2018AOI論壇Keynote_AI入魂製造領域現況與趨勢_工研院熊治民

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AI入魂製造領域現況與趨勢
熊治民 博士/經理
機械與系統研究組
工研院產業科技國際策略發展所
2018年10月9日

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1資料來源：科技部(2017/08)
人工智慧涵蓋面向
AI主要技術涵蓋晶片、終端硬體、雲端運算系統等硬體設施，以及類神經網路、專家
系統、大數據趨勢預測分析、開發平台架構、深度學習/機器學習、語音/影像辨識等
演算法技術；AI應用領域相當廣泛，智慧製造是當前重要應用領域之一。

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資料來源：Acatec(2017/04)；工研院產科國際所整理(2018/10)
製造領域人工智慧應用需求
德國工業4.0發展階段劃分
價
值
提
升
數位化階段 進入工業4.0階段
計算機化 通訊連結 可視性 透明度 預測能力 適應性
能知道發生
甚麼事情
能知道事情
發生原因
能預測未來會發生什麼事
看見
瞭解
事先準備
如何達到自主式反應
自我最佳化

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產品設計
人機介面
生產效率
品質良率
設備維護
供應鏈管理
人工智慧
+
物聯網/雲端
+
機器人/感測
• 生產排程規劃
• 生產設備效能提升
• 自主式設備(協同合
作機器人、無人搬
運車)
• 複雜結構物件最佳化設計(配合積層製造)
• 零組件自動匹配
• 設計結果評估
• 提高生產良率
• 自動化品質檢測
• 品質瑕疵肇因分析
• 設備健康狀態診斷
• 設備預測維護
• 設備故障原因分析
• 設備故障排除(配合
擴增實境AR)
• 市場需求與物料
供給預測
• 原物料價格預測
• 決策輔助
改善設計結果與提高效率
增加供應鏈運作效率、彈性
與降低成本
提高設備可用性與
減少維護成本
提高產品良率與品檢效能
提高生產效能、彈性與
自動化程度
智慧高效人機介面
• 自然語言辨識控制
• 手勢辨識控制
• 人臉辨識(權限管制)
製造領域人工智慧應用方案
資料來源：工研院產科國際所(2018/10)

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功能與效益
應用類型
操作功能 潛在效益
設備預測維護
․ 透過感測器擷取資料(例如聲音、振動)
․ 使用機器學習建立預測模型
․ 提供設備維護時程規劃
․ 減少設備非預期性停機時間
․ 年度維修成本減少10%
․ 停機時間減少20%
․ 設備檢查成本減少25%
協同合作及感知機
器人
․ 人員教導機器人操作與移動
․ 整合感測、電腦視覺的機器人能安全
的將物件傳遞給人員
․ 生產力增加20%
․ 減少機器人應用成本
․ 減少確保機器人能安全
使用的投資(例如圍欄)
製造良率改善
(以半導體為例)
․ 基於AI的肇因分析可協助對量測結果
做決策
․ 使用AI進行晶片設計與製程預測
․ 使用AI對跨機台資料進行分析與改善
製程操作
․ 產 能 減 少 狀 況 可 改 善
30%
․ 減少產品報廢率
․ 減少測試成本
自動化品質測試
․ 使用光學設備快速擷取影像
․ 使用AI從影像資料找出產品缺陷
․ 將缺陷位置自動指示給人員
․ 生產力增加50%
․ 缺 陷 偵 測 能 力 改 善 達
90%
․ 增加品檢彈性與減少前
置發展時間
人工智慧在製造操作領域功能與效益
資料來源：McKinsey(2017/04)；工研院產科國際所整理(2018/04)

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資料來源：Journal of Manufacturing Systems, Jinjiang Wang等(2018/01)；工研院IEK整理(2018/03)
設備，工具，工件，程序，人員，環境…
智慧化程序連結
Smart Connected
Process
網路連結技術(硬體/軟體/標準)
巨量資料彙總
智慧化連結型產品 企業內部資料 外部資料
基於深度學習的先進分析
現況描述 肇因診斷 未來預測 因應方案
深度學習
Deep Learning
產品公司 製造商 生產設備供應商
• 產品生命週期
• 物流運籌
• 產品設計資料
• 可追溯性
• 程序控制
• 更少停工時間
• 生產系統配置
• 生產彈性
• 可追溯性
• 遠距診斷與維護
• 改善良率
• 適應性
決策制定與應用
Decision Making
and Application
資料
資料淨化(Data Cleansing)
深層洞見(Deep Insights)
型態
知識
智慧製造中基於深度學習的先進分析

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監控與失效預測 生產改善 輔助生產設計 自動化操作
減少成本
• 減少設備成本
• 增加設備可用性
改善生產品質
• 減少發展成本
• 提高效率
• 提高安全
• 減少缺陷
提高效率
• 增加產能
• 減少材料消耗
創造市場差異化
• 客製化生產
• 增進創新
預測設備整體效能
預測生產品質
預測安全風險
設備預測維護
生產最佳化
供應鏈最佳化
人員配置最佳化
即時供應鏈
即時生產規劃
模擬設計
人工智慧在機械產品製造過程應用效益
資料來源：DXC’s Analytics group (2017/10)；工研院IEK整理(2018/03)

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資料來源：Accenture(2016/03)
積層製造(3D列印)應用已逐漸在許多產業擴散。如何設計出能將積層製造優勢充
分發揮的複雜結構，成為設計人員需要考慮的重要議題。Autodesk公司透過結合
AI的設軟體，以「生成設計」(Generative Design)概念，讓設計軟體在設定的外
型尺寸、材料、負載等條件下，自行衍生出設計結果創造。
結合人工智慧的新產品結構設計方法
Autodesk公司的生
成設計應用軟體，
已被應用在航太(如
Airbus) 、 球 鞋 ( 如
Under Armour)等
產品設計上
使用生成設計所完
成 的 座 椅 設 計 方
案，在相同的外觀
尺 寸 與 承 載 能 力
下，可以大幅減輕
材料用量與重量

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資料來源：所羅門公司網站(2017)；工研院產科國際所(2017/11)
所羅門公司結合光學感測與深度學習技術，開發機器視覺解決方案，透過3D結構
光快速辨識不同金屬物件在三維空間擺放的位置與姿態，得以精準導引六軸協機
器手臂進行取放，由於工件不需事先整理及排列即可被辨識，因此能有效提升許
多工廠的生產效率。
產品特色
• 適用不同材質,形狀,
大小等工件辨識(透
明物除外)
• 單次取像,多次夾取
• 可搭配不同品牌機
器手臂
• 快速教導
• 分類不同工件
• 取代振動盤
適用行業
• CNC上下料
• 包裝撿貨
• 塑膠射出
• 螺絲挑揀
• 插件組裝
基於深度學習的散亂工件取放方案

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9資料來源：工研院產科國際所(2018/09)
一般設備維護vs智慧化預測維護
• 機器設備發生故障後，依據實際狀況找出故障原因，
再進行修護反應性維護
• 依據特定時程(頻率)及維護內容來進行設備維護；或
是依據既定時程的設備檢視結果來制定設備維護方
案
預防性維護
• 透過重要性能參數與可能導致故障關鍵因素監控，
預測機台未來可能發生故障的時間，並依此擬定保
養計畫
預測性維護
模式辨認：透過分類技術
來處理大量資料並進行設
備運作效能、故障與失效
因素模式辨認
異常檢測：從設備運作過程中
找出不符合預期模式的資料或
事件；這些異常訊息會再轉換
成導致設備失效原因
規範性智慧：針對設備健
康狀態分析結果，提出最
佳化行動方案建議。
機台隨時有突然故障風險
維護頻率高會增加保養成本；頻率低會有不預期故障風險
可降低保養成本，又能降低不預期故障風險
預測性維護實施步驟
巨量資料與人工智慧(機器學習)

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資料來源：PFN(2017/10、2018/01)；工研院產科國際所整理(2018/04)
日商Fanuc、Hitachi及Preferred Networks(PFN)三家公司合資在2018年4月
成立「Intelligent Edge System」公司，主要業務項目是開發應用在工業與社
會基礎建設領域，使用人工智慧(AI)技術的智慧邊緣(Edge)運算系統。
• Fanuc已經與PFN合作開發AI Backflow Monitor，能協助Fanuc的ROBOSHOT α-
SiA系列電動塑膠射出成型機實現預測維護。
• AI Backflow Monitor使用深度學習來評估和預測機台中的易損件(例如止回閥)磨
損狀態，讓操作員能在零件開始出現故障之前就能預知。
• 傳統的塑膠射出成型機機台健康狀態檢測，需要依靠操作者自行依據能顯示樹脂回
流狀況的機台運作波形變化，並評估止回閥的磨損狀況。新功能則利用建構在邊緣
運算系統中的深度學習技術，自動分析波形並將磨損量數位化，再依據磨損量決定
更換閥門的最佳時機，並自動告知操作員。
深度學習
Fanuc ROBOSHOT α-SiA系列電動塑膠射出成型機
使用深度學習來預測成型機止回閥磨損量
Fanuc塑膠射出成型機使用AI及邊緣運算

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資料來源：Okuma(2018/04)；工研院產科國際所整理(2018/09)
日本工具機大廠Okuma在2016年日本國際工具機展(JIMTOF)中推出包含AI
功能的新一代CNC控制器OSP-P300A。
安全運行 計畫保養 減少停機時間
AI診斷
滾珠螺桿支
撐軸承缺陷
滾珠螺桿缺陷
診斷動作
OSP-P300A具備工具機運行可靠診斷方法，不需要依靠診斷測量設備或機器維護
的高級知識。透過將AI技術與基本機械特性和CNC分析數據的複雜知識相結合，新
的控制器可診斷工具機上的滾珠螺桿或螺桿支撐軸承是否發生故障。
Okuma具備AI功能的新一代CNC控制器

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資料來源： Meidensha Corporation(2017/11)；工研院產科國際所整理(2018/04)
日商明電舍(Meidensha Corporation)推出小型邊緣運算電腦(Edge
Computer)，能從半導體設備等各類自動化設備中蒐集資料。邊緣運算電腦
能透過機器學習功能，從設備運作資料中發現異常，協助客戶建立機台設備
預測維護能力。
AI邊緣運算電腦
機台設備
1. 透過感測器蒐
集機台資料
1. 透過感測器蒐
集機台資料
2. 形成AI參數
AI機器學習
伺服器
3. 學習結果寫入
AI邊緣運算電腦
4. 監視感測資料
5. 以AI判斷機台是否有異常
日商明電舍以AI邊緣運算實現機台預測維護

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資料來源：Reality AI(2018/04)；工研院產科國際所整理(2018/09)
Reality AI位於美國紐約，成立於2015年。該公司使用人工智慧工具，為汽
車、製造設備、消費產品及健康醫療產業客戶，對加速度與振動、音訊、影
像與光達訊號進行分析。
• 在 2018 年 德 國 漢 諾 威 展
中， Reality AI、Siemens
及Ham-Let合作發展，展
出可透過流體流經管路閥
門的聲音分析來監測幫浦
與閥門運作是否正常的應
用方案。
• 此項創新方案可提供的異
常偵測與預測功能包括：
 軸承及元件損耗
 剩餘可用壽命
 特殊狀態及事件
 機械元件相關議題
 異常狀態或活動
Reality AI管路閥門聲音分析

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14
資料來源：工研院產科國際所(2018/08)
新漢智能預知維護保養解決方案
新 漢 智 能 使 用 機 器 學 習 技
術，針對工具機、機器人、
輸 送 帶 等 非 連 續 性 轉 動 設
備，建立健康診斷、預測維
護與失效元件分析方案
新漢智能提出的預知維護
保養解決方案，可針對渦
輪、壓縮機、馬達、幫浦
等連續性轉動設備進行運
轉平衡分析

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資料來源：各公司網站；工研院產科國際所整理(2018/09)
人工智慧品質檢測應用國際案例
公司 人工智慧應用方案 應用方案特點
(日本)
NEC
使 用 AI 技 術 的 產 線 產 品 檢 查 解 決 方 案 「 AI Visual
Inspection」。將產線品影像儲存在雲端平台，平台中的
AI模組透過影像資料分析，建立能分辨良品與不良品的判
別模式；並將模式傳送到產線品檢設備(Edge端)。
結合NEC的IoT 平 台「NEC the
WISE Iot Platform」；使用NEC
發 展 的 「 RAPID 機 械 學 習 」 技
術，能對金屬、人工樹脂、塑膠
等物件影像(含X光照片)進行快速
分析。
(日本)
Fujitsu
透過AI技術(Genetic Programming)，能從少量產品圖像
數據中獲得最佳圖像識別解決方案。在零件裝配線上進行
測試，圖像識別系統能自動生成檢測代碼，可縮短80%辨
識系統建立時間，識別成功率達97％。
能自動從少量圖像資中建立最佳
的圖像識別方案，可滿足多多樣
少量產品自動品質檢測需求
(日本)
MIRUC
人工智慧檢測系統AI HAYABUSA可藉由比較從學習數據
中取得的特徵量，進行產品品質判別，以及產品瑕疵分類
可取代傳統比對式影像檢測及人
工目視檢測；可應用在汽車、半
導體、金屬加工等多種產業
(美國)
IBM
透過深度神經網路，從歷史樣本中自動提取各種缺陷特
徵，從圖片中自動識別可能的缺陷並標識出位置，便於工
作人員及時發現和糾正，提升產品品質和工作效率。
可 自 動 檢 測 並 輸 出 工 件 位 置 座
標；可自動測量高精度的工件尺
寸 ， 並 對 良 品 和 不 良 品 進 行 分
揀；對裝配不良件零容忍，能夠
自動檢測裝配件是否有效安裝
(美國)
Landing.ai
基於機器視覺應用的精確品質分析(自動視覺檢測系統)。
可在超出人類視覺範圍的解析度下發現PCB的微觀缺陷；
使用機器學習演算法對極少量的樣本圖像進行檢測訓練。
能自動從少量圖像資中建立最佳
的圖像識別方案，可滿足多多樣
少量產品自動品質檢測需求

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16資料來源：工研院產科國際所(2018/10)
人工智慧是實現客戶價值創新的有力工具
產業客戶效益
• 提升自動化程度
• 增加工作效率
• 降低成本
• 提升品質良率
• 提升決策速度與
品質
• 提高資源使用效
率
• …
台灣AI製造業應用發展挑戰
• 產業學習資料取得與分享
• AI與專業領域知識整合
• 人才培育
AOI領域AI應用發展機會
• 準確與速度：感測+邊緣運算裝置+AI
• 從品質檢測延伸到品質瑕疵肇因分析

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http://ieknet.iek.org.tw
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