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AIoT人工智慧物联网
​系统的实际应用

IoT(Internet of Things,物联网)技术深入人类生活已是进行式,近来人工智慧(AI)与IoT彼此间更为紧密,两者融合而出现的新应用型态「AIoT(人工智慧物联网) 」,透过多样不同的演算法,针对物联网所收集到的各项参数做出有效的统计及分析,使得大量的『资料』变为对管理者有用的『数据』。

应用一:机台健康预诊断、品质关系建模技术

客户A在产品生产的过程中,最常遇到的问题,像是机台的无预警故障、产品良率无法控管、故障机台待修复停机时间过久。

 

以上问题可透过针对机台的加工模式安装不同的感测器,收集数据回到可视化平台,再透过Dr. B的演算法计算分析机台加工时的各项数据,可提前预知机台零件剩余可使用寿命;当产品生产时即时分析数据出现与标准生产时不同的参数曲线,即可让现场&管理人员知道机台的某些部件使用期限即将到期,可提前进行生产排程调动,并安排机台维护,以避免停机时间过长、生产状况无法掌握等议题。

 

应用二:透过AI建模厘清生产变因,提高产能及良率稳定度

客户B因同一机台于去年、年初及年末的生产在加工参数不变的状况下,单一产品的生产周期、良率都有显著变化,调整加工参数可暂时排除良率降低状况,但每次生产都需大量时间调机,大幅增加生产周期。

 

为解决此状况,除了撷取控制器内设定的机台加工参数,同时安装感测器于机台各部件,并同时放置温湿度感测器于生产现场以监控环境数据变因。以正常生产周期及良率的加工参数、机台各项监控数据、环境参数建模,并长期实验比对,发现环境温湿度以及机台部件的磨耗大量影响生产周期与良率。建议客户严格管控现场环境的温湿度以确保加工原料的品质稳定,并以Dr. B的演算法调整机台部件的剩余寿命,提前告知客户需更换零件避免产品良率波动,使得生产流程整体效率提高。