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經濟部工業局攜NVIDIA助中部製造業數位轉型

資策會地方創生服務處處長洪毓祥博士致詞時表示,透過數位技術改善流程提升效率、降低成本的「數位優化」,是當前刻不容緩的必要行動。DIGITIMES攝

製造業如何運用AI人工智慧導入生產線,已經成為台灣製造業的顯學。經濟部工業局為協助製造業數位轉型智慧製造,特地於11月29 日在台中舉辦「製造業瑕疵檢測解決方案研討會」,邀請來自NVIDIA、台達電子、傑騰智能以及慧穩科技等專家分享如何應用AI人工智慧於工廠端,同時,資策會地方創生服務處長洪毓祥,也於會中分享企業面對數位轉型應有的策略思維,現場參加來賓爆滿,顯見中部製造業者積極應用 AI 達到轉型升級,迎向智慧製造!

資策會:數位轉型浪潮下企業應有「逐步優化」策略思維

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製造業瑕疵檢測解決方案研討會活動參加來賓爆滿,業者與廠商積極了解相關解決方案。DIGITIMES攝

資策會地方創生服務處處長洪毓祥表示,96%的台灣企業面臨數位轉型障礙,但只有54%的CEO相信自己已經準備好帶領企業轉型。數位轉型面臨的三大困難,第一是基層員工反彈,第二是企業中數位轉型專業的缺乏,第三是如何選擇數位工具與企業中的資源配置。因此,數位轉型不會一步到位,而是不斷的調整,逐步強化讓企業受益。而對於多數企業來說,數位轉型的風險過大,因此透過數位技術改善流程提升效率、降低成本的「數位優化」,才是當前刻不容緩的必要行動!

提供機器學習及資料平台解決方案的傑騰智能執行長徐紹鐘分享,瑕疵檢測1.0時代,是透過人工檢查;2.0時代,則透過AOI自動影像檢測機台,設定規則自動檢測,但仍有3成以上仍要透過人力去做複檢;因此,藉由導入深度學習進入3.0時代,以AOI+AI,大幅降低人力,並有效提升產品品質。然而當產品出問題時,很難從生產回溯找出前段製程的肇因,透過大數據分析的介入,便可從成千上百種涉及人、機、料、法、環等生產參數的條件下,依據關聯性快速篩選出可能影響生產品質的關鍵因子,實際改善製程,有效提升良率。

NVIDIA資深解決方案架構師劉冠良博士分享,NVIDIA專注在於圍繞影像辨識的AI技術,將原本透過人看到的,轉換成為自動化流程,帶出新的應用與典範轉移。因此不只是晶片供應商,現在也是軟體公司,提供各類AI工具,讓整個生態圈免費使用,協助台灣製造業順利導入AI。在實務導入AI上,可透過預先訓練模型(Pre-trained Model)、修剪模型(Pruning Model)、新場景適用(Scene Adaptation)等方法,有效降低深度學習所需的資料量與學習時間。

台達電子 AI創新中心博士羅少廷則分享,從自動化邁向智能化的關鍵,是From Data to Value,從資料中產生價值。AI視覺檢測系統可以省下大量人眼檢核的成本,瑕疵檢測是目前視覺檢測中最困難的部分,過去的視覺辨識系統皆需要人員調整,但是不同機台、不同人員訓練出來的檢測標準將可能有差異,藉由導入深度學習架構,台達電發展出「自動化瑕疵分類」解決方案,透過分類、偵測、分割三個步驟,完成瑕疵辨識,目前運用於台達電內部的工廠,螺絲檢測偵測率可達97%,被動元件外觀偵測率可達99%。

最後,協助多家工廠導入智慧工廠的慧穩科技總經理林耿呈博士,則進一步分享「深度學習」影像辨識於工廠實例的運用,包括高爾夫球表面瑕疵辨識,過去透過人眼檢測容易疏漏,現在透過AOI+AI瑕疵檢測,每天可檢查6~9萬顆球,準確度高達97%。林博士也強調,資料定義和清洗的問題和演算法同樣重要,有些舊演算法在資料乾淨的情況下,可能成功率比新演算法高,但是也要持續關注新演算法,尤其近年演算法快速推陳出新,有時候新演算法可以解決舊演算法一直無法處理很好的問題。

製造業未來面臨的問題在於生產需求變化快速,業者將更頻繁地改變產線內容,以迎合多樣化的需求,這將使機器在導入 AI 時,必須具備更大量的數據資料與更多樣化的學習模式,才能應變瞬息萬變的市場需求。經濟部工業局積極推動台灣製造業數位轉型,導入 AI技術建立智慧製造系統解決方案,提升產線效率與機台附加價值,期望能進一步帶動國內產業升級,加速製造業數位轉型,開創競爭力。

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