作者:DIGITIMES林稼弘

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PCBDIP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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