AI 如何助攻 AOI ?智慧製造轉型必懂的關鍵技術!

2020 年是 20 世紀後,製造業變動最快的一年,中美貿易戰加上 COVID-19 疫情帶動各國政府鎖國,全球產業供應鏈重組,迫使製造業者加速數位轉型,著手建置智慧化系統。不過智慧製造所應用的新技術多元,製造業者會依據本身產業需求,挑選合適技術導入應用。

凌華科技從成立之初就聚焦在製造業,其智慧化產品的應用面向非常廣, IOT 策略解決方案與技術事業處智能工廠事業中心協理楊家瑋,透過近幾年的訂單變化,觀察出整體市場需求的變化脈絡,他指出智慧手機與半導體仍是近幾年製造業的兩大主要成長動能,為了提升產能與良率,製造業者導入新技術的速度也逐漸加快,機器人、 AI 與自動化是業者率先選擇的幾項技術,「尤其是結合 AI 與視覺檢測的 AI AOI(自動光學檢測),成長速度更是飛快。」

看見 AOI 彈性調整需求,導入 AI 智慧化學習

AI 導入生產線,智慧化學習與調整產線需求。(圖片來源:凌華科技)

楊家瑋以友達光電為例,面板是製造業中自動化走得最快、應用最深的業種之一,為了檢測玻璃基板上的瑕疵,友達早在 20 年前就有 AOI 系統,後來 AI 浪潮再起, 5 年前又導入 AI ,「而且不僅應用的速度快,他們對技術的掌握度也非常高。」

從友達的案例可以看出,大型製造業對 AI AOI 的重視程度越來越高 「最重要的原因,當然是 AI 確實可以有效提升 AOI 檢測的品質與速度。」 楊家瑋指出, AOI 過去所應用的產線大多有速度快、產量大、瑕疵細微等特色,不過現有 AOI 的架構固定,在新世代產線中,容易出現幾個問題。首先是軟體只能判斷原先輸入的瑕疵,要增加瑕疵種類,必須從軟體端加入新項目。其次是產線待測物變動時, AOI 的配置就必須重新調整,這軟硬兩端的調整過程都十分繁複,難以因應智慧製造產線的彈性化要求,因此具備 AI 能力的 AOI 則可透過深度學習演算法,自行判斷並增加瑕疵種類,當產線重新調整時, AI AOI 也可快速改變設定,配合產線更動。

從前端 SOP 監控校正, AOI 助產線效能最大化

除了檢測產品瑕疵之外,在 AI 演算法的快速提升下, AI AOI 在產線上的應用也越來越多元,例如過去的瑕疵檢測都是在產線的最末端,但當產品最後才被判定為不良品時,資源往往已經耗費。現在則可以把檢測環節往前推,透過 AI AOI 判斷作業人員的作業是否有按照 SOP ?該工作站的半成品是否出現問題?系統一但發現時,就可以在該環節發出警告通知工作人員及時修正,避免後續持續在錯誤的產品上加工,「這種作法不但可以確保良率,也能強制工作人員落實 SOP ,讓產線效能最大化。」

多年產線實戰經驗,開發滿足不同製造業的  AOI 系統

多年產線經驗,凌華能依據不同客戶需求調整 AOI 應用。(圖片來源:unsplash)

雖然 AI 可全面提升 AOI 的運作效能,不過楊家瑋表示,之前的 AI 需要龐大運算資源,在產線應用的架構還需要進一步調整,因此多建置在雲端平台上,但製造系統講求速度,雲端到地端的傳輸延遲過高,無法符合製造業的需求,大型雲端業者後來也意識到這點,推出體積較小但反應速度更快製造業雲端平台,只不過對製造業者來說,整體效率仍然不足。

對此凌華科技在近幾年不斷強化邊緣運算的技術研發與產品布局,從終端解決上述問題。「我們公司本來就是從製造自動化的終端設備起家,在智慧製造系統的方向是 Bottom-up,也就是從底層往上發展。」 此一發展角度,讓凌華科技的產品可以完全貼合製造系統的需求。「例如在產品上加上一道中介軟體,就可以快速讓應用的模型與既有系統結合,協助廠商縮短 AI AOI 的上線時間。」 另外製造現場中往往有各種不同類型的軟硬體平台,凌華科技的 AI 解決方案也可以跨平台整合,讓製造業者可在既有的系統運作 AI ,藉此保障過去的投資。

由於 AI AOI 應用在產線上的效益顯著,近幾年製造設備廠商開始大舉投入發展,楊家瑋坦承,在 AOI 上加入 AI 並不難,「不過要實際應用在產線上,而且可以讓效益一如預期的浮現就要靠真功夫了。」

他進一步表示,凌華科技的 AI AOI 解決方案已經廣泛應用在不同領域,從難度非常高的隱形眼鏡,到高利基領域的砂石場碎石分析,「系統要適用於這些不同產業,除了技術外,還必須有其他條件,這條件就是凌華科技長期以來所建立的產業優勢。」

數據擷取、系統夥伴聯盟、實際場域經驗三大優勢,凌華打造 AOI 即戰力

凌華 IOT 策略解決方案與技術事業處智能工廠事業中心協理楊家瑋提到,凌華與多間系統整合廠商合作,取得進入產業的關鍵技術。(圖片來源:凌華科技)

楊家瑋分析,凌華科技在 AI AOI 的優勢有三,包括數據資料的取得、強大的系統整合夥伴與豐富的場域應用經驗。首先,在數據資料方面,凌華科技本來就是以資料擷取技術起家,在此一領域擁有超過 20 年技術基礎,而數據取得是 AI 系統啟動運作的第一步,「我們在第一步就已經有了比別人更紮實的基礎與經驗。」

第二,是數據取得後的應用,不同的場域對數據的運算、應用方式差異極大,單一廠商不可能擁有所有產業的專業知識,因此與特定領域的系統整合廠商合作,就成為智慧化時代的重要佈局,凌華科技從 1995 年創立時,就開始與不同類型的製造業系統整合商合作, 25 年來,已經在業界建立了深厚的產業合作夥伴關係,「這些合作夥伴專精於各自領域,再透過我們的產品支援,就可以快速打造出貼合客戶需求的系統。」

第三,有了系統整合夥伴的專業後,系統還必須在實際場域建置並調整,才能真正落地使用,不過製造業者的產線都長時間運作,無法釋出讓系統業者驗證試用,在難以取得場域經驗下, AI AOI 系統即便上線,也要花費大量時間調整,而且效益還可能不斷降低。在這方面,凌華科技則是早與各大製造業合作開發系統,「像是前面提到的友達,他們為了開發 AI AOI 系統,就提供產線讓我們不斷試驗,藉此累積出業界少有的實際建置經驗。」 這些經驗讓凌華科技的 AI AOI 設備可以完全貼合製造現場的系統需求,在短時間內完成建置,並讓效益如期浮現。

具備 AI 能力的 AOI ,固然可以大幅提升產線的良率與效能大幅,不過 AI 能做的只是取得並分析數據,要達到目標,還是必須制定整體策略。因此楊家瑋特別提醒製造業者對 AI 要有正確認知,「AI 只是協助業者提升效能,無法完全取代人的價值。」 而凌華科技未來的角色也會是如此,透過強大而完整的技術支援協助業者,在新製造時代強化競爭力。

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Pexels)

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