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用AI找出產線潛藏人因資訊 百威雷大幅提升產線的質與量

  • 林佩瑩台北

百威雷行銷總監朱永巽。PowerArena
百威雷行銷總監朱永巽。PowerArena

統製造業或科技產業,增強產能的最佳策略是持續找出產線瓶頸站,並解決造成瓶頸的主因,要達此目標,就必須善用數據之力找出根因,方能制定對應策略。專精於深度學習的新創團隊百威雷(PowerArena)透過自行開發的核心演算法,搭配大數據分析及預測,將過去難以洞察的人因資訊具備數據化與可視化,協助製造業客戶提升整體OEE表現。

百威雷行銷總監朱永巽指出,目前人工作業仍是多數製造業的主要生產方式,尤其是組裝業採用此方式的比例更高。近年來數據驅動成為企業營運的必要策略,但由於工廠產線的流程細節繁雜,不僅龐大的數據難以完整理記錄,多數隱藏在其中的人因資訊更不易量化,導致產線品質的效益提升有限,此問題的最佳解方則是導入AI。

AI 視覺對比傳統管理方式,具備準確度、主動性與即時性,排除人員誤判與數據缺口。PowerArena

AI 視覺對比傳統管理方式,具備準確度、主動性與即時性,排除人員誤判與數據缺口。PowerArena

人因資訊意指生產線上人工組裝過程中所產生的資訊。朱永巽表示,近年物聯網快速普及,多數生產設備的數據已能完整擷取,但產線瓶頸站中與人力作業有關更深一層的根因仍難以掌握,例如PCB插件某站的某一部分加工,其工序時間過久是影響該站產能主因,但目前的物聯網系統只能擷取整站數據,管理者無法得知細節,導致效能無法提升。

百威雷的做法則是以AI技術整合廠房內常見的攝影機畫面,進一步分析該站人員的作業細節,協助管理者進一步深入找出工序是否過於複雜、工具不適用等產能不如預期的主因,並透過廠內機制協助改善此處瓶頸,之後再與後端ERP系統連結,分析每筆訂單的生產效率,從而強化產量。

除了提升產量外,相同機制也可用於改善品質,例如近期就有台灣機車製造大廠利用百威雷的AI系統,偵測產線設備有無確實完成齒輪上油與各種工序,確保出廠的產品品質一致且合乎標準,如果規定動作未到位,系統會發出即時告警提醒該站管理者,此機制可維持品牌信譽同時降低後續維修成本,對車廠與消費者是雙贏局面。

朱永巽接著提到,與過去相較,近年因科技與製程技術的快速演進,現在製造業的生產效能已有提升,不過產能與品質到達至一定高度後,要持續往上提升的難度與投入成本將大幅增加,百威雷的解決方案可透過AI找出隱藏在細節的人因資訊,明確指出問題所在,有效率提升產線的質與量。

此外,為配合製造業客戶對邊緣運算之需求,百威雷的AI系統採用雲地混合架構,並善用Amazon Web Services(AWS)的Amazon Route 53及AWS Fargate等工具強化系統效能。其中Amazon Route 53主要用於處理DNS相關事務,同時依靠AWS Fargate啟動容器映像任務,藉此優化企業內各部門的協作效率,並滿足製造業客戶的機密性與即時性要求。

百威雷透過AI技術打造的智慧製造系統,對工廠產線工程師帶來絕佳助力,包括光寶、緯創、台達電等多家台灣知名科技製造大廠,均已導入該公司解決方案,大幅強化產能與品質。朱永巽表示,AI已成為製造業重點趨勢,百威雷未來將持續優化系統效能,協助客戶掌握潛藏的人因資訊,讓產線人員的價值最佳化。


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