AIoT人工智慧物聯網

​系統的實際應用

IoT(Internet of Things,物聯網)技術深入人類生活已是進行式,近來人工智慧(AI)與IoT彼此間更為緊密,兩者融合而出現的新應用型態「AIoT(人工智慧物聯網)」,透過多樣不同的演算法,針對物聯網所收集到的各項參數做出有效的統計及分析,使得大量的『資料』變為對管理者有用的『數據』。

應用一:機台健康預診斷、品質關係建模技術

客戶A在產品生產的過程中,最常遇到的問題,像是機台的無預警故障、產品良率無法控管、故障機台待修復停機時間過久。

 

以上問題可透過針對機台的加工模式安裝不同的感測器,收集數據回到可視化平台,再透過Dr. B的演算法計算分析機台加工時的各項數據,可提前預知機台零件剩餘可使用壽命;當產品生產時即時分析數據出現與標準生產時不同的參數曲線,即可讓現場&管理人員知道機台的某些部件使用期限即將到期,可提前進行生產排程調動,並安排機台維護,以避免停機時間過長、生產狀況無法掌握等議題。

 

應用二:透過AI建模釐清生產變因,提高產能及良率穩定度

 

客戶B因同一機台於去年、年初及年末的生產在加工參數不變的狀況下,單一產品的生產週期、良率都有顯著變化,調整加工參數可暫時排除良率降低狀況,但每次生產都需大量時間調機,大幅增加生產週期。

 

為解決此狀況,除了擷取控制器內設定的機台加工參數,同時安裝感測器於機台各部件,並同時放置溫溼度感測器於生產現場以監控環境數據變因。以正常生產週期及良率的加工參數、機台各項監控數據、環境參數建模,並長期實驗比對,發現環境溫濕度以及機台部件的磨耗大量影響生產週期與良率。建議客戶嚴格管控現場環境的溫溼度以確保加工原料的品質穩定,並以Dr. B的演算法調整機台部件的剩餘壽命,提前告知客戶需更換零件避免產品良率波動,使得生產流程整體效率提高。

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