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立敦科技

傳統工廠製造,如何朝向智慧化轉型?專門生產電蝕化成鋁箔的立敦科技,為提升旗下用於車用電子的電極鋁箔品質,在工廠導入AI品檢,以取代傳統仰賴人工品檢方式,並將誤判率縮小於0.5%以內。

立敦科技成立於1993年,在臺灣和中國都設有工廠產線,專門製造電蝕化成鋁箔相關產品,其中包括用於車用電子被動元件的電極鋁箔。過去他們仰賴人工方式品檢,只能抽檢部份產品,且人員容易因為疲勞,導致漏判、誤判的情形,直到客戶反映產品有瑕玼,再回頭檢視生產環境予以改善,花費較長的時間外,也影響商譽。另外,整個製造業受到少子化的影響,易遭遇勞力短缺的問題。

為此,他們在兩年前和國內新創業者開必拓數據合作,開發適用於鋁箔生產的AI品檢方案,開必拓主要以旗下的fastable.ai,運用光學鏡頭拍攝產品影像,結合演算法辨識不同產品的瑕玼。立敦和開必拓合作開發這套客製化AI品檢方案,由立敦的品檢人員標示影像資料,透過監督式學習,透過深度學習辨識各種鋁箔產品瑕玼。此外,因這套方案實際部署於工廠生產環境,還必需克服不同環境光源下的影像辨識挑戰。

立敦科技發言人陳昌源表示,過去人工品檢容易產生誤判,且只有抽檢,當發現瑕玼,再改善生產問題,往往拉長了發現瑕玼、改進生產線的時間,過去瑕玼偵測曾仰賴破洞檢測機,但只能檢查是否有破洞等單一的瑕玼,無法偵測出其他瑕玼,目前這套AI品檢方案已能辨識十多種鋁箔產品瑕玼,即時檢測所有產品,當發現瑕玼時,能夠較快改進因應。目前立敦已將該方案部署在臺灣的一家工廠產線,偵測所有產品是否有瑕玼。

這套客製化的AI品檢方案,現在已能檢測印痕、花斑、灼傷、孔洞,甚至是在生產過程中,蚊蟲附著所造成的瑕玼,因電極鋁箔用於車用電子,汽車產業對車輛元件的品質要求較高,立敦透過AI檢測所有的產品,漏檢率保持在0%,誤判率縮小至0.5%以內。

不過,這套AI品檢因為運用電腦視覺辨識技術,主要以偵測鋁箔產品的外觀瑕玼為主,至於電性上是否有瑕玼,則仰賴其他設備檢測。

陳昌源表示,當AI品檢系統偵測到瑕玼後,向相關工廠管理人員發出警示,管理人員可以根據瑕玼種類,更快的研判哪個生產環節出問題,進而改善生產,避免連續生產有瑕玼產品,形成資源的報廢浪費。

目前立敦科技僅在臺灣的工廠導入,尚未引進到中國的四家工廠。

因應產線上即時檢測瑕玼的需要,這套AI品檢系統是以廠內雲方式部署在工廠內。但雙方並沒有說明導入AI品檢系統的具體成本、產線規模如何?立敦僅表示,導入AI品檢方案約需1年多時間回本。


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