工業4.0+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.)
chchting@ntut.edu.tw // chchtingcct@gmail.com
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報告大綱

工廠數位轉型

BMW 智能工廠

工業4.0智能工廠強調人機協同作業達到智能產銷！！ 並非一味追求無人工廠與關燈工廠！！

德國工業4.0 - 執行策略建議書 April 2013

  • 工業4.0就是智慧網路新世界
  • 藉由工業4.0打造全新的視野
  • 新的商業機會與模式
  • 工作場所的新興社會基礎建設
  • 以新型服務為基礎，即時掌握的CPS平台

德國工業4.0 - WZL Institute, RWTH Aachen University (阿亨工業大學)

  • 客制化服務組合(Customized Service Portfolio)
  • 數位製造(Digitalization of Manufacturing)
  • 網絡化、適應性生產：靈活性+生產率=利潤
    (Networked, Adaptive Production: Flexibility+Productivity=Profit)
    1. 基於模型的過程數據分析(Model-based process data analytics)
    2. 技術軟體應用(Technology Software Apps)
    3. 產品數據模型(Product data model)
    4. 自適應過程鏈(Self-adaptive process chains)
    5. 新的商業模式(New business models)
德國工業4.0並非依序變革的第四次工業革命概念
德國工業4.0是智慧、網路、新的商業機會與模式
工業4.0智能技術是不限領域的發展趨勢
所有工廠都將被迫或主動導入
自認不需或尚不能導入工業4.0的工廠
只有兩種情形：
  1. 對工業4.0的定義非智能技術，而是拘泥在第四次工業革命的名詞定義
  2. 無人接班、看不清未來、等待被淘汰

智能工廠 –取自SRAM林孟輝總廠長


生產與管理以資訊化、透明化、即時化、防呆化，達到智能化目標，
提升品質(Quality)、效率(Efficiency)、成本(Cost)優勢，創造高價值生產流程。

智能工廠 –取自SRAM林孟輝總廠長

    • APS=Advanced Planning Schedule;
    • PLM=Product Lifecycle Management;
    • ERP=Enterprise Resource Planning;
    • CAPP=Computer-Aided Process Planning;
    • SCM=Software Configuration Management;
    • LMS=Learning Management System;
    • SPC=Statistical Process Control;
    • OEE=Overall Equipment Effectiveness;
    • QMS=Quality Management System;
    • WMS=Warehouse Management Systems;
    • PMS=Performance Management System;
    • SCADA=Supervisory Control And Data
      Acquisition

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...)、AI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、MSSQL
資料庫存取語言 ： PHP
網頁控制語言與技術 ： HTML, PHP, CSS, JavaScript, Python, WebRTC
私有雲、社羣、視訊 ： Nextcoud, 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。
  8. 2022：導給流亞科技股份有限公司客戶機聯網，採取HMI+PLC技術。
  9. 2022：導給流亞科技股份有限公司預維保養系統，網頁簽名資料回傳到資料庫再自動匯出pdf檔給客戶， 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，不需額外開發硬體設備。
  10. 2022：協助惠亞工程開發高架地板尺寸量測設備，採用視覺AI+AOI技術，量測時間0.1秒內，準確度0.01mm， 量測界面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。
產品介紹

PSA：CPS產銷資訊戰情指揮中心

整廠CPS戰情室與機聯網，提供網頁可視化機臺管理功能！！

三機一體網頁技術全球工程進度管理系統

可視化提供全球工程案件訊息！！
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

提供網頁技術支援的大型資訊看板，整廠CPS戰情室與 三機一體網頁可視化物料管理功能！！

三機一體網頁技術產銷戰情指揮中心 II

三機一體網頁技術遠距醫療照護系統

遠距醫療系統，提供完整健康報告！！

生產履歷：三機一體網頁物料與庫儲管理系統

系統運作模式採用美軍後勤補給管理概念！！提供生產履歷！！

三機一體預維保養系統網頁簽名確認

提供網頁簽名功能，方便手機填寫維護報告！！

三機一體高架地板尺寸量測裝置

量測時間0.1秒內，準確度0.01mm！！

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

彈性化編輯物件與資料庫連結，作爲機臺與倉儲可視化管理界面！！

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

不良品檢出處置

AI工廠應用開發

人工智慧(AI)

未來世界，AI科技將主導所有發展，從前的百年技術，在AI科技加入後，瞬間縮短發展時間，AI科技與人類生活息息相關， 【 AI開發AI 】是未來世界科技發展的新模式。

AI視覺科技就是學習人的思考與判讀，攝影機取代人眼，AI模型取代人腦， 【 AI視覺的運作模式與人眼判讀一樣 】，除了疲勞與心情影響外，所有可以影響人判讀 的環境與條件都會影響AI判讀，【 經驗 】 是人類知識的來源，AI也需要【 經驗 】累積知識。

AI視覺科技是直接判讀，不是比對相片！！

人工智慧深度學習(AI Deep Learning)

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

AI視覺判讀主要是學習人的眼睛觀看與判讀，因此，所有會影響人眼正確 判讀的因素，也將影響AI視覺判讀，圖像擴增乃針對各種瑕疵種類進行環境影響條件模擬，達到減少收集瑕疵相片數而能提升 辨識度之目的！！

圖像擴增 II

我們CCT團隊開發AI自動框列瑕疵技術，透過框列一張瑕疵相片並 自動產出任意張數同時自動框列好的相片進行AI模型訓練，針對單一瑕疵類型，大約僅需要15$\sim$20張相片即可訓練出高於90%準確度的AI模型！！

測試AI瑕疵檢測模型 I

測試AI瑕疵檢測模型 II

導入AI+AOI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

個人簡介

個人簡介

  • 1986-1990 : 國立中山大學物理系 物理學士
  • 1992-1997 : 德國哥廷根大學(University Göttingen)物理系 物理碩士
  • 1996-1997 : 德國國家航太中心(DLR)高焓風洞(HEG)流體機械所 助理研究員
  • 1998-2003 : 德國阿亨工業大學(RWTH Aachen)機械系 工程博士
  • 1998-2003 : 德國阿亨工業大學(RWTH Aachen)空氣動力研究所(AIA) 專任研究員
  • 2003-2005 : 義守大學機械與自動化工程學系助理教授
  • 2003-Now : CCT團隊Leader
  • 2005-2009 : 國立台北科技大學機械工程系 助理教授
  • 2009.07.16 : 第七屆有庠科技論文獎綠色科技類獎 得獎人
  • 2009-2013 : 國立台北科技大學機械工程系 副教授
  • 2012-Now : 台灣區冷凍空調工程工業同業公會 專業顧問
  • 2013-Now : 國立台北科技大學機械工程系 教授
  • 2016-2019 : 國立台北科技大學機械工程系 系主任
  • 2019-2021 : 中國機械工程學會 理事
  • 2019-2021 : 中德技術合作研究會(Carl Duisberg Association / Taiwan, CDAT) 理事長
  • 2021-Now : 科技部[智慧製造結合AI科技應用開發]產學聯盟 主持人
  • 2021-Now : 臺德科技協會(Carl Duisberg Association / Taiwan, CDAT) 理事長
德國工業大學運作模式在台灣的實踐

科技部[智慧製造結合AI科技應用開發]產學聯盟

https://cctg.tw/（推動並協助產業導入工業4.0+AI科技應用！！）
企業家顧問團隊：
  1. 李嘉華 董事（華新科技股份有限公司）
  2. 林寶彰 總裁（鐿鈦科技股份有限公司）
  3. 林孟輝 總廠長（SRAM_愛爾蘭商速聯股份有限公司台灣分公司）
  4. 魏榮宗 董事長（君國天下有限公司）
  5. 陳暐仁 董事長（流亞科技股份有限公司）
  6. 陳勝標 董事長（先鋒材料科技股份有限公司）
  7. 張水美 董事長（喬訊電子工業股份有限公司）
  8. 黃建德 董事長（惠亞工程股份有限公司）
  9. 吳清源 董事長（三陽工業股份有限公司）
  10. 李進勝 總經理（全球傳動科技股份有限公司）
  11. 張瑞宗 總經理（華新科技股份有限公司）
  12. 洪秋祥 總經理（永宏電機股份有限公司）
  13. 陳松田 董事長（榮田精機股份有限公司）
  14. 徐明德 董事長（威邦工業有限公司）
  15. 陳德潤 副總經理（旭申國際科技股份有限公司）
  16. 林文仲 名譽理事長 (台灣區絲織工業同業公會)
  17. Axel Limberg 處長 (德國經濟辦事處)
  18. Syakella Zakaria 處長 (馬來西亞投資局臺北辦事處)
  19. 張啓城 駐台名譽總領事 (帛琉共和國大使館)
  20. 辛慶利 董事長 (馬來西亞辛建文捲門集團公司)

目前會員數47，目標會員數超過100，歡迎企業加入聯盟！！

Thanks for your attention!!