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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】挺進智慧物流50 新竹物流醫材配送班表超高效率
挺進智慧物流5.0 新竹物流醫材配送班表超高效率

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。

【導入案例】哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用
哈瑪星科技建構AI模型管理平台 加速AI落地應用

搭上AI列車,資服業者借助深厚的產業基礎,不僅自己轉型,也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技,近年來不斷研發AI技術,並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為,執行一個完整的AI專案,除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力,實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁,甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻,即便對已具規模的業者來說,每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發,也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例,用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控,需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能,並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時,需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類,並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知,但在個別專案中,仍只能分別進行需求功能開發,無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後,哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點,包括導入成本高昂、專案時程冗長等,其中,在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才,而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求,難以重複利用AI模型跨入其他應用領域,同時,因為工具集中在AI專案領域,無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之,在AI技術的落地上,由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境,致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此,若有一個AI模型應用服務管理平台,將可解決上述困難,不僅能夠快速導入降低成本,還有助於縮短專案時程,提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此,哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下,進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」,投入研發AISP產品,目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP,AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具,幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板,有效降低執行專案所需要的人力成本,並縮短解決方案POC或導入時程,加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上,短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作,藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題,逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場,聯合多家資服業者建立策略聯盟,針對專門領域可解決更多且廣泛的問題,並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言,在建立各項專門領域的AI策略聯盟後,平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家,累積大量的專案成功經驗後,哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作,共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成,致力於軟體技術研發暨服務,並以建構成為國際級軟體公司為目標,積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下,已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。

【導入案例】峰漁運用AI知識化養魚 有效提升10水產產量
峰漁運用AI知識化養魚 有效提升10%水產產量

漁業是海島型經濟的重要產業,然而,養殖漁業近年面對嚴峻挑戰,包括氣候變遷、人力短缺與成本上揚等,尤其是未來10年農業就業人口有將近11萬名因高齡化退場,為此,水產養殖朝智慧養殖的需求日益殷切。 成立於2014年的峰漁公司,以自行水產養殖為基礎,開發出獨有的友善環境養殖模式,運用AI知識化養魚,有效提升10水產產量,降低15人力時間成本。 「峰漁」二字的涵義深厚,「峰」代表好山,「漁」代表好水,期望企業能讓台灣永遠有好山好水;也是「豐腴」的諧音,希望產品帶給消費者飽滿健康的身心。公司創辦人劉建伸歷經養魚學徒、募資、租借魚塭、創立養殖公司、開創品牌及推展銷售等創業歷程,實屬不易。 勞動人力短缺與漁業從業人員年齡老化 養殖漁業藏隱憂 臺灣現階段的水產養殖仍以傳統式養殖魚塭為主,養殖技術仍靠口耳相傳的經驗傳承為主,加上勞動人力短缺與漁業從業人員平均超過60歲,導致無法有效穩定的提升產能與良率,此種飼育方式在水產疾病控制上產生一定的難度,又為了進行疾病防治,而使得藥物濫用、環境汙染與水質生態破壞的可能性大增,造成惡性循環,使得養殖品質下降。 此外,臺灣養殖市場也有651水產養殖工作者遭遇技術不足困擾,傳統養殖戶在有限的IoT感測器支持下,主要仍然是憑藉本身的經驗知識來進行水質管理、飼料投餵、疾病發現等養殖作為,此種極度倚賴個別漁民能力的養殖管理,一旦老師傅凋零,不僅面臨傳承接班的議題,也難以穩定的供應一定品質、數量的漁獲,恐將造成整個養殖漁業從養殖到銷售端的困境。 為了改善漁業養殖無法經驗傳承的痛點,同時也為漁業在養殖上具備「數位化」基礎,當務之急必須從開始搜集養殖行為數據建構AI服務為重要開端。 漁業數位分身技術 協助漁民轉型智慧養殖 峰漁公司在資策會的協助下,引入「漁業數位分身」技術,以動態調整養殖排程,也就是說,依照魚類的物種、習慣、變因來調變養殖排程,用AI養殖技術來養好魚,不僅有效提升10水產產量,同時更降低15人力時間成本。 具體作法上,先將每個物種如鱸魚、台灣鯛等,將養殖的魚池、吃料及決策行為數位化,從放苗至收成的階段,所經歷的季節氣溫變化,全部一一記錄下來進行數位化,逐漸將老師傅的經驗方法紀錄存成豐富的資料庫。 針對紀錄下來的資料,分析複合式的變因,找出最佳的養殖行為,產生動態式的養殖排程。 一池一池的紀錄養殖師傅的數據經驗。 然而,養殖行為普遍依賴經驗法則,即便是資深的養殖師傅,也難確保找出最佳答案,因此提出新的做法解決此議題:即「透過預測養殖行為與水質、飼料投餵的過往資料與養殖互動,並從水質、養殖反向評價養殖行為,藉此找出最佳的養殖行為」,透過每天時程排程,給予漁民最直覺式的操作建議。 為了持續滾動優化動態養殖曆,會反覆朝向三步驟循環進行模型疊代: 1向模型輸入現在的養殖曆; 2模型預測未來的環境; 3用未來的環境修正養殖曆的缺點,藉此得到新版的養殖曆。 在過程中,同步藉由養殖專家的經驗來建立養殖行為與環境之間的因果關係。 動態養殖曆程的建立及科技養殖建議服務,提供了可回溯、追蹤詳細的養殖歷程,是少數可將養殖數據化的技術,漁民在知識的建構上可以很快速、簡易的方式記錄日常行為,不需占太多時間,長期下來可以減少15人力時間成本、平均提升10產量營收。 智慧養殖成效卓著 減少15人力提升10產量 同時,也可將養殖曆延伸至不同的水產物種,如白蝦、虱目魚、文蛤、台灣鯛等,依各池產生不同規格的養殖排程,收成的水產物種依不同規格溯源追蹤,建立安心食品一條龍服務。 峰漁主要產品分為兩類,一類是水產養殖模組,包含魚苗、飼料、資材及益生菌、生產養殖規劃與製程、監測等,可單獨販售也可模組輸出。 峰漁公司出產的優質水產品,屢屢獲得大獎。圖峰漁公司官網 另一類產品是優質水產品,包含鱸魚排、鱸魚丸、無油鱸魚丸、鱸魚水餃和鱸魚高湯,產品榮獲各種獎項,包含2017 年屏東十大伴手禮、「菌沛尖吻鱸魚排」榮獲2017 年農委會評選銀髮族友善食品、「菌沛無油鱸魚丸」榮獲農委會評選2018 年銀髮友善食品金饌獎、「好漁夫鱸魚水餃」及「精燉鱸魚高湯」榮獲2019 年農委會評選銀髮族友善食品,連續獲獎代表峰漁公司的水產品「品質」看得見也食在安心。 此外,峰漁擁有專屬符合國際需求的水產種苗,例如:純海水養殖的吳郭魚種苗及自行選育海水台灣鯛種苗(FY-01),是許多國家養殖企業引領企盼的品項,也依照環境設計的養殖模組、疫病監測工具及飼養資材,提供客戶更穩定的收益。