,為的是尋一個夢,一個能讓音樂創作者深埋在硬碟中的創作音樂重新找到知音的夢helliphellip。 愛飛媒平創辦人李姿慧,理工科出身,心中卻卻深埋音樂人的強大基因,為了協助全球音樂人創作音樂能找到能配對成功的「最佳夥伴」,她創立愛飛媒平公司,提供一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping,協助影像創作者可以快速找到擁有版權的原創音樂。 一站式AI影像音樂媒合解決方案,為音樂創作者找到創新商機 一般來說,以往影像創作者要進行影像配樂,從作詞曲、配樂、找版權,通常需要花上兩周時間,透過AV Mapping影像音樂媒合平台,10 秒鐘立即配對到適合的音樂,音樂人也可以將創作再行銷取得分潤營利,創造三贏局面。此一嶄新、去中心化的營運模式,也獲得已故台灣音樂大師-李泰祥傳人的青睞,在平台上可重溫那一段讓音樂創作恣意飛翔的時光。 李姿慧從小練鋼琴、參加合唱團及管樂團,並自己創作音樂,大學雖然念的是理工科系-成功大學測量及空間資訊學系,但從大三開始,即加入影像團隊從事配樂,並赴南藝大應用音樂系旁聽。大學畢業後,李姿慧決定順從心裡的聲音,當音樂的尋夢人。 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案 愛飛媒平提供一站式AI影像音樂媒合解決方案,主要係藉由人工智慧的影像辨識和音樂分析,影像創作者在平台上可自行搜尋、配對合適的音樂,透過系統可將配樂的時程從8小時縮短至幾秒鐘,大幅縮短近2,000倍。 李姿慧表示,傳統影像配樂工程除了創造合適配樂,還須將大量時間成本投注在溝通及搜尋上,包括後續的編曲、錄製等後製處理和音樂授權更是耗時耗力,有了AI的協助,創作者能將所有心力花在創作上,不必擔心找不到適合音樂,或是音樂版權遭盜用的困境。 虛實整合行銷,從交易到簽約一鍵完成 目前愛飛媒平的音樂資料庫共有6萬首曲目,種類超過60種,涵蓋歐美及亞洲等世界各地音樂,包含流行、EDM、搖滾、愛爾蘭音樂等。愛飛媒平獨創的去中心化概念更大幅保障音樂人權益,在平台上的音樂人可自行訂價並追蹤交易流程,達到公開透明、去中心化的特性。目前平台上包括影像及音樂創作者共有7,000多位,音樂創作者在平台上交易成功,可分潤4成以上,最高達到5成。雙方在平台上交易並完成簽約,手續十分簡便。 AVMapping共有14種AI模型,輕鬆找到速配音樂 李姿慧表示,AI影像音樂媒合解決方案共有14種AI模型,其作法是拆解所有元素之後,透過影像辨識與文字辨識,做音樂分析,再運用機器學習演算法大量訓練,將影像及音樂的特徵列出,即能快速媒合出合適影像情境、氛圍、節奏的配樂。 除了線上媒合交易外,愛飛媒平也舉辦實體音樂會活動,邀集音樂及影像創作者參與,活動的內容環繞在AI影像配樂的展示,現場運用導演一段影片讓音樂創作者PK配樂;或是拿出示範影片,由AI進行配對,只需耗費端端10秒鐘,AI配對的影像與音樂在情緒及氛圍上都十分到位,讓現場參與者嘖嘖稱奇。 三年研發獲紅點設計大獎,以科技支持音樂藝術發展 愛飛媒平花了三年的研發,平台於2021年8月正式上線,2022年元月份在美國拉斯維加斯參加CES活動,引起在場記者高度關注,共獲得超過上百家的媒體報導,使得一個月使用次數就超過千倍,吸引7,000位影像、音樂創作業者加入媒合平台,據統計,先階段美國與台灣媒合交易比重各半。 李姿慧表示,傳統音樂的授權方式十分複雜,包括著作類型、著作財產權種類等,要取得一首歌曲的授權,必須經過詞曲經紀公司、集管團體、製作公司、唱片公司,甚至是作曲、作詞者,十分繁瑣,音樂人也並不一定能得到分潤收入。透過AI影像音樂媒合平台,所有交易合約在線上完成,音樂創作者能獲得利潤,創作熱情不斷被激勵。 三步驟協助影像創作者輕鬆完成配樂工作 值得一提的是,目前NFT(Non-fungible token,又稱為非同質化代幣)在藝術及文化市場大行其道,影像音樂領域導入的可能性如何李姿慧表示,目前以太坊的交易手續費(gas fee)居高不下,加上她在洛杉磯參加多次聚會得到的結論,目前NFT接受度仍在醞釀中,然而,愛飛媒平仍看好NFT未來趨勢,在可預見的未來,仍會將相關技術導入AV Mapping平台,提供更多元化的交易方式。 為了快速擴充海外市場,李姿慧在舊金山不斷尋求國際策略性投資人挹注資金。同時,由於美國洛杉磯疫情控制得宜,產業逐漸復甦中,李姿慧也參加許多線下創作聚會。愛飛媒平希望成為連接影像與音樂的橋樑,在國際市場上導入知名的使用者案例,讓更多創作者看到平台的威力。 愛飛媒平也頻傳捷報,繼榮獲DSA數位廣告奇點銀獎、美國在臺協會與META合辦的AWE女性創業最佳潛力獎之後,李姿慧創辦的一站式AI影像音樂媒合平台AV Mapping也於2020年再度獲得德國紅點Read Dot Award設計大獎設計概念Design Concept的最佳設計獎Best of the best,希望持續以科技立足、以藝術為養分,支持音樂創作者創作出更好的作品。 愛飛媒平創辦人李姿慧榮獲多項國際大獎,是深具潛力的女性創業家

【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。