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研华WISE-PaaS/AIFS之AI方案 再定义智能制造

研华以WISE-PaaS/AIFS(AI Framework Service)作为AI 开发与运行的数据平台核心,加速开启智能制造应用之门。

现今制造业界已有共识,认同人工智能(AI)是成就智能制造、突破生产优化瓶颈的关键;但对于多数业者,如何真正活用AI技术,有效解决工业现场的难题,仍堪称一大挑战。

有监于此,研华以WISE-PaaS/AIFS(AI Framework Service)作为AI开发与运行的数据平台核心,搭配AI Vision智能机器视觉、PHM设备预兆诊断、PQA制程质量分析等主题设定,包装为一系列AI解决方案,旨在协助制造业者降低 AI进入障碍、加速开启智能制造应用之门。

凭借AI.AOI等三大方案,加速智能制造进程

研华WISE-PaaS产品经理苏谊闵归纳,企业欲推动AI应用,大致需要历经七个步骤,依序是「选定具有价值性的题目」、「有效收集资料」、「进行资料标注」、「将资料存入资料融合运算平台」、「动员资料科学人才进行建模」、「藉由稳定运行的平台与IoT架构,将解决方案导入场域」及「由现场人员接手维护(包含模型再训练)」。

针对七步骤,除第一步的选题需靠企业自行处理外,其余各项环节,研华皆可提供助力。以资料采集及边缘运算而论,研华深耕逾30年,早有能力针对各种场域提出对应方案;此外藉由WISE-PaaS/AIFS单一平台,即可满足资料标注、资料融合、建模、模型维护等一连串需求。

苏谊闵补充说,研华透过各种应用方案展现辅助能量,有效提升现场人员作业效率,并降低企业对资料科学家的倚赖度。譬如透过AI升级后的AOI(Automated Optical Inspection)方案,可辅助电子、电机机械或金属钢铁等工厂提升瑕疵检测效率。至于PQA(Predictive Quality Analytics)方案,可辅助纺织业及塑料加工产业等的制程参数调整师傅,更有效率地调校机台参数,确保产品质量。有关PHM(Prognostic and Health Management)方案,可协助金属加工、旋中转械等工厂诊断关键制程设备的健康状态,避免骤然停机酿成损失。

截至目前,藉由前述各项方案,辅以外部产学界伙伴能量,已协助许多企业解决生产制程当中的痛点。

以WISE-PaaS/AIFS为基础,实现AI规模化应用

谈及AI.AOI,已在印刷电路板(PCB)、被动元件等领域建立显著实绩。在PCB方面,以研华林口制造中心的PCB DIP(Dual In Line Package Process)产线为试炼场域,主要藉由研华自家的边缘运算方案与AI模型,搭配擅长AOI取像设备的SI伙伴能钜科技,成功打造DIP瑕疵检测方案,其中也包含可协助现场人员提升维护效率的预训练模型、AI辅助标注机制(AI Assisted Annotation;AIAA),另外人员还可利用AIFS平台的Web接口,选定要训练的资料、执行训练、查看训练绩效,最终把模型部署到边缘设备,并通知场域内相关人员已完成模型再训练。经过验证,在AIFS/PCB AI.AOI方案辅助下,可望达到99%检出率,且误报率压在10%以内。

被动元件方面,SI伙伴偲倢科技具备疵检测坚强实力,但欠缺具备资源管理、自动化部署及排程训练等机制的平台,于是与研华合力打造用于被动元件瑕疵检测的AI.AOI方案,不仅导入实际场域,并已形成工业App、扩大普及应用。

PHM方案已获得大型钢铁厂采用,实现大型风扇马达的故障预警。此个案系由业主配合多年的SI伙伴负责采集震动讯号资料并上传云端,之后由钢铁厂的资料科学家团队与研华的资料科学家团队共同基于WISE-PaaS/AIFS进行建模,过程中充分引用 WISE-PaaS/AIFS平台的资料前处理模块(协助进行特征选取与分析)、超参数调校功能(加速产出最佳模型)。经初步验证,该厂透过PHM方案的协助,已能在6天前接收设备异常警报,及早通知专家进行维护,避免突然停机、延误生产。

PQA方案能于纺织业及塑料加工产业等制造领域协助伙伴进行智能升级,解决产业内相关质量痛点。导入过程会透过物联网数据搜集,针对客户关注的生产质量进行分析,并进行制程要因分析来优化制程、及在线生产质量预测,透过WISE-PaaS/AIFS平台导入PQA方案,能帮助客户快速智能升级及落地现场验证。

综观研华的AI.AOI、PHM或PQA方案,皆涵盖从地到云软硬件产品的完整布局,也各自搭配对应的顾问服务。以PHM方案为例,在边缘端提供DAQNavi、WISE-2410等资料有线及无线采集设备,并藉助WISE-PaaS/AIFS提供的设备异常预测、故障类型分类、剩余使用寿命预测等共享模块,执行边缘推论。

不可讳言,欲落实AI产业化大规模应用,必须仰赖可管理、可扩充、可运维的平台,WISE-PaaS/AIFS便扮演这般角色。为加强规模化效益,AIFS仍持续精进功能,现今已可藉由兼具版控、绩效分析等完善功能的模型管理模块,协助迁移学习(Transfer Learning)的运行;未来预计叠加增量式学习、强化式学习、联邦式学习三大集成模块,使现场维护人员不需倚靠资料科学家,就能自行提升模型再训练的绩效。用户仅需善用WISE-PaaS/AIFS平台,即可有效满足底层运算资源池的管理、训练资料的融合、模型的开发、模型的部署与通知…等等作业需求,大幅加速AI旅程,真正实践智能制造。

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