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PowerArena助制造业掌握重点 打造高ROI的AI视觉应用场景

  • 林佩莹台北

截至2021年,业界于应用型AI的投资已超过1,650亿美元,其中62%的业者可见导入AI为成本降低带来成效。PowerArena
截至2021年,业界于应用型AI的投资已超过1,650亿美元,其中62%的业者可见导入AI为成本降低带来成效。PowerArena

未来制造业有望利用生成式AI技术,生成出不涉及客户隐私的庞大训练数据,加速培养AI认知能力。

对智能制造应用着墨至深的百威雷科技(PowerArena),其AI总监黄子魁认为,一个新技术要演化为应用,往往需要历经一段时间,而制造业对新技术的导入向来谨慎保守,故生成式AI对制造业暂无立即性影响。展望2024年,监督式学习(Supervised Learning)仍为智能制造场域的主流AI技术,搭配生成式AI,模型训练期程将从原本半年缩减至三个月。监督式AI的好处是,你教它什麽、它就做什麽,状况容易掌握,相对适用于讲求精实的制造场域。

PowerArena AI总监黄子魁表示,AI视觉可以在生产过程中,实时确认作业步骤,达到数码防呆。PowerArena

PowerArena AI总监黄子魁表示,AI视觉可以在生产过程中,实时确认作业步骤,达到数码防呆。PowerArena

黄子魁说,综观AI应用面向,横跨文字、语音、视觉等范畴,目前常见于工厂的大宗应用型态系以视觉为主,如AI AOI瑕疵检测便是显着的例子。但PowerArena着重于人的部分,藉由分析产在线人员动作,协助客户找到增进效能与品质的机会点。迎向2024年,PowerArena的产品策略从原先提高生产效率的应用,转而专注于帮助制造商进行高质量生产,运用数码防呆,把关关键步骤。

从事后补救到主动预防

事实上AI可视为人造的人,在学习表现上与人类非常相近,只要看过千遍万遍,就熟能生巧精准识别各种标的物。

PowerArena长年聚焦于产线人员行为分析,因为一般AI AOI代表事后追踪,即便检查出做错的Piece,成本损失已无可挽回。PowerArena则透过影像检查生产过程的正确性,一旦察觉有人未依电子作业指导书(eSOP)行事,便及时提出告警,防止人员因持续做错而制造瑕疵产品。

黄子魁表示,追求的是产线人员容易使用的系统。为此,PowerArena将从「引导客户将火力用在刀口上」角度,建议将AI视觉部署在能够发挥最大价值的关键站点,如偏重人力导向的组装线或DIP插件线,其余如测试线等侧重机器导向的站点,则建议采取IoT监测方式,也可再进一步将IoT数据串连回AI,更完整地智能化管理产线,以发挥最大投资报酬。

强化大数据分析 加速定位非规律性异常

即使在人工作业情境,针对一些可藉由物理性防呆来防错的环节,PowerArena建议无需启用AI。至于难以执行防呆的部分,譬如检查是否放散热片、检查是否依eSOP完成对角锁附等,可列为AI布局范围;凡是发现该做的事没有做到位,就不允许过站、或在进入下一站前发出警示,避免最终演变成棘手的品质瑕疵难题。

针对客户普遍在意的生产周期时间(Cycle Time;CT),以往PowerArena配合客户期望,协助将所有可能影响CT的数据收集到位,但后来发现因数据量体过大,令客户难以快速清理与分析。为解决痛点,PowerArena将致力把大数据转换为容易阅读的内容,再藉由管理界面直觉化呈现,使客户更易对焦到需要关注的重点。

举例来说,正常一个CT约1分钟,如今观测到长达逾2分钟的现象,理当视为异常,殊不知其中高达8成是因为补料导致的「规律性异常」,其实不需费时关注;今后客户在PowerArena协助下,可以更快锁定非规律性的异常,将有限的时间和资源投注在需迫切解决的难题上。

黄子魁也强调,AI不是解决问题的唯一答案。事实上,识别产线的关键问题点,再依其采用最合适、最符合效益的工具,才是实现智能制造愿景的有效路径,AI作为智能制造工具的其中一环,旨在协助工厂最难以数据化的生产信息,强化管理。