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设备预万亿诊断、PQA制程品质分析等主题设定，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。

凭藉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」、「有效收集数据」、「进行数据标注」、「将数据存入数据融合运算平台」、「动员数据科学人才进行建模」、「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。以数据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，即可满足数据标注、数据融合、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，并降低企业对数据科学家的倚赖度。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，可辅助纺织业及塑胶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，确保产品品质。有关PHM(Prognostic and Health Management)方案，可协助金属加工、旋转机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，辅以外部产学界夥伴能量，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着实绩。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夥伴能钜科技，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界面，选定要训练的数据、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夥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夥伴负责采集震动信号数据并上传云端，之后由钢铁厂的数据科学家团队与研华的数据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平台的数据前处理模块(协助进行特徵选取与分析)、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胶加工产业等制造领域协助夥伴进行智能升级，解决产业内相关品质痛点。导入过程会透过物联网数据蒐集，针对客户关注的生产品质进行分析，并进行制程要因分析来优化制程、及在线生产品质预测，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等数据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、联邦式学习三大整合模块，使现场维护人员不需倚靠数据科学家，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、训练数据的融合、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。