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【109年 應用案例】 AI助被動元件建構最佳AOI參數模型,降低過篩元件生產成本,年省250萬元

傳統AOI以限度樣本影像進行檢料,面臨產品過篩率過高問題

電子零組件製造業,在針對產品外觀瑕疵檢測上,經常使用AOI(Automated Optical Inspection)設備來進行量測。長久以來,AOI量測設備在影像處理上,均是利用有限的限度樣本影像,透過不同的外在光源、角度,來與產品進行外觀比對。

這樣的比對方式,雖然可將產品外觀瑕疵篩檢,做到自動化。但由於現行技術限制,產品在批次轉換之間,經常存在光源參數的調機問題,若又碰上新手的調機技師,就會造成機台稼動率的下降,以及產品過篩率過高的問題。

人工智慧影像機器學習成熟,AOI製程找到新契機

台灣被動元件目前在晶片電阻及MLCC,2019年市占分居全球前2名,長期來看,各車廠陸續推出電動車與智慧車,各國也陸續建置5G 相關設備,都將進一步推動被動元件在未來出貨數量。因此,除了擴增新產品線外,如何幫助現有產品提升相關競爭力,將會是未來產業國際競爭的關鍵。

動元件製程中,AOI檢測為共通性站別之一,現階段均採限度樣本影像,來進行相關外觀比對。但常在產品批次與批次轉換之間,存在光源參數的調機問題,而調機狀況皆會影響每批次良品過篩(誤篩)的狀況出現。現行產業在每批次不良品當中,就有平均20%的過篩(誤篩)發生。

憑藉中山大學產發中心深耕南部十多年的輔導能量,針對被動元件產業之痛點,媒合工研院AI影像辨識技術單位,降低AOI製程過篩,並減少人力調機所造成之誤差。

以影像辨識技術降低AOI過篩發生

此次工研院參與的技術單位,在AI模組建立上,利用影像辨識技術,針對被動元件製程產品,進行AOI技術開發。

開發過程先由案例廠提供產品外觀影像及相對應之調機參數,搭配現行產線人員調機邏輯,進行產品資料集建構,進一步建立AI模型。而在產線實測規劃上,先以影像辨識率為首要,藉由影像偵測、搜尋標籤的方式,進一步投透過AI模組比對,輸出可供線上人員參考的AOI調機參數。

影像分析示意圖

▲影像分析示意圖

後續也希望透過機器學習的幫助,完成調機參數AI學習曲線,進一步降低產品外觀瑕疵檢測之產品過篩率,也同步解決現場專業技術人才斷層問題,並提升產品良率。

導入機器學習前後情境

▲導入機器學習前後情境

推動製程AI應用與智慧化,打造無人工廠發展基礎

未來期能透過AI HUB的輔導,加速先進製程技術應用,建立被動元件各站製程AI指標,有助於國內被動元件生產高品質產品,提高產品良率與價格。以創新的思維提升產業附加價值,繼續帶領被動元件產業向前邁進。

推薦案例

【導入案例】東森得易購導入OneID AI流量變現服務 成本效益可達2倍
東森得易購導入OneID AI流量變現服務 成本效益可達2倍

要如何將旗下集團的消費數據整合在一起,產生廣告綜效與提升電商導購訂單轉化率,恐怕是每一位橫跨多產業領域老闆朝思暮想的事情了。沒問題,透過AI就可以逐步幫您辦到 東森得易購為東森國際集團相關企業,其關係企業包含東森國際、東森新聞雲、東森保代、東森自然美、東森全球行銷、東森寵物雲、Her森森、分眾傳媒與香港草莓網、熊媽媽買菜網等公司。在集團關係企業跨產業、跨領域的情況下,加上各單位會員系統獨立運作,消費者數據無法於集團內互通,讓東森集團「將客戶放在上帝的位置」的承諾難以進一步落實。 東森集團旗下公司涵蓋產業範圍廣泛,會員數據庫龐大而分散。 東森集團具備龐大的會員流量,且已應用AI新聞推薦演算法等相關技術於各場域,東森集團各單位的會員系統獨立運作,消費者數據亦無法於集團內互通,缺乏全面性消費行為分析依據,導致無法提升個人化服務與行銷策略的精準性。 東森集團分析現今零售市場所面臨的挑戰與趨勢時表示,因應消費者需求轉變,非傳統型新商業模式紛紛興起,形成零售破碎化現象。各式新興商業模式提供滿足屬於自己的利基市場的服務或商品,消費者將會減少依賴傳統零售模式。 而零售破碎化現象最明顯可在新興國家觀察到,其以跳躍式的方式發展出新興零售,如高成長的快閃拍賣電商品會威脅傳統 B2B2C電子商務平台市場,新興商業模式快速瓜分傳統零售商場,甚而顛覆既有市場遊戲規則,預計未來零售市場將會繼續向細分發展。 新零售產業快速導入AI應用 迎戰高度競爭市場 在虛實融合趨勢下,實體零售業者與線上電商業者之界線日益模糊化,實體零售業設立品牌購物官網、開發品牌 APP、投入電商平台,另一方面電商業者也開始設立線下實體體驗店,擴大與客戶的接觸。為提升營運流程自動化程度以及達成顧客體驗個性化之目標,兩者皆透過線下與線上串接探索消費者數據輪廓,以 AI機器學習、深度學習、電腦視覺、語言處理、移動控制與推動決策技術為基礎,積極導入智慧零售AI應用,形成新零售產業 。 此外, Google Chrome於 109年宣稱 2年內 關閉 3rd party cookie功能, 零售企業 將無法用Cookie追蹤個人化、理解使用者在各個時間、地點、廣告上的使用,導致跨裝置、跨平台追蹤的公司將被迫轉型,也代表 將面臨巨大流量廣告銷售困難。 因此,東森集團決定導入「OneID AI流量變現服務驗證計畫 」,成立東森集團專屬的數據聯盟,運用「 Unified ID」進行跨產業、跨服務的資料交換。將關係企業由以往的蒐集個人化數據,轉為分析整個產業間消費者會有的相同行為特徵,再將其進行分群,以取得相同行為特徵的使用者,並提供其有興趣的內容。並利用第一方數據與 AI技術提升廣告點擊率,提升廣告商業價值以及電商導購訂單轉化率。 此一計畫的AI技術由東森與華碩電腦共同開發,系統架構主要開發項目包含專案規劃、系統架構設計、系統環境建置、演算法開發、演算模型驗證以及系統驗證等,其應用技術涵蓋大數據平行運算框架、自然語言處理、用戶推薦嵌入系統、相似度搜尋、搜尋引擎索引、點擊率預測等技術。此計畫為研發一個全面的數據收集、加工、整合平台「數據中台」,吸收各種數據源的數據,以用戶為基本單位,形成結構化的數據表,並進行用戶標籤的計算,以期精準描述各用戶的特性。而後利用此數據進行 AI精準廣告投放。nbsp 東森數據中台架構圖 東森導入OneID AI流量變現服務 預估成本效益可達2倍 東森表示,本計畫主要核心應用到「用戶行為數據」及「AI技術」兩塊,其中用戶行為數據為東森集團提供;AI技術則由公司團隊與華碩團隊共同開發,涵蓋AD Serve系統、精準受眾估計系統、AI自動優化系統、廣告效果分析系統、用戶畫像系統等。而東森與華碩共同開發與華碩共同開發AI技術,其各客戶數據與流量獨立不互通。 根據估算,此開發計畫總成本效益可達200,預期可明確掌握用戶數位軌跡,行為與輪廓之效益,將可帶來客戶終身價值LTV的大幅成長,有效整合東森線上線下,提升會員服務內涵,並大大增加企業價值。 未來,東森集團將持續拓增國際市場,目前鎖定中國大陸作為主要推廣市場,將整個服務模組,以東森全球的營運模式,拓展到全世界華人市場,並於兼顧GDPA compliance 的條件下,再結合草莓網,將東森新零售服務以大數據及AI的優勢,服務面向全世界。 東森集團將透過草莓網將服務與技術擴增至全球市場。

【導入案例】無人智慧販賣機 黑沃咖啡一分鐘打造精品咖啡
無人智慧販賣機 黑沃咖啡一分鐘打造精品咖啡

科技也能飄著咖啡香 位於台中市南區高工路上的「黑沃咖啡」創始店,28坪的空間,飄散著文創與科技交融的咖啡香。2016年10月成立的黑沃咖啡,迄今在全台擁有7家直營店及28家加盟店,在全台已有15萬家店在賣咖啡的情況下,黑沃咖啡異軍突起的秘訣在於:運用AI科技,打造無人智慧販賣機,1分鐘煮出精美香醇的迷人咖啡。 黑沃咖啡實體店營造文創時尚氛圍圖:黑沃咖啡官網 根據國際咖啡組織(ICO)調查,台灣人一年喝掉285億杯咖啡,市場規模超過700億元;而業者星巴克調查,2018年台灣咖啡整體市場達720億元,2020年已上看900億元。近5年,台灣咖啡市場以每年約20的成長率擴展,成長潛力驚人。 咖啡需求商機驚人 每年以20速度成長 在咖啡已成為台灣人時尚消費象徵的現在,除了星巴克、路易莎等一級品牌咖啡店外,還有7-11、全家便利商店,及在街頭巷弄一家家的精品咖啡館。如何吸引消費者的目光,在淪為「紅海市場」的咖啡市場中異軍突起,就有賴彈性與創意,了解消費者的需求與口味,更是培養品牌忠誠度的不二法門。 除了實體店面外,黑沃咖啡也積極發展虛擬通路,其電商平台除了官網,還有 PChome、momo及團購主等通路, 通路多元,業績也穩定成長。 即便如此,黑沃咖啡創辦人林佩霓仍不斷求新求變,在成立前三年,由於與加盟門市的關係處理往往處於被動分散狀況,難以主動掌握市場動向,與消費者溝通的節奏及品牌跟進消費者的速度存在著一定的落差,較難以培養品牌的忠誠擁護者。 職人精品咖啡深受消費者喜愛。圖:黑沃咖啡官網 透過AI鷹眼系統爬蒐商情 市調成本大幅下降 為解決無法快速掌握市場風向與市調成本高昂的兩大痛點,黑沃咖非在2020年導入AI鷹眼系統爬搜市場商情,透過在社群網站、新聞、論壇等社群媒體全方位爬蒐各式文章,自動貼標,合適篩選,從網站每篇以5個關鍵字計算,爬蒐4,858篇文章,相當於24,290個關鍵字,所花費的成本不多,可以精準掌握到消費者的口味與偏好。 同時,在新品推出之後,不僅可即時通知加盟店,更可以透過社群了解消費者的接受程度,作為是否大力推廣的參考依據。 透過數據的蒐集,及透過AI演算法的分析,選出消費者最喜歡的口味,可以降低新品推出的風險,提升新品成功率,因此,黑沃咖非在2021年大膽開拓新市場,推出全球首創AIoT智慧咖啡創新概念,與全聯合作首間「智慧超市」合作,結合黑沃咖啡打造無人智能手沖咖啡機,讓消費者也能享受獨一無二的好風味。 洞悉消費者口味 打造AIoT無人智慧販賣機 台灣第一家全聯內湖瑞光「智慧超市」就位於台北軟體重鎮內湖區內,推出全球首創AIoT智慧咖啡概念店,可以透過手機App連動AI智慧咖啡販賣機、AI手沖咖啡機、AI真空冷萃機,一次滿足三種咖啡科技體驗,自助區部分設有黑沃咖啡AI智慧咖啡販賣機,不僅支援多種無現金支付方式,還是全台唯一以冷藏牛乳製成奶泡的無人智慧咖啡販賣機,嚴選黑沃5A級牛乳,從付款、研磨現煮、到出杯,只需1分鐘時間。 台灣第一家全聯「智慧超市」於台北市內湖區瑞光路成立。圖:全聯FB粉絲頁 全聯智慧超市設置AI智慧咖啡販賣機,使用APP操作就能享用香醇咖啡。圖:全聯FB粉絲頁 現在,加上AI科技元素之後,喝咖啡不只是純喝咖啡,也為消費者帶來更多全新的科技體驗與便利。

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實現無人商店夢想 喜鵲生活建構智能機產業未來

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機,我們相信販賣機結合科技、通路、人文,才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話,讓販賣機帶來愉悅的生活,建構貼心、科技、永續的智能機產業未來,也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活,在成立4個月之後,即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機,讓消費者能同步世界的新零售腳步,體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次,喜鵲智能販賣機更搭載AI技術,提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機,達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示,傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存,就必須由補貨人員實際檢查每一部機器,這種做法既費時,成本也高。而當機器故障時,一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報,直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程,而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性,當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外,傳統販賣機更缺乏彈性,無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一;商品擺放數量有限,選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響,消費習慣轉為非接觸式的方式,致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間,搭配升降貨梯,適用在各種類型的商品。此外,機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕,能同時達到廣告託播的需求,預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現,近兩年來的消費者市場趨勢,消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速,並且搭配手機連網訂購模式,而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言,臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高,多樣的付款方式也更獲得消費者支持,顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多,難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求,容易造成缺貨或庫存過剩的狀況,喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」,整合至後台管理系統,期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願,進而達到精準行銷之目的,進而做出精準的商業決策,有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具,透過 AI 預測未來銷量需求,協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括: 1資料探索性分析功能:針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 : 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模,並由系統推薦提供最佳模型,亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型:Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型:指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標:R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集,並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型,系統將依照建模需求配置資源,讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響,在整體伺服器空間有上限的情況下,運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能,可藉由大容量及高速的記憶體進行運算,避免大量從硬碟中讀寫檔案,提高運算效能。 3資料串接功能: 運用API嫁接,採用完整的資料串接自動化,不需要手動匯入資料,提高使用者體驗。 4圖表分析功能:針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢: 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作,透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式,依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品,可上架達60多種多樣化商品,透明大櫥窗提升商品能見度,定期補貨及追蹤商品販售狀況,依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化,顧客互動方式大幅改變,消費需求多變且個性化,零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性,掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料,打造無縫的個人化體驗,最佳化營運價值鏈並提升效率,強化企業核心競爭力。