秒速赛车:【台湾制造】工业40智能制造大

来源:未知作者:admin 日期:2018/07/22 14:52 浏览:

  秒速赛车台湾制造业迎向工业4.0智能制造大趋势,许多企业正在转型的十字路口。善用科技,掌握MVP原则—推动时机(Moment)、数据价值(Value)与专业伙伴协助(Partner),将有助制造业从积蓄的大量数据中找到价值,实现转型升级并创造新商机。

  广达计算机资深副总经理暨云端总经理杨晴华认为,AI能为制造业带来多项优势:改善制程、降低材料耗废;透过状态监测提升预防性维护精准度;补足制造业者未完善的IT组织与功能,促进跨部门整合;优化供应链、创造更大规模经济;经由智能系统控制物料供应与排程,秒速赛车:达到Just-in-time效益,适应少量多样生产型态。

  光宝科技工业自动化事业部总经理郑智峰指出,企业推动工业4.0有三大挑战:财务、组织与技术。经营者需明确定义转型目标与ROI,以说服董事会愿意投资,并考虑智能制造技术面需要IT、电机及机械等不同领域的高度整合,从机电整合角度设计完善的组织架构,使各领域专家优势互补、协同作战。

  制造业数字化涵盖设计端、制造端等两阶段,必须先收集数据、结合「数字双胞胎」(Digital Twin)的模拟过程,预测生产结果,再形成生产决策;现阶段多数企业仍借重资深工程师的分析,建议企业可先从专家系统做起,累积专业智能在逐步进阶到人工智能(AI)层次,由机器自动决策。

  IBM全球电子业制造业解决方案总监邓钦以中国大型面板厂为例,说明智能制造效益。该厂一个制程循环需时8天,人工缺陷检测即占0.5天,对生产力影响甚大。该公司试图从巨量数据找出线性因果关系却未能如愿,因而求助IBM。IBM发现,面板缺陷型态会不断增加,检测系统须具备学习与自我演进能力,因此引进IBM Watson,以机器学习能力阅读数万张产品缺陷照片,将自动判读精准度提升至95%,良率与效率都获得提升。

  人工智能还能延伸到那些制造业情境?IBM全球电子业卓越中心的Vijay Sankaran博士举例说明:半导体产业将虚拟量测技术用于极紫外光微影(EUV lithography)制程,以检测液滴产生器(Droplet Generator)的健康状态,秒速赛车:【台湾制造】工业40智能制造大趋势有效解决棘手的量测延迟问题;在印刷电路板(PCB)产业,则贯穿黏贴打印暨检查、拣放(Pick & Place)、自动光学检测(AOI)、自动X射线检测(AXI)、电路电性测试(ICT)、功能测试(FVT)等端到端组装流程,建立QEWS (Quality Early Warning System),凭借更快速度、更低误报率,有效侦测各种质量问题。

  广达计算机资深副总经理暨云端总经理杨晴华说,AI内含机器学习(ML)、深度学习(DL)与数据分析等三项元素,并且需要数据、运算平台及算法的支撑;但更重要的,AI必须与技术、业务紧密结合,任何平台架构、算法或数据模式皆非万灵丹,无法一体适用所有产业。企业可善用IBM等专业伙伴的力量,藉由软硬件解决方案以及专业顾问的成功经验辅助,依据自身特性进行客制化,缩短成功路径。