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築夢智慧工廠 企業從何下手?

奇偶工業智能發展部經理李國惶指出,企業欲築夢智慧工廠,推動重點的第一步就是讓機器視覺取代人眼,採集圖像後擷取關連性數據,進而加以運用。
奇偶工業智能發展部經理李國惶指出,企業欲築夢智慧工廠,推動重點的第一步就是讓機器視覺取代人眼,採集圖像後擷取關連性數據,進而加以運用。

人工智慧(AI)應用在製造產業,主要希望提升人均產值,提高工廠綜合效率。奇偶工業智能發展部經理李國惶指出,人工智慧前期規劃可從三個面向切入:策略目標、推動重點、預期效應。

一般企業會把自動化和智能化劃上等號,但智慧工廠的終極目標並非只完成自動化,而是要將生產中的供應、製造、銷售資訊資料化、智慧化,最後建立一個靈活的、個人化的生產模式。因此在策略目標制定的同時,除了自動化,要一併考量關聯性數據的蒐集,才能真正的實現智能化的利益及優勢。

李國惶指出,推動重點的第一步,是讓機器視覺取代人眼,採集圖像後擷取關連性數據,進而加以運用。第二步結合機器手臂,完成高重複性、需要人手拾取的工序;第三步結合移動裝置,實現遠端溝通。而協助工廠在有限的預算下以機器視覺產品整合PLC、導引工業機器人、透過感測器搜集資料、管理複雜人機介面、控制輸送帶,亦是規劃的關鍵。

李國惶以伺服器燈號為例說明,一個伺服器可能會有100多個LED燈,檢測的重點包括LED顏色、亮度數值確認,以及狀態比對,夠不夠亮、均勻度等,透過機器視覺判讀,可以取代人眼篩檢瑕疵品。機器視覺亦可應用在出貨包裝檢測,輔助人工檢測確認產品外箱條碼與配件包號比對,確保配件有放進包裝,或是確認貨物是否有放到正確的貨櫃、貨物數量是否正確,甚至可以掌握貨櫃車的位置,進而建立智慧物流。機器視覺環節做得好,產線的運作也將會更流暢、省時。

李國惶指出,機器視覺的預期效應,簡單說就是將機器、人連接在一起的互聯網,而藉由影像大數據的分析與預測,可確實的在未來達到快速、有效、個人化的產品供應,實現企業去庫存、降成本的目標。