AI建模实现产线智能化 导入积木式系统协助分步升级

工厂产线智能化的系统架构。

以往产线除了各种新科技的新型机台设备之外，在运作上大多采用比较保守与传统的方式。现在面对终端客户的少量多样的大趋势，以及制造业供过于求导致竞争加剧的长期走向，工厂引入新科技以e化进行数码转型，已经是不可挡的大趋势。但若缺乏整体规划与设计就冒然无计划性的一味导入，未来势必问题丛生，不是各系统叠床架屋，不然就是变成一堆自动化孤岛。

瑞精工科技曹永诚协理表示，产线智能化区分为三大系统，分别为针对管理层的智能管理、优化制程机台的智能制程，以及协助人员运作的智能协同。首先可以透过机台连线全方位数据收集，提供主管可以透过手机／平板做移动式实时管理，将产线以数码透通的形式来提升效率。然后再以AI为核心技术，随时随地在背后动态识别异常事件，并以Line或WeChat实时通报，且协助处理，最终达到智能管理的目标。

其次是对于机台设备，以AI数学模型进行异常早期侦测(FDC)与预知保养(PdM)，避免不预期停机，确保订单达交。或以R2R数学模型针对机台老化与进料波动做回馈／前馈修正补偿，提升产品良率与品质。再以虚拟量测(VM)来优化制程，最终达到智能制程的目标。

不管是智能管理还是智能制程，最终仍需要人来落实运作，因此有别于传统固定的SOP，产线更需要具有智能导引的系统来协助，以类似GPS的方式，让人与机之间的协作可以更加智能，这就是所谓的智能协同。

这些系统的导入实施，绝非一蹴可几。曹永诚表示，产线可以采用三阶段逐步导入的方式，先求有、再求好、最后求精。第一阶段的工厂智能化可以从收集必要的管理数据着手，例如机况、工单、产量…等。先将产线运作情形以可视化实时呈现并作智能通报，通过App或Line/WeChat实时传送必要信息或警报给负责主管。

瑞精工科技有监于工厂产线的预算有限，而传统的数据收集机顶盒又过于强大与昂贵，导入时又需要专家昂贵的工时费用，因此推出可自行DIY的可扩充与任意组合的FACloud产品，让客户可以自行安装，「先求广」让工厂可以快速导入完成第一阶段的数码化。

第二阶段「求好」则是进一步针对制程、量测机台的进阶数据收集，如：温度、流量、压力等物理量，其主要目标在于透过数学模型的建立与预测，架构智能制程以提升产品品质、产线产能与良率，有效的强化竞争力。瑞精工科技提供BISCloud产品以架设产线智能云平台，连结FACloud积木组件形成更完整的系统。

对于数学模型的建立，瑞精工科技也提供AI服务，让中小型一般制造业不需要招聘昂贵的博士级专家，也可以透过建模来强化制程以提升工厂竞争力。

到了第三阶段「求精」则是针对最关键制程，加装更精密的传感器如振动、音频…等，百尺竿头建立与同业间的差异化价值。以有限的预算做最有效的分配，再将此差异化与公司的大策略校准，以贯穿的整体力量创造出公司最大的战力。

瑞精工科技以三大系统、三阶段导入，稳紮稳打的模式，提供可扩充与组合的积木式系统－产线智能云BIS系列产品，期盼能与客户长期合作，让客户可以在有限的预算中，导入真正有效的自动化与智能化，逐步的强化竞争力、创造公司价值。 (本文由瑞精工科技提供，刘中兴整理报导)