研华以AIoT全面提升产线检测效益
【研华以AIoT全面提升产线检测效益】作者:DIGITIMES林稼弘
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AI与物联网整合的AIoT , 被各类型产业视为智慧转型的基础架构 , 此架构经过将近3年的发展 , 已率先在制造业的产线检测中落地使用 , 研华科技工业物联网事业群资深协理鲍志伟表示 , AIoT在瑕疵检测的应用 , 几乎有立竿见影的效益 , 因此制造业者的导入意愿相当高 , 研华在此领域携手不同领域的合作伙伴 , 以完整配套的解决方案 , 协助制造业者快速导入合身适用的AIoT系统 。
检测是制造业把关产品质量的重要环节 , 过去大多以人力目检方式进行 , 后期为了提升效率 , 开始有业者导入AOI 。 经过多年发展 , AOI技术已然成熟 , 检测过程既快且准 , 根据统计 , 现在AOI检测模式的正确率已超过98% , 鲍志伟指出 , 此数字对多数制造业已然足够 , 不过半导体、面板等质量要求更高的产业 , 还需要更高的正确率 , 而透过专家法则(Rule-based)所建立的AOI , 已无法在复判过程中 , 再降低对产品的误判率 , 这时就必须借助AIoT的力量 , 提升检测效益 。
AIoT在瑕疵检测的明显效益 , 让科技业者竞相导入 , 除了此一族群外 , 其他类型的制造业者 , 也可透过AIoT , 让自身的产线具备智能检测功能 , 不过虽然都是制造业 , 但产业型态不同 , 对系统的要求也各有差异 。 鲍志伟以金属组件为例 , 此一族群业者的资源有限 , 无法像科技业者量身定制客制化系统 , 因此研华推出模块化AIoT检测架构 , 将取像、影像分析、复判、学习等不同功能设计为为模块化 , 业者可依自身需求架构调适系统 , 根据研华的客户案例 , 透过此一作法 , 金属加工业者的检测成本可降低30%以上 。
在推出各种AIoT检测方案的同时 , 研华也以解耦、重构、共创的新思维打造产业生态系 , 鲍志伟指出 , AIoT的应用多元 , 要满足不同领域的系统需求 , 就必须展开跨域合作 , 借助各领域业者的专业 , 合力打造最适化系统 。 以PCB产业为例 , 焊锡点是PCB DIP工艺中的重要检测部位 , 研华与DFSI(产业系统整合商)合作 , 定义出6大瑕疵特征 , 将每片PCB的复检焊锡点从过去的300点收敛至10点以内 , 大幅降低复检人员的负担 , 他表示 , 在此一案例中 , 研华与DFSI各司其职 , DFSI透过其高度PCB制程专业知识与客户厘清需求、设计功能 , 研华则是提供完整的软硬件产品支持 , 双方合作共同解决客户痛点 。
除了协助客户厘清痛点、设计对应功能外 , 系统导入阶段也是研华与DFSI伙伴在此一领域的重要价值之所在 。 鲍志伟表示 , 现在制造业者的智能化系统 , 绝大多数必须与既有的产线设备嫁接 , 目前作法是用智能设备取代流水线中的某一人力作业环节 , 借此提升产线效能 。 在此模式中 , DFSI必须找出最适合的智能环节 , 研华产品则必须迁就产线既有生产设备 , 在不影响整体流程下快速导入 , 让制造业者可以无痛升级智能化系统 。
经过长时间产品布局与跨域整合 , 现在研华以建立起完整的AIoT检测生态系统 , 除了半导体与金属加工外 , 此类检测方案也被用于汽车零件、被动组件等制造业 , 甚至是农业中的水果、谷类等农作物外观检测 。 鲍志伟表示 , 无论是制造业或农业 , 检测都是AIoT效益最明显的应用 , 业者可借此作为智能转型的第一步 , 先行了解其运作方式 , 之后再依照需求导入相关功能 , 逐步建立起合身的智能化系统 。
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