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经济部工业局携NVIDIA助中部制造业数码转型

资策会地方创生服务处处长洪毓祥博士致词时表示,透过数码技术改善流程提升效率、降低成本的「数码优化」,是当前刻不容缓的必要行动。DIGITIMES

制造业如何运用AI人工智能导入生产线,已经成为台湾制造业的显学。经济部工业局为协助制造业数码转型智能制造,特地于11月29 日在台中举办「制造业瑕疵检测解决方案研讨会」,邀请来自NVIDIA、台达电子、杰腾智能以及慧稳科技等专家分享如何应用AI人工智能于工厂端,同时,资策会地方创生服务处长洪毓祥,也于会中分享企业面对数码转型应有的策略思维,现场参加来宾爆满,显见中部制造业者积极应用 AI 达到转型升级,迎向智能制造!

资策会:数码转型浪潮下企业应有「逐步优化」策略思维

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制造业瑕疵检测解决方案研讨会活动参加来宾爆满,业者与厂商积极了解相关解决方案。DIGITIMES

资策会地方创生服务处处长洪毓祥表示,96%的台湾企业面临数码转型障碍,但只有54%的CEO相信自己已经准备好带领企业转型。数码转型面临的三大困难,第一是基层员工反弹,第二是企业中数码转型专业的缺乏,第三是如何选择数码工具与企业中的资源配置。因此,数码转型不会一步到位,而是不断的调整,逐步强化让企业受益。而对于多数企业来说,数码转型的风险过大,因此透过数码技术改善流程提升效率、降低成本的「数码优化」,才是当前刻不容缓的必要行动!

提供机器学习及资料平台解决方案的杰腾智能执行长徐绍钟分享,瑕疵检测1.0时代,是透过人工检查;2.0时代,则透过AOI自动影像检测机台,设定规则自动检测,但仍有3成以上仍要透过人力去做复检;因此,藉由导入深度学习进入3.0时代,以AOI+AI,大幅降低人力,并有效提升产品质量。然而当产品出问题时,很难从生产回溯找出前段制程的肇因,透过大数据分析的介入,便可从成千上百种涉及人、机、料、法、环等生产参数的条件下,依据关联性快速筛选出可能影响生产质量的关键因子,实际改善制程,有效提升良率。

NVIDIA资深解决方案架构师刘冠良博士分享,NVIDIA专注在于围绕影像辨识的AI技术,将原本透过人看到的,转换成为自动化流程,带出新的应用与典范转移。因此不只是芯片供应商,现在也是软件公司,提供各类AI工具,让整个生态圈免费使用,协助台湾制造业顺利导入AI。在实务导入AI上,可透过预先训练模型(Pre-trained Model)、修剪模型(Pruning Model)、新场景适用(Scene Adaptation)等方法,有效降低深度学习所需的资料量与学习时间。

台达电子 AI创新中心博士罗少廷则分享,从自动化迈向智能化的关键,是From Data to Value,从资料中产生价值。AI视觉检测系统可以省下大量人眼检核的成本,瑕疵检测是目前视觉检测中最困难的部分,过去的视觉辨识系统皆需要人员调整,但是不同机台、不同人员训练出来的检测标准将可能有差异,藉由导入深度学习架构,台达电发展出「自动化瑕疵分类」解决方案,透过分类、侦测、分割三个步骤,完成瑕疵辨识,目前运用于台达电内部的工厂,螺丝检测侦测率可达97%,被动元件外观侦测率可达99%。

最后,协助多家工厂导入智能工厂的慧稳科技总经理林耿呈博士,则进一步分享「深度学习」影像辨识于工厂实例的运用,包括高尔夫球表面瑕疵辨识,过去透过人眼检测容易疏漏,现在透过AOI+AI瑕疵检测,每天可检查6~9万颗球,准确度高达97%。林博士也强调,资料定义和清洗的问题和算法同样重要,有些旧算法在资料干净的情况下,可能成功率比新算法高,但是也要持续关注新算法,尤其近年算法快速推陈出新,有时候新算法可以解决旧算法一直无法处理很好的问题。

制造业未来面临的问题在于生产需求变化快速,业者将更频繁地改变产线内容,以迎合多样化的需求,这将使机器在导入 AI 时,必须具备更大量的数据资料与更多样化的学习模式,才能应变瞬息万变的市场需求。经济部工业局积极推动台湾制造业数码转型,导入 AI技术建立智能制造系统解决方案,提升产线效率与机台附加价值,期望能进一步带动国内产业升级,加速制造业数码转型,开创竞争力。

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