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跟上智能化潮流 盘点金属产业AI化热门应用

金属加工产业在推动智能制造的过程中,首重透过自动化、智能化技术降低对人工作业的依附。法新社

金属加工是国内许多产业的基础,包括半导体、航天、汽车、精密机械、手工具、水五金等产业,作为上游关键产业,近年金属加工积极推动智能制造驱动产业升级,然目前遇到最大的问题是以「人」来进行所有管理运营工作,自动化程度非常低,使得生产效率或质量始终无法有所突破,这也让近年金属加工产业在推动智能制造的过程中,首重如何透过自动化、智能化等技术降低生产过程中对人工作业的依附。以下为DIGITIMES盘点近年在金属加工产业中较热门且已具体落地的创新应用,来看看金属产业如何透过人工智能,成功取代人力,大幅提升产品良率与效率。

研磨自动化仍是蓝海 AI解决技术瓶颈

研磨是金属加工过程中常见的工艺动作,然业界指出,当前众多产业中,研磨作业的人工使用比例高达九成,许多工厂光是研磨抛光的作业员,就高达数百个,可以说几乎是所有劳力的集中点,即便是具有先进自动化工艺的高科技产业也是如此。随著全球劳动人口短缺、东南亚市场崛起,台湾制造业者开始产生危机意识,近年市场对研磨自动化的需求已越来越迫切。

一般而言,研磨走向自动化作业以机器手臂为主,但由于金属工件的设计图面和实物本身会有误差存在,这有可能是因为生产环境变异造成的工差,或加工过程中造成工件变异的误差,使得产品在研磨抛光时的不良率偏高,成为研磨抛光自动化系统一直无法大规模推广的主要原因。

为解决此问题,近年产业借重许多创新技术针对研磨自动化进行升级。其中结合AI与3D视觉就被大量应用在针对外型较复杂的金属工件研磨工艺上,透过3D视觉辅助定位,撷取加工件外型点云图后,加载工件、机器人与砂带机的虚拟模型就能自动生成最佳研磨路径,即便换料时,也无需停线调机,也无需作业员操作设定,可望达到现在诉求少量多样、快速换线的弹性生产需求。

这项技术除了工研院早已与台湾最大卫浴设备业者和成欣业开发针对水龙头的虚实集成系统外,近年在相关自动化展会中,也有不少应用实例已体现在象是高尔夫球杆头、船桨、飞机上的涡轮叶片等产业上。

此外,由于机器人是研磨自动化作业的基本要素,因此机器人在表面处理上的精度及力回馈技术是相当关键的。为达到更细微的力控制,有新创公司便开发AI力控回馈装置,让机器手臂多出弹性第七轴,能够根据传感器侦测末端的接触力道后,适时藉由装置补偿,而非藉由机器手臂本身来控制位移。

金属制品外观检测难度高 AI为良率把关

「良率」是生产在线的重要指标,但对金属产业来说,要找出瑕疵品十分困难。虽然传统上使用光学检测(AOI)是常见作法,但碍于金属表面容易反光,光学镜头容易产生瑕疵遮蔽,产生干扰或误判,即使靠人工目检,也会因光线反射常需要多角度翻转产品才能看到瑕疵。

随著深度学习兴起,瑕疵检测也出现新的技术演变,从传统的 AOI 走向与 AI 结合,透过AI具有自主学习能力的机制来强化系统的识别能力。不少新创公司开发用以检测元件瑕疵的AI软件服务,或与AOI、AVI设备结合使用。另一方面,检测设备商也通过AI技术优化AOI设备的准确度。

象是品牌厂华硕计算机也看中AI瑕疵检测商机,在2019年开始投入智能制造市场,针对金属机构件推出AI瑕疵检测方案,目前经由华硕自家供应链实证,已能大幅将检测精准度从80~90%提升至98%。

另外,如工研院也以深度学习检测模块搭配国内首创3D螺旋齿轮检测机,在金属曲面反光的情形下,成功自动检测黑皮、撞伤与崩齿等齿轮外观瑕疵,目前这套系统也已实际导入台中齿轮厂商,正确率达96%,据了解,不仅减少一半人力需求,检测一颗齿轮的速度更从60秒降至30秒以下。

计划赶不上变化 AI排程助业者实时应变

金属加工的生产特性,在于生产投料的需求较为单纯,但是工艺则相对复杂许多,除了多层次的工艺技术外,反复的处理流程及复杂的零组件协同集成生产,一直到最后的组合装配等的控管等,所以在一个完整的生产过程中,必须同时面对许多不同生产特性的工艺,为了符合这些不同工艺特性的生产需求,在生产排程计划中,也必须运用不同的排程技巧及控制方法,才能有效做到。

过去金属加工产业多是劳力密集,时至今日仍有不少工厂的生产排程以人工使用Excel来作业,但未来产业趋势有几个转变,包括诉求少量多样的生产需求、产能调配的弹性需求、以及更加快速的生产效率等,工序中可能需额外处理或临时的工时异动,因此常造成原定排程不准,甚至要花上半天时间进行调整,无论规划或调整都缺乏效率和弹性。

因而产业开始诉求导入AI建立智能排程,集成业务、设计、工程、制造及品保单位等的大数据数据,透过AI取代人工,分析计算影响工艺关键参数间的交互关系,并能够以「分钟」为单位进行动态排程,当面对实时的影响因素变动时,就能够让生产计划排出效率最大的生产排程。

象是两岸铸造大厂勤美就与AI新创讯能集思合作,将过去只有两条产线而难以应对插单生产的新竹厂,协助厂内师傅将订单交期按照先后顺序输入AI系统后,参数即自动做集成排程,过去要花2小时讨论的作业,30秒就得出结果。

过去金属加工常被外界冠以「黑手产业」称号,但随著近年智能制造兴起,像金属产业这样的传统制造业也积极加快转型步伐,试图从传统制造业升级为科技制造业,随著AI技术发展成熟,又有5G技术加持,未来预期将有更多智能应用持续在金属产业遍地开花。

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