AI新创慧演智能以DAS平台 掌握生产作业排程与智能管理
- 林佩莹/台北
工厂内使用电池驱动的车辆设备成长快速,随着工厂制程与料品移动的需求增多,往往持续增加堆高机的采购,进而产生设备保养与维护的处置问题。
即便订定详细的作业流程,但电池的使用与故障预估经常失准,堆高机设备一旦发生异常故障,会引发现场意外事件,主要肇因于维修保养流程与电池寿命的不良掌握,因此使用数码科技来驾驭维修时机的预测,将成为一个新兴的智能应用范例。
慧演智能(Claireye Intelligence)透过人工智能(AI)技术,撷取工业物联网(IoT)传感器装置所蒐集的数据,包括堆高机的油压、电压、电池温度、油压缸压力等数据,做为堆高机电池的故障分析基础,以便设定适当维护保养时机,并掌握电池的寿命与最佳化的使用情境。
慧演智能聚焦于AI驱动的智能制造解决方案,藉由提供AI预测维护的服务,有效帮助客户降低10%保养费用,也提升15%电池寿命,对于工厂的维运管理产生重要助益。
慧演智能CEO刘雅雯表示,由于企业导入IoT传感器后,蒐集大量的数据,但却不知如何从中找到数据所呈现的意义,以堆高机为例,蒐集电池的运作状态信息,需透过电池温度、电压、电流等汇集而来的数据,并以每十秒钟就蒐集一次的频率,一旦累积相当数量的数据后,需藉助数据分析的工具,从中找出数据所传达的真正内涵,再透过产业专家的讨论与认定后,找出应对的处理建议。
在这个案例中,就发现数据分析的结果是因为堆高机在过重的货物使用时,电池寿命急遽缩短,需要缩短维修的周期以维持堆高机的稼动率,并找出故障的来源与操作者的错误使用情境,并有效地设定维护时效,强化工厂的管理效能。
慧演智能使用国网中心DAS分析大师平台,看中其提供Jupyter Notebook的环境,数据分析人员可以透过这项简易的工具进行程序撰写,有效降低写程序与开发产品的负担,再者,DAS还提供Data Refinery工具,提供Pipeline的模式进行数据清理流程,将数据的杂讯滤除,大量简化繁杂的数据处理、编辑与管理维护的程序,非常适合慧演智能小型化的工程开发团队。
由于工厂中电池使用的范畴愈来愈广,这套AI电池寿命分析系统可以持续延伸到其他使用电池的机台服务上,透过不同的产业专家的合作与认定分析,扩大使用情境,目前慧演智能的智能制造解决方案预计以月租费的方式服务客户,逐步创造营收并挹注未来的产品开发投资。
另一个专案是用AI影像识别技术,做为制程生产线装配员的行为识别,经由摄影机录下各个工作站装配员的组装实际画面,再透过深度学习演算法,分析作业员的组装过程,识别手指、肩膀与肢体的骨骼移动方式,来判断执行如取螺丝、插排线、拿取物料等动作的确实性,并记录组装员的工作时间、组装程序准确率等信息,透过影像识别与数据分析,做为生管人员安排最佳化排程的AI辅助解决方案。
这个应用协助慧演智能的生产作业排程与智能管理,同时吸引台湾显示面板大厂的青睐,希望进一步用在面板生产线的制程中,针对需要紧密控制不可前后混淆的关键组装工序制程,将为慧演智能带来全新商机,开创智能制造的使用典范。