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用AI找出产线潜藏人因信息 百威雷大幅提升产线的质与量

  • 林佩莹台北

百威雷行销总监朱永巽。PowerArena
百威雷行销总监朱永巽。PowerArena

统制造业或科技产业,增强产能的最佳策略是持续找出产线瓶颈站,并解决造成瓶颈的主因,要达此目标,就必须善用数据之力找出根因,方能制定对应策略。专精于深度学习的新创团队百威雷(PowerArena)透过自行开发的核心演算法,搭配大数据分析及预测,将过去难以洞察的人因信息具备数据化与可视化,协助制造业客户提升整体OEE表现。

百威雷行销总监朱永巽指出,目前人工作业仍是多数制造业的主要生产方式,尤其是组装业采用此方式的比例更高。近年来数据驱动成为企业营运的必要策略,但由于工厂产线的流程细节繁杂,不仅庞大的数据难以完整理记录,多数隐藏在其中的人因信息更不易量化,导致产线品质的效益提升有限,此问题的最佳解方则是导入AI。

AI 视觉对比传统管理方式,具备准确度、主动性与实时性,排除人员误判与数据缺口。PowerArena

AI 视觉对比传统管理方式,具备准确度、主动性与实时性,排除人员误判与数据缺口。PowerArena

人因信息意指生产在线人工组装过程中所产生的信息。朱永巽表示,近年物联网快速普及,多数生产设备的数据已能完整撷取,但产线瓶颈站中与人力作业有关更深一层的根因仍难以掌握,例如PCB插件某站的某一部分加工,其工序时间过久是影响该站产能主因,但目前的物联网系统只能撷取整站数据,管理者无法得知细节,导致效能无法提升。

百威雷的做法则是以AI技术整合厂房内常见的摄影机画面,进一步分析该站人员的作业细节,协助管理者进一步深入找出工序是否过于复杂、工具不适用等产能不如预期的主因,并透过厂内机制协助改善此处瓶颈,之后再与后端ERP系统连结,分析每笔订单的生产效率,从而强化产量。

除了提升产量外,相同机制也可用于改善品质,例如近期就有台湾摩托车制造大厂利用百威雷的AI系统,侦测产线设备有无确实完成齿轮上油与各种工序,确保出厂的产品品质一致且合乎标准,如果规定动作未到位,系统会发出实时告警提醒该站管理者,此机制可维持品牌信誉同时降低后续维修成本,对车厂与消费者是双赢局面。

朱永巽接着提到,与过去相较,近年因科技与制程技术的快速演进,现在制造业的生产效能已有提升,不过产能与品质到达至一定高度后,要持续往上提升的难度与投入成本将大幅增加,百威雷的解决方案可透过AI找出隐藏在细节的人因信息,明确指出问题所在,有效率提升产线的质与量。

此外,为配合制造业客户对边缘运算之需求,百威雷的AI系统采用云地混合架构,并善用Amazon Web Services(AWS)的Amazon Route 53及AWS Fargate等工具强化系统效能。其中Amazon Route 53主要用于处理DNS相关事务,同时依靠AWS Fargate启动容器映像任务,借此优化企业内各部门的协作效率,并满足制造业客户的机密性与实时性要求。

百威雷透过AI技术打造的智能制造系统,对工厂产线工程师带来绝佳助力,包括光宝、纬创、台达电等多家台湾知名科技制造大厂,均已导入该公司解决方案,大幅强化产能与品质。朱永巽表示,AI已成为制造业重点趋势,百威雷未来将持续优化系统效能,协助客户掌握潜藏的人因信息,让产线人员的价值最佳化。


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