屏東大學AI數位轉型中心/創新育成中心協助中小製造業推動數位轉型

金屬加工廠商成員進駐創新育成中心與AI數位轉型中心副執行長暨創新育成中心主任呂欣澤(右一)合影。(屏東大學)
隨著工業物聯網與大數據分析的發展,人工智慧(AI)運用演算法來分析所蒐集數據以洞察關鍵數據背後的重大意義,不僅節省成本,也提高獲利及效率,這種驅動製造產業的新氣象正吹向南台灣。
國立屏東大學透過AI數位轉型中心與創新育成中心共同合作,為屏東、內埔與屏南工業區內的中小製造業,解決自動化與製程管理的問題。AI數位轉型中心副執行長暨創新育成中心主任呂欣澤表示,南部的中小企業對於製造業數位轉型有高度期待,但補助經費與預算都非常拮据,通常北部的產業顧問南下一趟所花的時間與交通費用,都讓南部的中小企業成本墊高1.5倍,為了有效改善經費與資源問題,由屏東大學創新育成中心扮演整合的重要角色。
呂欣澤以一家金屬加工廠的成功案例做為分享,該工廠主要代工生產諸如門鎖的鎖匙齒胚及鎖具等訂製的金屬工件,主要加工機台是滾齒機,其操作仰賴操作的機長或班長透過工件設計圖來辨識使用正確的刀具,再手動輸入適當的機台參數,箇中的拿捏關鍵在於人工的選取正確刀具與下對參數,有經驗的技師良率可達99%。
但是新進技師常因原物料規格落差,有可能是金屬材質過軟或過硬,導致治具與參數配置不佳,甚至取錯設計圖,以至於良率下降而造成損失。為有效解決這個問題,首先先將機台介面(HMI)上的參數、物料規格與設計圖的關聯資料大量加以蒐集,再透過國網中心的AIoT人工智慧物聯網雲端服務(AI2CS Platform)平台,建立機台參數與設計圖之間的關聯。
特別值得一提的,呂欣澤強調舉凡資料蒐集的品質、後續機器學習的建模,還有各種模型的優化都仰賴國網中心強大的系統工具給予支援,初步一個機台一天約蒐集四千筆工單資料,共五個機台,資料量並不大,但對於多模型的建立,甚至一個機台所需之多AI模型,都需要在實際營運過程中重複調教,才能解決當初設定的問題。
其中AI2CS提供一個線上模型管理、資料探勘與佈署的工具,可做為上述加工廠的模型版本管理的利器,開發人員僅需專注在資料蒐集,透過簡單易用的Jupyter IDE使操作門檻降低,也減化開發流程。
呂欣澤特別讚揚國網中心所提供的上述功能,大量減少AI開發過程中的人工作業,快速建立模型實驗的工作流,管理每日上千次的模型實驗結果,更能線上快速檢視模型輸出、修改標籤與原始數據,甚至能啟動大規模部署工作,並監控模型的表現。
目前該計畫的成果展現在一台置於滾齒機旁邊的平板電腦,其針對技師提供每個工件的設計圖提出重要的建議,降低人員錯誤,讓平均的生產良率從94%升到96%,對於年產160到300萬個工件的產出,初步能減少新台幣80 ~ 100萬元的營收損失,而接續的擴廠計畫,更多的新購機台加入生產行列,這套AI輔助系統可望發揮更大效益。
展望下一步的發展,將朝向光學輔助檢驗(AOI)解決方案進擊,以輔助處理該廠的全檢品質製程,同時計畫利用攝影機拍攝機台的HMI畫面影像,用來自動辨識機台參數以自動化來協助資料蒐集的功能,進而推廣到其他金屬加工廠的應用。
文章來源:本文擷取自DIGITIMES。