工廠數位轉型結合AI科技應用

丁振卿
臺北科技大學機械系 教授 / 臺德科技協會 理事長
科技部[智慧製造結合AI科技應用開發]產學聯盟 主持人
筌晴科技股份有限公司(Chen-Ching Technology Co., Ltd.)
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報告大綱

工廠數位轉型

建置［智能工廠］三步驟

智慧管理 => 智慧機台(產線) => 智慧製造

智慧管理： CPS(戰情中心)、ERP、AI視覺(登入...)、智慧排單

智慧機台(產線)： MES(機聯網)、SPC、AOI、AI視覺(瑕疵檢測、分類...)、自動化、 智慧倉儲、自走車(無人搬運車)

智慧製造： 上、中、下游的連線

先從面的管理 再到 線與點的打通 達到 智慧製造

智慧製造(工業4.0)著重上、中、下游連線

三機一體網頁控制技術

虛擬CPU
： VirtualBox
系統 ： Ubuntu、Windows
網頁伺服器 ： Apache
資料庫伺服器 ： MariaDB
資料庫存取語言 ： PHP
網頁控制語言 ： HTML, PHP, CSS, JavaScript, Python
私有雲、社羣、視訊 ： Nextcoud, Talk, Jitsi Meet
遠端桌面操控 ： AnyDesk

網頁控制可以突破三機一體 (手機、平板、筆電)限制，達到監控 無距離、無作業系統、無設備限制的發展方向。
手機APP進不了工廠，特別是Iphone手機必須付高額上架費上架APP Store才能 下載安裝，不會有工廠會把私人的APP上架讓所有人下載安裝。

企業想要達到的目標及解決方案

減少冗員浪費、減少人力使用 、確保人員準時上下工與定位 、準確計算工資 、準確掌握物料及產品庫存 、準確掌握成本及產品報價 、產品追蹤、避免人為出錯 、準時交貨、工廠零庫存及產線零庫存 、生產過程自動清點物料與產品、產品生產履歷自動產出 、生產過程準確自動配送原物料、提高機器設備稼動率 、提高產品良率、QC結果自動回饋機台補正 、減少不良品產出、客制化生產 、上中下游連線...
Solution: 建立CPS戰情室，有效掌控及管理人機物料，串接ERP及MES系統

智慧排單取代人力排單、數位化傳承師傅技術 、自動組裝、不良品樣式及原因統計分析...
Solution: 導入AI機器學習

智慧檢測取代人力檢測...
Solution: 導入AI深度學習

CPS, 產銷管理資訊戰情指揮中心

CPS(Cyber-Physical System 網宇實體系統)

CPS簡單說，就是遠距監控能力，人、機、物料的遠距監控，工廠透過CPS監控可有效提升機器設備稼動率及達到產線零庫存。

以年產值10億的工廠為例，1%機器設備稼動率提供1千萬產值貢獻。

資訊透明可以有效減少冗員浪費。

上、中、下游連線可以確保準時交貨。

顧客可以隨時了解生產進程。
台積電工業4.0（生產指揮中心，Manufacturing Command Center, MCC）
漢翔工業4.0（彈性比自動化更重要）

我們CCT團隊的工業4.0，初步是智慧人機協同作業

工業4.0 = 智能技術

工業4.0 ≠ 依序變革的第四次工業革命

工業4.0智能工廠 = AI數位管理工廠

工業4.0智能工廠著重在上、中、下游的連線

工業4.0強調的是智能化，不是只有自動化

工業4.0初期以人機協同達到自動化，把人當機器用

人依指令動作不思考，可減輕工作負擔，降低公安風險

先智能化再自動化，或同步進行。

智能工廠極致表現 = AI無人工廠

CCT團隊成功案例分享

  1. 2018-2019：導給知勉公司生產製造示範線。(知勉公司為全球最重要的口罩製造廠之一)
  2. 2019-2020：導給全球前三大被動元件大廠華新科技子公司的工業4.0整厰CPS 產銷資訊戰情指揮中心， 華新科技子公司有員工1200人、1000多台機器設備、20多萬 種物料，本CCT團隊成功完成人機物料聯網及 遠距指揮。
  3. 2020：導給碩揚工程有限公司工程案件管理資訊系統。
  4. 2020-2021：導給流亞科技股份有限公司智慧製造資料控制中心(Intelligent Manufacturing Data Control Center, IDCC)，採取三機一體技術開發， 可以同時在電腦與手機網頁瀏覽使用。
  5. 2021：導給健康管理公司遠距醫療視訊及健康管理系統，搭建私有雲，可以同時在電腦與手機網頁瀏覽 使用，完美解決三機一體的問題。
  6. 2021：導給重光電線電纜企業股份有限公司智慧庫儲與物料管理系統，導入美軍後勤物料管理及網頁 控制技術，可以同時在電腦與手機網頁瀏覽使用進行物料管理並產出QRCode，完美解決工業4.0上中下游 串聯問題。
  7. 2021：協助孟洲企業有限公司工程案件導入DDC技術，完成臺大醫院空調系統升級案件。
PSA CPS產銷資訊戰情指揮中心
流亞科技(Intelligent Manufacturing Data Control Center, IDCC）

三機一體網頁技術產銷戰情指揮中心 I

三機一體網頁技術產銷戰情指揮中心 II

三機一體預維保養系統

三機一體網頁技術全球工程進度管理系統

生產履歷：三機一體網頁物料與庫儲管理系統

美軍後勤補給管理概念！！

管理系統：三機一體網頁工作日誌與財務管理系統

公司團隊管理、專案進度規劃、公司財務管理．．．

三機一體智能工廠虛實整合與可視化管理系統

三機一體人臉辨識網頁登入系統

協助傳產無縫接軌進行數位轉型！！

三機一體上傳密碼檔網頁登入系統

綁定設備登入，避免駭客破解登入密碼！！

PHP網頁操控機械手臂虛實整合

PHP網頁操控自動倉儲虛實整合

Outline

不良品檢出處置

AI工廠應用開發

AI工廠應用開發

三機一體人臉辨識網頁系統

數字辨識

專案開發流程

  1. 開發AI瑕疵檢測模型：收集瑕疵相片，建立與訓練模型

  2. 測試AI瑕疵檢測模型：訓練達到可接受之準確度的模型，先進行實際測試

  3. 導入AI瑕疵檢測系統：測試穩定辨識的模型，結合軟硬體導入產線應用

開發AI瑕疵檢測模型

  • 了解瑕疵產生原因及瑕疵樣貌
  • 歸類瑕疵及命名瑕疵
  • 瑕疵相片收集所需時間因個案差異不同，如果能到QC產線同步拍攝收集最佳


  • 相片上瑕疵外觀框列
  • 圖像擴增：模擬人眼辨識情形擴增圖像，減少圖片需求量與增加辨識準確度
  • 將資料轉化成有效資料所需時間大約1$\sim$2週


  • 資料分析
  • 建立模型架構
  • 模型參數調整


  • 將整理好的圖片放進AI演算電腦，以所建立的模型進行訓練
  • 模型訓練速度大約50$\sim$60張/分鐘



  • 評估模型是否有過擬和情形，如果有，必須重新調整模型參數重新訓練
  • 模型準確度達70%以上保留評估使用
  • 模型評估需要足夠瑕疵相片來提高準確度

相片上瑕疵外觀框列

圖像擴增 I

圖像擴增 II

測試AI瑕疵檢測模型 I

測試AI瑕疵檢測模型 II

導入AI瑕疵檢測系統

物件瑕疵辨識

硬體設備

AI模型開發 AI模型實務應用
作業系統與環境 Ubuntu 18.04 Server & Apache 2.4 Web Server
程式語言 Python 3.6 Python 3.6 & HTML5 & JavaScript
開發工具 Tensorflow & Pytorch
硬體設備 CPU: Intel Xeon w3175x
RAM: DDR4-3200 16G*4
GPU: GTX1660 6G*3
CPU: Intel i7 8700
RAM: DDR4-3200 16G*4
GPU: RTX2070 8G
實務環境 物件速度：36cm/min
物件寬度： ~14cm
攝影機：Arducam IMX477 HQ Camer, 9fps
鏡頭:Telephoto Lens 16mm 10MP

網頁版瑕疵檢測系統

Thanks for your attention!!