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20211029_Research產業趨勢論壇

新創PowerArena致力解決製造業「人因」問題

新創PowerArena致力於解決製造業「人因」問題。符世旻

智慧製造、工業4.0話題正熱,然目前製造產業當中仍有過半的產線仰賴人工作業,且不只是產線上的人員作業,一旁記錄的也往往為人力所為。因此,對於企業而言,要了解產線的現況與延遲或影響效率的因素,成了頭痛的環節。

創立於2018年的新創PowerArena便試圖運用電腦視覺與AI深度學習技術,透過即時影像監控解決「人因」的問題。不過,由於工廠端往往沒有那麼多的數據資料可以用來訓練模型,因此PowerArena以小數據AI(Small Data AI)為主,藉由攝影機擷取畫面訓練AI,精準程度能夠擴及手部細微動作。

值得一提的是,PowerArena也致力於將訓練AI這項工作不再只限縮於技術人員, PowerArena很重要的一項功能為BYOAI(Build Your Own AI),正是可以由工廠自行建置、調整AI模型,比如進行標籤化等行為。PowerArena創辦人羅健麟解釋,如此一來便能夠符合不同類別、產線狀況不同的製造業者需求。

羅健麟指出,目前觀察而言,平均業者訓練模型的時間約需耗時一個小時左右,且精準度約可達到85~90%。製造業者約10年前便開始尋求該如何改善「人因」產線方面的問題,過去顧問公司可能建議以IoT設備代替人力,然在精準度較低且不符成本,當時也並沒有合適的解決方案能夠解決。近5~6年來,深度學習技術發展快速,也較一般機器學習更符合工廠數據較少的環境。

羅健麟提到,雖說數位轉型、智慧製造被廣泛討論,然而事實上在產線仍有許多IoT設備或機器人無法做到的事情。此外,除了一些重複性高的程序可被IoT設備替代外,人力作業仍是最有彈性的製程,尤其在如今市場供需狀況極為不穩定的情勢中更為重要,能夠適應不同的需求與狀況。

PowerArena台灣客戶大宗目前為高價值製造業者。談及不同規模的業者狀況,羅健麟提到,大廠往往仍會遵循系統化的驗證機制,也就是提供數條產線先試驗實際效益,進而擴及到其他產線或異地工廠。至於中型業者,則傾向於快速解決既有痛點,因此有更高的可能性會部署得較快。

PowerArena發跡自香港,由於大廠客戶於多地皆設有工廠,PowerArena也隨之拓展,目前進入7個市場,涵蓋中國、柬埔寨、台灣、馬來西亞等地。目前PowerArena以中國及台灣為主要市場,不過,羅健麟提到,由於Made in US趨勢逐漸發酵,使得美國當地工廠需求狀況拉升,因此PowerArena也正積極覓求當地拓展市場機會。

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