屏东大学协助中小制造业推动数码转型

金属加工厂商成员进驻创新育成中心与AI数码转型中心副CEO暨创新育成中心主任吕欣泽(右)合影。屏东大学

随着工业物联网与大数据分析的发展，人工智能(AI)运用演算法来分析所蒐集数据以洞察关键数据背后的重大意义，不仅节省成本，也提高获利及效率，这种驱动制造产业的新气象正吹向南台湾。

国立屏东大学透过AI数码转型中心与创新育成中心共同合作，为屏东、内埔与屏南工业区内的中小制造业，解决自动化与制程管理的问题。AI数码转型中心副CEO暨创新育成中心主任吕欣泽表示，南部的中小企业对于制造业数码转型有高度期待，但补助经费与预算都非常拮据，通常北部的产业顾问南下一趟所花的时间与交通费用，都让南部的中小企业成本垫高1.5倍，为了有效改善经费与资源问题，由屏东大学创新育成中心扮演整合的重要角色。

吕欣泽以一家金属加工厂的成功案例做为分享，该工厂主要代工生产诸如门锁的锁匙齿胚及锁具等订制的金属工件，主要加工机台是滚齿机，其操作仰赖操作的机长或班长透过工件设计图来识别使用正确的刀具，再手动输入适当的机台参数，个中的拿捏关键在于人工的选取正确刀具与下对参数，有经验的技师良率可达99%。

但是新进技师常因原物料规格落差，有可能是金属材质过软或过硬，导致治具与参数配置不佳，甚至取错设计图，以至于良率下降而造成损失。为有效解决这个问题，首先先将机台界面(HMI)上的参数、物料规格与设计图的关联数据大量加以蒐集，再透过国网中心的AIoT人工智能物联网云端服务(AI²CS Platform)平台，建立机台参数与设计图之间的关联。

特别值得一提的，吕欣泽强调举凡数据蒐集的品质、后续机器学习的建模，还有各种模型的优化都仰赖国网中心强大的系统工具给予支持，初步一个机台一天约蒐集四千笔工单数据，共五个机台，数据量并不大，但对于多模型的建立，甚至一个机台所需之多AI模型，都需要在实际营运过程中重复调教，才能解决当初设定的问题。

其中AI²CS提供一个在线模型管理、数据探勘与部署的工具，可做为上述加工厂的模型版本管理的利器，开发人员仅需专注在数据蒐集，透过简单易用的Jupyter IDE使操作门槛降低，也减化开发流程。

吕欣泽特别赞扬国网中心所提供的上述功能，大量减少AI开发过程中的人工作业，快速建立模型实验的工作流，管理每日上千次的模型实验结果，更能在线快速检视模型输出、修改标签与原始数据，甚至能启动大规模部署工作，并监控模型的表现。

目前该计划的成果展现在一台置于滚齿机旁边的平板电脑，其针对技师提供每个工件的设计图提出重要的建议，降低人员错误，让平均的生产良率从94%升到96%，对于年产160到300万个工件的产出，初步能减少新台币80 ~ 100万元的营收损失，而接续的扩厂计划，更多的新购机台加入生产行列，这套AI辅助系统可望发挥更大效益。

展望下一步的发展，将朝向光学辅助检验(AOI)解决方案进击，以辅助处理该厂的全检品质制程，同时计划利用摄影机拍摄机台的HMI画面影像，用来自动识别机台参数以自动化来协助数据蒐集的功能，进而推广到其他金属加工厂的应用。