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偲倢不僅僅是軟體開發公司,我們也致力於自動化
產業的發展,與自動化相關的應用夥伴並肩合作。
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2021年11月
藉由AI視覺檢查 讓工廠生產效率與良率突飛猛進
綜觀現今的智慧製造,儼然蘊含「3A新浪潮」,三個A分別是AI、Automation及Autonomous;足見以AI為首的三大技術特色,對製造業數位轉型的發展可謂至關重要。研華專案課長蘇俊豪表示,根據IDC的最新人工智能支出指南報告,預期2025年中國AI市場總規模將逾160億美元;另依TrendForce預測,隨著數位轉型加速及遠端作業需求提升,估計2021年底全球智慧製造市場規模可望達3,050億美元。綜觀AI之於智慧製造的應用範疇,視覺檢查絕對是關鍵一環,為此研華在近年積極與偲倢科技合作,打造出成熟的AI AOI解決方案。 偲倢科技市場開發經理吳竣民指出,偲倢是一家擅長AI視覺檢測與自動化導入服務的公司,已有5年以上AI AOI落地經驗;迄今的每一分鐘,偲倢客戶都在進行逾20萬次檢測分析。 ▲研華專案課長蘇俊豪(右)與偲倢科技市場開發經理吳竣民(左),同台演繹「AI於視覺檢查的落地應用」這一主題。DIGITIMES 吳竣民說明,傳統規則式AOI有幾個常見瓶頸,包括瑕疵規則設定複雜,相容性低;難以精準定義不規則瑕疵,誤判率高;不易區分瑕疵類型,難以溯源製程問題。AI的出現,並非取代AOI,而是為AOI加分。 以某家從事EUV光罩門製造的企業為例,過去曾倚重規則式AOI來進行瑕疵檢測,但必須撰寫複雜邏輯導致負擔沈重,如今導入AI,即可由AI自主學習哪邊該檢或不該檢,無需預先設定複雜邏輯,便能精準檢測瑕疵的種類、面積與位置。 另外某家半導體公司也利用AI執行晶圓(Wafer)平整度檢查,可依顏色過深或過淺而辨別瑕疵。回顧過去,工程師每隔2~3小時需要到產線看照片,以確認這批生產有無問題、良率是否驟然暴低,但效率不高。後來該公司接受偲倢的建議,將Wafer圖片交由AI分析,凡偵測到瑕疵率暴增、即發出告警,使其生產良率從85%提高到93%,AI通報準確率超過95%。 「AI不是放羊的孩子,而是精準的吹哨人!」吳竣民說,因此現在亟欲導入AI的企業迅速增多,但他們也擔心一旦導入AI方案,日後不管要新增產品或調整參數,皆須仰賴AI廠商,形同遭到Vendor Locking;所以不少客戶為防止Know-how外洩,都會對廠商有所保留、給予不完整資訊,導致廠商也只能訓練出不完整的模型,形成負面循環。 反觀偲倢則會藉由兩大方向,循序引導用戶實現AI自主化。首先讓客戶理解AI導入流程,包括工廠與產品適性評估、AI訓練與調校輔導、自動化整合開發、規模化技術支援等,並預先提示每個階段可能遭遇的瓶頸,再實際帶領客戶從頭到尾走過一遍,藉機協助客戶端現場人員培養AI Know-how。 其次借助偲倢的SmaAI這個富含彈性的開放平台,使客戶受惠於步驟式指引,一步步完成自主性AI訓練與驗證。從而加速工廠上線速度,大大提升生產效率與品質。 ▲【D Forum 2021智慧工廠論壇】研華&偲倢:AI 於視覺檢查的落地應用 Source: Digitimes
02
2021年9月
兼具產業跨域與模組化設計 偲倢科技讓AI視覺檢測效益穩定發揮
▲前端導入、智能排程與數據賦能 - 偲倢產品結構概念。偲倢科技 製造領域中AI是建構智慧化系統的關鍵,在成本效益的考量下,視覺檢測成為業者導入重點,其中透過圖形化平台、工業相機、自動光學檢查(AOI)與AI演算法的整合,提供製造業可簡易導入、快速浮現效益的產線視覺檢測平台的偲倢科技,其模組化設計且兼具產業know-how的跨域能力,不僅為多家被動元件業者採用,也成為今(2021)年進軍中國、越南市場的關鍵。 偲倢科技總經理陳青煒觀察:「AI是近年最火熱的話題,不過要找到合適的應用場域,並設計出架構和功能都獲客戶接受的系統並不容易,尤其製造系統對穩定度與效能的要求甚高,加上需有高度專業,因此建構貼身合用的AI系統有其難度;另一方面,雖然市場已經有成熟的AOI技術,但因為產品外觀瑕疵檢測複雜多變,許多外觀檢測需求,不是使用AOI會有極高的過殺率,就是得繼續仰賴人員來目測,所以AOI必須再進化,搭配AI的技術方能滿足此市場需求。」 偲倢科技的平台將軟硬體技術整合在產線終端設備上,並透過自行研發的的深度學習演算法與平台,讓設備能有快速使用AI辨識產品瑕疵類型的能力,快速進行產品檢測。 陳青煒坦言,目前市場上已有眾多廠商推出以AI演算法辨識產品瑕疵的平台,不過這些平台能在製造場域中順利落地並持續產生效益者極少。他點出主要原因在於多數AI團隊在遇到落地問題時都僅調整AI模型,忽略了AI導入製造現場後,尚需因應源源不絕產出的數據,以調整平台的軟硬體架構,因而造成AI系統遲遲無法順利運作,或是效益難以穩定浮現。 他進一步指出,工廠產線的環境複雜,偲倢科技因團隊成員有長期服務製造業的經驗,再加上AI專業知識,在這兩大區塊的專業下,得以協助客戶確保系統的準確度及效益。 在充足的專業準備與即時調整服務,偲倢科技的平台已有多起成功案例。陳青煒表示,公司除了建構SmaSEQ與SmaAI等平台外,也在導入的前、中、後不同階段提供諮詢、調校與維修等完整的技術服務,平台成效都相當理想。他以台灣大型被動元件廠為例,被動元件的出貨量龐大,若後端檢測品質不佳將對業者帶來重大損失,在導入偲倢科技平台後,該廠商的產品過殺率(overkill rate)降低2%~3%,每年省下新台幣2~3億元的報廢支出與70%篩檢人力。 除了被動元件外,未來偲倢科技的產品也將致力開拓金屬製造領域的應用,因金屬件模具等產品有高度的外觀瑕疵檢測需求。陳青煒表示,目前許多客戶積極布局中國與越南海外市場,偲倢科技也跟隨客戶的腳步前往設點,不過他也指出,兩處市場廠商所具備的AI能力不盡相同,須有不同的策略因應。 陳青煒分析中國市場的競爭對手,在技術和資源上都有不可忽視的實力,但其系統多聚焦在單一產業,跨域能力和經驗較為不足。偲倢科技的平台將功能拆分為大量模組,客戶可視本身需求選擇模組,快速組建兼具速度、效能的最適化系統,構築雄厚的海外市場競爭力,為2021年前進中國與越南市場打下紮實的基礎。 陳青煒認為,缺工是全球產業面臨的挑戰,製造業數位轉型是必然趨勢,但智慧製造並非要把人力完全去除,而是從根本思考如何讓人力在整個製造環節中,將勞動層級升級成具備技術與專業能力,讓智慧製造真正落地,產生效益。 對客戶而言,提供一起成長、與時俱進的服務,也是偲倢科技的發展重點,以本身累積多年的經驗及產品平台,提供客戶一條龍AOI+AI 智慧製造落地服務,在前期技術評估、中期上線驗證、後期數據分析結合起來,讓客戶達到持續精進的生產智慧化。 Source: DIGITIMES