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112年實戰議題:應用於自動化產線之機械維修最佳化技術實證計畫

產業別:人工智慧應用服務產業

產業痛點:

  • 在自動化產線中,設備的維修和維護是不可忽視的痛點,尤其當設備發生故障時,常常因為維修難度高、技術門檻高,導致生產停滯,影響企業的整體效益。設備的零件損耗程度不易即時監控,缺乏預測性維護措施,造成突發故障時無法迅速處理,進而延誤生產進度。此外,機械維修所需的專業技能多元,未來的技術培養也是一項挑戰。
  • 隨著自動化技術的普及,製造業對技術人才的需求不斷上升。然而,許多產業面臨技術人才短缺的困境,尤其是在精密維修、設備調整等技術含量較高的領域。現有的技術人員培訓系統也無法及時跟上產業發展的速度,導致新進員工無法快速掌握相關技術,進而影響產線的穩定性和生產效率。

導入AI效益:

  • 設備維修和操作流程可以自動化,減少對熟練工人手動操作的依賴。這意味著即便技術工人數量不足,系統也能根據歷史資料進行自我調整和最佳化,確保生產過程不中斷。同時,這種自動化方式能降低因人力不足所帶來的生產延誤,並且提供一致且高品質的結果,從而減少錯誤發生的機率。
  • 透過即時資料的監測,系統能及早識別設備潛在的問題,並在故障發生前發出警報。這種預測性維護能夠避免生產停滯和意外維修成本的大幅增加,從而延長設備壽命並確保生產順暢。工廠管理層可以依賴這種即時資料來計劃最適當的維修時機,避免高峰期中斷生產,同時最大限度地降低不必要的生產損失。
  • 透過分析大量歷史資料和即時資料,能夠識別生產中的隱藏模式,進一步最佳化生產排程、資源配置及供應鏈管理。透過這些模式,企業可以預測未來的需求變化並進行相應的調整,從而減少材料過剩或短缺的情況發生,進而提高整體效率。這不僅能縮短生產週期,也能提高產品的競爭力,並為企業帶來長期的效益。

常見AI技術:

  • 非監督式學習,演算法如:關聯規則演算法Apriori