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【專家觀點】AI加值智慧製造 後疫情時代掌握兩大關鍵

面對後疫情智慧製造時代,工研院機械所所長胡竹生觀察兩大AI關鍵趨勢。工研院提供

隨著消費型態轉變與快時尚興起,產品生命週期縮短,各行各業面臨客製化的挑戰,在在需要智慧機器人、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作。面對2020年COVID-19(新冠肺炎)的催化下,疫情讓企業重新評估供應鏈管理風險,將加速企業引進自動化與機器人技術,以利製造業數位轉型升級,因應瞬息萬變的市場挑戰。

然而,現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境,必須藉由結合軟體和人工智慧(AI)技術來多元化功能,藉此將老師傅的技藝數位化,以提升製造品質,並協助產業在後疫情時代,滿足分散生產基地、供應鏈動態管理、自動化生產、快速客製化等市場需求,強化國際競爭力。

該如何利用AI加持智慧製造,往往也是產業苦惱所在,建議製造業者可以掌握下列兩個加值關鍵,期許達成更彈性靈活的生產。

加值關鍵一:機器手臂聰明化 協助生產高效率

目前汽車與電子製造業、金屬加工是工業機器手臂較大的應用市場,但其實像倉儲物流、食品製造業在撿貨備料的程序上,也亟需機器手臂協助,這塊市場在過去往往較容易被忽略。

同時,也希望提高機器手臂的速度與精度來協助製造加工,但過去因機器手臂無法自主學習辨識各種不同物件,因此難以應用在撿貨備料程序。為搶攻新藍海市場,藉由導入AI與深度學習,可讓機器手臂變聰明與更靈活,能彈性自主學習辨識及處理不同的零件或工作,協助倉儲物流、食品製造與包裝等市場提升生產效率,透過結合AI,使機器手臂能應用在更多不同產業。

例如工研院在「2020台灣機器人與智慧自動化展」中,就展出首創的「AI人工智慧自動標註系統應用:隨機堆疊智慧取料」技術。這套系統相較傳統技術,1小時能自動標註1萬張,標註時間較人工快400倍,有助訓練各式AI辨識影像,進一步教導機器人取料,提升撿貨備料的效率。

此外,機器手臂導入AI後,能自主學習更複雜的任務,有助產業新進人員數位傳承老師傅的經驗。

以水五金產業為例,由於其工作環境高溫多粉塵、噪音大,不易招募新血,因此工研院近年來也與衛浴大廠和成欣業合作,導入AI和聽覺/力量感測器等科技來優化機器人功能,讓機器人彷彿人類,擁有視覺、聽覺、觸覺,還能感受研磨力量,協助水龍頭能夠研磨、拋光、瑕疵檢測一次到位,透過AI自動辨識研磨品質,解決過去瑕疵檢測仍需仰賴有經驗的老師傅目視判斷品質,過程耗時費工且不客觀的問題,協助縮短檢測時間,增進檢測品質、減輕老師傅的工作負擔和實現彈性製造。

加值關鍵二:機台設備預診 數據分析及早維護

過去製造業多以人工統計資料,但往往面臨作業流程冗長、不易保存珍貴的製造資料,從而降低生產效率的情形。近年新興的智慧製造著重以數據做決策,並藉由導入AI與聯網技術,讓機台設備具有故障預測、自動參數設定與自動排程等智慧化功能,協助機台透過數據分析與判斷,以利自動作業,提高執行正確率,減少因機台故障造成產線停擺、產品交期延遲的情形,強化製造體質,在後疫情時代搶先掌握復甦商機。

舉例來說,工研院開發的「設備預兆診斷系統」,搭配AI演算法,開發自動化、客製化的監測軟體模組,針對多種常見故障進行精準鑑別,避免人為誤判及時間浪費,使廠商全面掌握稼動率、生產監控等,能即時監測與維護設備,協助設備的生產排程、預兆診斷與健康趨勢預測,保持良好稼動率。

2020年突如其來的疫情來襲,儘管打亂並重新定義了製造業的發展,但也因此興起產業將AI應用於智慧製造的需求,所謂危機即轉機,在後疫情時代,智慧製造結合AI技術,有助產業提升軟硬體實力,增強製造韌性,加速企業數位轉型。(本文作者為工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生)

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