傳統物流公司加上AI技術之後，在運送效率提升及運輸成本下降等效益大大提升，尤其是醫材轉運更涉及醫院及病患的服務時效及權益，透過智慧物流的建置，可為醫材業者節省投入建構GDP倉、配多達千萬元之成本。 國內重要物流領導廠商-新竹物流HCT擁有3,500輛車隊、6萬坪倉儲，提供物流、商流、金流、資訊流、流通、倉儲、加工之客製化物流解決方案。每日貨件處理件數達58萬件，最大處理能力每日可達90萬件，轉運效能的提升對於新竹物流而言，至關重要。 醫院醫材運送 需優化現有作業流程與提升系統化、智慧化 尤其是醫院醫材的運送，也面臨到難題。醫材業者需要針對客戶不同產品需求、不同溫層需求、不同配送時效等因素，透過多家物流業者進行出貨與物流作業，高度依賴作業人員的經驗與細心管制，無論是產品出貨過程與實際物流配送過程，需要環環相扣，若有任何人工失誤與錯誤，都會影響醫院與病患的服務時效與權益，因此各家業者與政府及醫院等，都致力於優化現有作業流程與提升系統化、自動化與智慧化程度，以有效降低服務過程中造成的失誤及成本損失。 新竹物流導入AI之前的配送流程。 現行在醫院需求端已有相關業者配合政府推動相關標準化平台作業，透過供應端業者的資料協同作業，改善產品出貨正確性與作業時效，提升需求端的作業品質與管理效益；同時，部分業者也投入企業內部作業流程標準化與系統化，提升業者營運效能與品質。 在貨運物流端方面，物流業者的倉庫出貨人員需要耗費人工進行管控不同的物流出貨作業安排，若因常常接到緊急任務通知，要出貨到醫療院所，往往需要依賴小型區域性物流業者來提供客製化配送服務，除配送時效提升外，並無法導入整合性的資訊化服務。 新上路的GDP醫材法規規範運銷品質，也就是醫材供應商必須進行GDP合規認證，必須導入符合GDP法令規範之倉儲與物流服務業者，如此一來，區域性小型公司將被淘汰，因此，新竹物流透過經濟部工業局的AI輔導計畫案協助，除延伸既有GDP符合法令的倉儲物流服務外，將進一步利用相關數據整合與最佳化AI技術，協助醫材業者簡化改善物流配送最佳化作業。 複雜的物流難題 運用Simulated AnnealingSA演算法求解 為能滿足新的「醫療器材優良運銷準則」中對於醫療器材優良運銷系統建構的要求，新竹物流除了積極導入新式物流車，更將導入人工智慧中數學最佳化技術，以協助公司在每日全國營業據點以及轉運站進行智慧班次排程規劃，期望以最佳化的車班進行醫材在營業據點間的對開，或是區域間的轉運，以提高醫材在運銷過程中的效率。 目前醫材在新竹物流的轉運過程中，使用可分離式拖車頭與貨櫃。每個營業所及轉運站由於區位與幾何設計不同，以及人員數量不同，單位時間內的吞吐量也有差異；再加上每天的貨況大小、目的地皆不相同，面對無法確定且需求不同的變化，拖車頭及貨櫃的派遣狀況便隨之改變。 在此情況下，新竹物流僅能根據以往的經驗來進行各個衛星所之發車班表，並根據此班表視每日不同變化之貨物需求量進行調整。 因為是根據經驗法則進行排班，所以，班表往往不能兼顧全盤的變化與考量，使得目前發車班表仍然存在著可以改善的空間。。 貨物遞送規劃本質上為一NP-Hard難題，因此難以用傳統的解析解法，新竹物流結合奇點無限公司採用Simulated AnnealingSA演算法進行求解。 新竹物流導入的新物流服務為「GDP櫃班次規劃」。所謂的班次規劃，指的是根據未來對於站所間醫材貨件的預估量，進行站所間貨櫃車班的班表規劃，目的是讓醫材能夠如期如質抵達，並且讓新竹物流在場站作業、車輛數、行駛里程得到最高的效益。 新竹物流導入AI最佳化班次規劃，從其起點至終點間建構出一條最有效率的運送路線。 新竹物流導入「最佳化班次規劃」服務 降低5運輸成本 導入方式是利用雲端軟體服務，由新竹物流定期輸入站所間醫材貨件之「交互件數表」至「最佳化班次規劃」服務後，設定好演算參數即可產生GDP櫃班次表。同時發展新竹物流醫材班表系統，使新竹物流醫材運務單位能透過交互件數表編制適合班表。在相同服務水準的前提下，預估可降低運輸成本5，為醫材業者節省下建構GDP倉儲、配輸成本達千萬元。 醫材由於其對於衛生、溫度的要求，以及其易碎性等特色，因此運輸與轉運的時間越少越好，越少時間暴露在外，則醫材配曝險程度越低，然而由於仍須考量物流效率與成本。AI將每個需要運送的貨物，從其起點至終點間建構出一條最有效率的路線，即可有效率地完成每日的運務作業。 因應未來產業物流高度發展需求，其中配送與轉運AI最佳化將是關鍵議題，透過本計畫將成立專案推動組織，配置AI技術、IT與流程領域人才，累積落地經驗後，逐步擴大AI實際應用場域，全面優化轉型新竹物流的營運體系，並結盟AIOT與各領域AI夥伴加速與擴大效益之達成。

智慧型手機、遠距工作等宅經濟發威，資通訊產業暢旺，帶動光學產業蓬勃發展。然光學鏡片的瑕疵檢測多以人眼檢測進行，不僅耗時費力，受限於人眼容易疲勞，誤判率也是光學業者揮之不去的痛點。受惠於AI技術的演進，上暘光學導入繞射光學技術拍攝，以系統拍攝後影像為數據來源，導入AI模型訓練，並將攝像系統與影像辨識整合為一產線工作站，大大提升瑕疵辨識率高達90以上。 台灣光學產值佔全球10 精密光學應用範圍日廣 光學產業為消費性電子之主流產品，於2019年即使台灣受中美貿易爭端之影響，光電產值仍達463億美元，佔全球10。其中，在「精密光學」部分，即佔新台幣870億元（約29億美元）產值。有鑑於智慧型手機鏡頭數目的增加，相較其他領域之衰退狀況，精密光學仍保有4的持續成長。 自2000年夏普推出全球首款搭載後置11萬像素鏡頭的拍照手機開始，終端消費者即對智慧型手機攝像性能的要求不斷提高，且隨著網際網路5G高速網路的浪潮來襲，帶動擴增實境AR或虛擬實境VR等應用市場的活絡，其技術的創新與應用更為光學產業增添許多動能，而應用的領域更已從智慧型手機延伸普及至汽車、家庭娛樂等大眾民生市場。 光學鏡頭對於「精密光學」經濟發展密不可分，隨著半導體技術的不斷成熟、網路速度的不斷提高，光學鏡頭的運用不僅僅在智慧型手機、平板電腦、傳統相機、播映投影、民生車載領域，其在高精密製程之工程視覺檢測、安防應用的需求更是不斷高速成長。 光學鏡頭瑕疵檢測多以人工進行。 「光學鏡片」為整體光機系統之必要零組件，其進料後與出貨前的鏡片光潔檢測不僅左右整體產線效能發展，對終端客戶的品質承諾影響更是不容小覷。 長期以來，光學產業多以人眼檢測進行瑕疵檢查，隨著生產量的持續提升，不僅人力成本持續上漲。隨著檢驗人員的年齡增長，視力逐漸衰退，誤判率更是年年增高。且近年人力招募困難，即使有幸招募，該檢驗技術養成不易，且訓練時間冗長，無法及時因應產線人力需求。 導入繞射光學技術及AI訓練模型 提升瑕疵辨識率達90以上 現行市面充斥著大量自動化光學檢測系統，並具有多項針對鏡片瑕疵的實質案例。但經由上暘光學多年來的市場探勘與評估，該系統仍無法解決現行人工檢測之問題，其主要在於光學鏡片外型為曲面且透明，並不容易拍攝到各種瑕疵狀況，且一旦瑕疵周圍有其他雜光之干擾，判斷難度更高。且不同型號的鏡片都需依瑕疵狀況個別透過旋動打光、拍攝手法的調校方可進入到判別階段，人力耗費比例仍高居不下，並不符合效益成本。 藉此，經過經濟部工業局AI計畫執行團隊的媒合，小馬光學協助上暘光電建立有效瑕疵拍攝系統。由小馬光學提供精密繞射光學的指導，基於「光」波動的特性即可以統一鏡頭拍攝方式獲取鏡片瑕疵狀況。 現行市場拍攝系統多採幾何光學方式，幾何光學以直線光行進，對於鍍膜缺失、細微刮痕、液態髒污等瑕疵並不易拍攝。合作方案導入繞射光學技術拍攝，經過全角度的精密成像可達到比一般幾何光學元件更高的對比、更卓越的降噪程度，以獲取必要之瑕疵影像。 光學鏡頭刮傷瑕疵示意圖。 為提升本案更細緻的瑕疵檢測辨識率，上暘光學基於系統拍攝後影像為數據來源，導入AI模型訓練，並將攝像系統與影像辨識整合為一產線工作站，不僅提升瑕疵辨識率達90以上，更有助於後續自動化產線發展。 此合作案的AI模型訓練由奕瑞科技提供，目前大部分廠商導入產線瑕疵檢查AOI的系統，大多採用OCR光學字元辨識，是指對文字資料的圖像檔案進行分析辨識處理，取得文字及版面資訊的過程技術，需要達到百分之百的精確度，沒有任何容錯的空間，導致誤殺的情況時常發生。 加入AI訓練模型之後，光學鏡頭瑕疵辨識率大大提升。 AIAOI解決人力不足及誤判率過高兩大痛點 此次奕瑞科技與小馬光學合作，將奕瑞的AI系統搭載在小馬光學研發的光學檢測儀器，在光學檢測瑕疵上加入AI演算法，根據客戶提供的資料與需求，訓練AI模型辨識對於瑕疵的判定，可大幅提升判別的準確度，提生良率，並增加產線效率。透過上暘光學、小馬光學與奕瑞科技三方合作，將光學產業AOI導入AI，期望能徹底解決產業鏡片瑕疵檢測之痛點。 上暘光學自2019年設立生產線後，即希望導入智慧化生產模式。有鑑於公司營運持續成長，生產量持續提升，透過該成果的導入與拓展，將大幅減緩人力需求，更可因高準確判別率指標降低生產排程影響，進而提高生產效率。 上暘光學表示，由於開發成果落地，將可引領該技術推播至光學產業上下游業者，諸如上游光學鏡片原料供應商直至下游成品應用端，包含沉浸式遊戲設備、相關曲面玻璃產品、民生車載及安防攝像裝置等。

位在高雄的嘉信遊艇，成立逾40年，是台灣最大客製化遊艇業者，客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲，耗時費工問題，嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上，並結合AI判讀超音波影像，發展完整智慧化解決方案，創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司，剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠，1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人，即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後，打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式，引進數位化製作，加快造船速度，船也愈做愈大，多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質，瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統，通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構，藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵，需要人工耗費時間檢查，如有瑕疵須重工修補，接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測，船體必須分段施工，以24公尺以上大型遊艇而言，分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度，嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程，之後再執行手積層製程，船殼製程有兩種複合材料試片結構，以遊艇54呎船殼來看，船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂，總厚度約為32公分plusmn01cm，與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全，或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生，瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等，一出現瑕疵情況，船殼材料就供應不上，拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題，嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作，結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構，進行FRP超音波試掃評估，瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性，依據超音波專業經歷，評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊，經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備，能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用，獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像，影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩，透過YOLO演算法，建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練，則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法，蒐集正常影像資料進行訓練，建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料，異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後，運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證，可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題，並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀，約可加快50之判讀速度，同時縮短15個月的工期，有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際，帶來產業優化與轉型的機會，以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創，預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢： 1 專業檢測經驗及數位化資料庫，便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識，快速辨識瑕疵，即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測，提供瑕疵修復建議，降低損壞率，強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後，可優化遊艇製程流程，減少人力檢查樹速度，達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應，擴大國際訂單量，讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者，此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域，增加跨領域市場使用率，預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。