DForum
DForum
 

華碩AIoT團隊打造全新智慧製造解決方案

隨著「智慧物聯網」時代來臨,華碩亦超前部署,2019年底將原本AIoT部門擴充升級為「智慧物聯網事業群」進軍AI生態系。幾經設計力、技術力及持續獲利等三大面向層層把關,華碩從供應商端實現產業升級工業4.0所需要的彈性、速度、生產力、品質力中,發現重複動作性極高且大量仰賴人工判斷的品質瑕疵檢測為最大轉型痛點,即率先投入智慧製造解決方案,針對金屬、塑膠、風扇、印刷電路板等電腦週邊元件生產業及系統組裝業作為首要發展方向,盼藉由AI的助力突破良率瓶頸,降低人工檢測可能的誤判所造成的損失,長此以往更能利用人工智慧大數據針對品質瑕疵種類做統計分類以歸納出形成原因,從源頭改善進而減少製程瑕疵發生。

華碩全球資深副總裁暨智慧物聯網事業群共同總經理許祐嘉表示,「華碩目前有數百家的配合供應商,當華碩有能力組團隊協助其改善品質檢驗流程,供應商接受意願也高,這對於向來就相當重視產品品質的華碩而言,正是一個魚幫水、水幫魚的雙贏局面。」

98%精準度的金屬元件AI視覺檢測系統

對製造業來說,以光學檢測替代人工目檢是常見做法,但對金屬機構件業者相對困難,因光線反射使得人工目檢常需要多角度翻轉產品才能看到瑕疵,就算是光學鏡頭同樣也會產生瑕疵遮蔽,因此掌握光學及元件表面特性取得完整且正確的瑕疵資料極為重要,故利用機器學習、類人工神經網路深度學習等人工智慧技術訓練正確的AI檢測模型,正是智慧物聯網事業群核心技術之一。

華碩智慧物聯網事業群共同總經理張權德表示,「一般光學檢驗精準度約80?90%,代表可能有超過10%以上的瑕疵被誤判,人工目檢精準度則約90%,目前華碩已經能讓AI透過學習後大幅將精準度提升至98%。」

永保聽覺敏銳度的AI波形檢測系統

電腦及家電上的關鍵零件「風扇」,雖然體積小,卻是能夠左右產品壽命的關鍵元件之一;過去風扇製造業者檢測風扇品質時,係以人耳判別,不僅需花費3~6個月不等的時間進行品檢員培訓,還會有人耳疲乏及潛在職災等因素,可能降低檢出率或稼動率(Activation)。為解決此棘手問題,華碩導入人工智慧波形檢測系統,錄製合格風扇的運轉聲音,讓AI學習「好的風扇聲音波形」,將可快速辨識品質優良的風扇。更重要的是,這項運用聲音進行品質檢測的技術也能搭配機具電流、電壓、震動等特徵,應用在所有「動件」產品上,例如:工廠馬達透過AI監測生命週期,聽出馬達異常時就能立即發出警告,讓工廠適當維修汰換,避免因馬達臨時故障產線停擺,造成巨大損失。

AIoT商業模式的成功關鍵─可複製性

2020年華碩智慧物聯網事業群團隊也訂下積極目標,包括風扇及金屬機構件供應商,預計搶下30個智慧檢測專案。華碩全球資深副總裁暨智慧物聯網事業群共同總經理許祐嘉表示,「事業群創立的初衷,是期望推動產業共同升級,協助供應鏈體質提升,以面對國際競爭,而持續累積經驗驗證布局,則是首要任務!」

隨著各大代工廠紛紛導入智慧製造、AI檢測方案,華碩智慧物聯網事業群共同總經理張權德亦表示,「過去演算法與AI模型是高度客製化,提高AI檢測方案可複製性是下一階段目標,如此一來,可以快速普及並規模化來推廣。」

而華碩AIoT團隊的終極眼光則是聚焦於「全品質分析」,未來3~5年目標將以數據分析,探究料件引發瑕疵的原因,協助供應鏈找出良率高或低的根本解答,打造成功方程式,並藉由長期價值開創及累積,成為華碩品牌的重要基柱。

  •     按讚加入DIGITIMES智慧應用粉絲團
更多關鍵字報導: 華碩