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華碩 3 大 AIoT 應用「設備監診、品質檢驗、環安監測」,助力工具機業者商模轉型

隨著 AI 時代的到來,如何應用人工智慧已經成為各產業的必修課,尤其製造業在面臨少子化、地緣政治、供應鏈斷鏈等外部政經局勢的變化,更需要藉助 AI 的力量增加產能與品質以降低對營運的衝擊。在日前由 TechOrange 科技報橘與台灣工具機暨零組件工業同業公會共同主辦的「智慧大工廠論壇台中場」上,華碩電腦智慧解決方案事業部副處長辜英憲便分享,製造業應用 AI 轉型升級的諸多實例

辜英憲指出,AI 應用的基礎是數據,而在生產現場可以蒐集到的數據有很多,包括機台設備的振動頻率和聲音、監控攝影機影像等,多元數據搭配不同的 AI 模型,就可以應用到工廠的各個環節。而 AI 智慧生產技術可以運用在「機械之母」工具機哪些環節?辜英憲表示,「包含設備監診,生產品質檢驗,以及監測人與機器操作間的危險性動作等。透過人工智慧的助力,工具機能夠透過數據的運用而加值,幫助廠商將傳統生產方式轉為智慧化、服務化的商業模式,進一步提升競爭力。

對應設備監診、生產品質檢驗及降低工安意外發生率這三大應用,ASUS IoT 不只提供無程式碼(ZeroCode)的可視化 AI 工具和平台,包括 AISDetector異常波型分析應用軟體、AISVision 機器視覺瑕疵檢測及 AISEHS 智慧工業安全防護平台,華碩電腦還有多達數百人的研發團隊,可以協助工具機業者運用 AI 為自身設備加值,邁向由設備製造商走向服務供應商的商模轉型之路。

AI 應用 1:生產線上的即時品質檢測

先就產線上的品質檢驗來看,AISDetector 可以根據產品的聲音、振動等波形變化,於生產線上即時檢測產品品質。辜英憲強調,考量到產線資料取得不易,AISDetector 採無監督式學習,只要 3 個高品質的數據波形樣本,就可以建立 AI 模型,且使用介面非常友善好上手,產線工程師或產線經理即便不具備 AI 專業知識,也能在不到 1 分鐘的時間內創建 AI 模型。

舉例來說,有一家空壓機全球領導品牌為了確保馬達品質,過往的作法都是由產線作業員去聆聽馬達的聲音,再決定此顆馬達是 OK 或 NG,然而人工判斷有標準不一致、新進人員學習時間長、容易產生疲勞和倦怠感等問題。「1 名作業員 1 天可能要聽 1 千遍,時間一長,難免影響判斷準確性,」辜英憲說,但在導入華碩電腦 AISDetector 後,由 AI 擔任第一線守門員,根據馬達的聲音波形變化來判斷是否 OK,再由作業員做複判,透過人機協作的方式,更有效率、更精確的保障馬達品質。

AI 應用 2:以 AOI+AI 提高瑕疵檢測精確率

導入 AISVision,AI 在學習瑕疵的特徵後,可以有效找出未知、多變、不明顯或不規則的瑕疵,有效降低 AOI 誤殺率及目檢員人力。

再就瑕疵檢測而言,AOI 自動光學檢測一直有誤殺率過高、不易檢測出不規則瑕疵等瓶頸,而 AI 恰恰可以解決這些問題。辜英憲說明,AOI 適用於長度、面積等可量測的瑕疵,而 AI 在學習瑕疵的特徵後,可以有效找出未知、多變、不明顯或不規則的瑕疵,透過 AOI 與 AI 的整合應用,可以有效降低 AOI 誤殺率及目檢員人力。

以華碩電腦自身為例,筆電 A、C 件因為表面設計花紋多樣化,很難利用 AOI 精確檢測出瑕疵,因此導入 AISVision 檢測筆電 A、C 件的表面有沒有刮傷或撞傷,並結合機械手臂生產,提高整機檢測自動化和彈性。此外,台灣最大機械沖床製造商金豐機械亦導入華碩電腦 AISVision,提高判讀瑕疵品的效率,並解決人力疲勞和料件種類太多導致人員判斷容易失準的問題。

AI 應用 3:降低工安意外發生率

AISEHS 可以整合工廠內所有影像資料,在工廠危險或意外事件發生前及早預警,避免造成進一步的傷害。

最後來看如何應用 AI 降低工安意外發生率。根據美國國家安全委員會調查數據,每 7 秒就會發生一起工傷事件。辜英憲表示,過往工廠大多使用安控攝影機監控高危險區域,屬於被動性防禦機制,因為管理者只能在發生工傷事件後,透過監控影像回溯事件過程,無法及早發現與制止人員的不安全行為,也不容易評估危害有多大,「但 AI 可以將工安防護由被動轉為主動,」辜英憲說。

AISEHS 可以整合工廠內所有影像資料,包括 CCTV、Web Cam 等,進行人流統計、是否遵循產線 SOP、電子圍籬、危險物品偵測、有沒有配戴口罩等個人防護設備、在操作機器時是否誤觸禁區或有錯誤姿勢、有無危險行為、煙霧及火焰偵測等 AI 分析,在工廠危險或意外事件發生前及早預警,避免造成進一步的傷害。

迎向智造大未來,華碩電腦希望透過完整 AIoT 解決方案及豐富導入經驗,協助工具機業者提升競爭力,從硬體設備製造商走向服務供應商之路,也為產業升級帶來更大的貢獻。