防呆：AI 视觉打造零缺陷的生产线

18 October 2024

By Sursha Wu 

防呆 Poka Yoke 概念源自豐田式管理，目的是希望降低生產過程中的人為錯誤風險。

深耕業界多年的資深廠長與我們分享，Poka Yoke 這個概念在實際場域應用時，會被進一步被區分成防呆與**防錯。**防呆法或防呆主要透過間接性或直接性的治具和設計，根本性阻止錯誤發生；防錯則是設計面無法防堵錯誤時，改由在製程端進行管理，在錯誤發生的當下就立刻告警，防止錯誤蔓延。

前言

透过构建完善的防呆机制，企业能够在制造流程中预防潜在问题的发生，避免瑕疵品进入市场，并从源头上消除设计缺陷。 随着 AI 技术的快速发展，AI 视觉技术因其即时性、高度灵活性与不可取代性，成为了制造业中实现全面防错防呆的关键工具，有效提升生产流程的精确度与运作效率。

AI 视觉怎么提升防错防呆应用?

防呆 (Error-Prevention) ：利用治具、輔具、夾具等介入，從設計端預防錯誤的發生。簡單例子會是，為了確保作業員以正確的方式組裝零件，設計一個擋住非目標接口的蓋子，或要求作業員使用帶有防反裝設計的接頭，解決錯誤根源，不留發生錯誤的空間。

防錯 (Mistake-Proofing) ：當錯誤無法有效透過設計面阻止時，在製程面的介入來防止錯誤的擴大或流入下一階段。例如，在螺絲與墊片鎖付的作業場景中，工件堆疊的情況下，無法透過『間接防呆設計』確保作業員按照組裝規範，但透過在作業流程中做好防錯，可以有效確保錯誤在製程中就被察覺。

AI 视觉怎么协助制程中的防错防呆

防呆的核心

防错防呆对制造业的重要性

在制造业中，产品良率是直接影响市场竞争力和公司营运绩效的关键指标。

而要提升 Yield Rate良率，首要任务便是在生产流程中实施有效的防错防呆，确保每个环节的操作正确无误。 设备或材料异常、工具磨损、人为操作错误是制造业生产线上常见的错误原因。

而人的因素是当中最难管理与追踪的。

生产线隐藏的人因操作错误

现今制造业生产线仍高度依赖人工提供生产力。但在布满作业员的生产线上，往往面临一个困难的管理问题──人的不确定性提高不良率。疏忽、身体状态、操作熟悉程度等，都可能影响产品质量。

为了降低生产中发生错误发生的机会，或避免错误进入下一个生产阶段，制程中的防错防呆机制设计显得更加重要。

IPQC 带来的效益

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IPQC（In Process Quality Control Section）制程内质量管制，目的是控管生产流程中的每个步骤，在错误发生的早期阶段就予以检测并纠正，从而防止错误进一步扩大。生产流程中的质量问题若能被迅速解决，除了能减少返工和浪费，更能有效防止不良品流入市场，避免对企业形象和信誉造成损害，进而节省因瑕疵产品带来的高昂成本。

一个有效的防错防呆机制设计，能够强化 IPQC。

• FPY 的提升：First Pass Yield, FPY 是指在一个制造步骤或制程中，第一次生产的产品不需要返工、重工或修改就能通过检查和测试，并符合质量标准的数量。正确的作业员培训和符合制程标准的生产能有效提升 FPY 。

• Yield Rate良率 的提升：Yield Rate良率 是指在生产过程中产出的合格产品与总生产数量的比例。良率越高，代表生产线上制造的产品合格率越高，对于降低成本、增强效率、增加市场份额有很大的帮助。

防呆机制设计的痛点：『看不见』生产状况

在建立防呆机制之前，准确了解产线中的问题是核心。然而，传统用于制程追踪的工具难以提供产线工程师全面的生产过程可视性，导致问题难以被有效解决。

让我们设想一下，在一条电动机车的组装产线上，一机双人的工站由作业员协同完成组装工作。尽管导入了 MES 系统，该系统其实只能分别判断两个作业员的操作步骤，无法整合分析整个协作过程。因此，当系统侦测到生产流程中的异常时，产线工程师难以迅速判断问题的真正原因是工具、料件还是操作流程。

传统系统中缺乏生产影像记录，当出现问题时，产线工程师仅根据数据进行推测，而无法具体看见问题发生的过程与细节。

建立具备高透明度、能够系统性追溯和追踪生产状况的工具，是有效『降低错误』的关键步骤。

同时，我们也发现，实务上并非每一种生产流程都能透过设计防呆机制来事先预防错误的发生。

无法完全排出制程中的错误。因此，一套能够协助防错的工具，变得尤为重要。

如何升级现行的防错防呆工具？

过去主要依赖事后的数据分析与问题追溯，但往往是等到错误已经扩大，甚至需要返工或收到客诉后才进行调查，错失了及时防错处理的最佳时机。

同时，传统制程数据疏忽了许多人为执行 SOP 的过程，实务上不足以提供完整的制程优化的洞察。

随着生产流程日益复杂，在面对作业员协同作业或产线变动时，现行工具还是难以快速识别和解决潜在问题，达成制程防错防呆的目标。

导入 AI 视觉技术，能解决多面向的问题。

加入 AI 视觉，升级防错防呆应用

即时性

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AI 视觉系统在生产线上部属摄影机，不只记录生产过程，而是在制程的当下即时确保作业员操作符合标准生产流程 SOP。

AI 视觉能抓取异常的生产步骤，并提供异常分析。

在作业员执行层面，能达到及时防错。当生产问题被识别时，工站会立即停止并通知管理人员，不会让有缺陷的产品进入下一个工序。

在管理层面，管理人员能透过可视化的生产报告，快速得知异常发生的原因，并判断是否要放行工站或是进入产线排解肇因。

不可取代性

AI 视觉系统能够辨识作业员的协作行为，分析生产影像，将非结构化资料转为结构化的数据分析，这是现行制程追踪工具都无法做到的事情。

AI 视觉协助产线工程师，完成生产 SOP 的全记录、检视、分析，并生成可视化的生产报告。

产线工程师在管理平台上可立即看到示警异常的工站与停机原因，针对有疑虑的示警，管理人员也能透过生产影像的追溯再次确认生产状况。

AI 视觉的导入，提供管理者透明的生产履历，不遗漏所有生产细节，对于日后的生产流程优化、防呆机制设计提供了完整的资料支持。

灵活性󠀠󠀠

随着越来越多工厂迈向数字化转型，许多企业已经导入物联网装置，例如 MES 制造执行系统，来提升制程质量管理。然而，当遇到生产瓶颈或需要扩展现有的管理机制时，系统整合往往成为一大挑战。

AI 视觉技术不仅是一种能够有效帮助识别生产瓶颈的工具，还能顺利与工厂现有的质量管理系统无缝整合。在不更动现有流成的情况下，不同的质量管理工具可以协同运作，强化防错防呆机制。

同时，AI 视觉技术的导入无需更动现有的产线流程，这不仅降低了防呆机制设计和系统开发的难度，还能进一步优化整体生产品质。

面对产线料件变更或品管标准改变时，AI 视觉也能动态调整异常辨识的模组与标准，帮助工厂更灵活运用产线。

AI 视觉在制程中就做到防错防呆，可以让工厂不需要在制程的尾端加入质量管制站点，对于人力节省与开发成本下降都是一大帮助。

成功案例

知名电动摩托车品牌，近年致力于智慧工厂的部属。初期已导入由 MES 和 AGV 构成的防错防呆机制，当 MES 系统没有收到制程参数，AGV 不会放行，防止错误进到下一个组装步骤。

随着产量的提升，工厂发现早期发现的保固问题仍然存在。主因是 MES  系统无法追溯人员的组装过程，未有效执行 SOP 的情况仍存在。

AI 视觉系统成为了改善防错防呆的唯一解方，补足了关键质量站点缺少的生产履历。

阅读完整成功案例：看电动摩托车制造大厂利用 AI 实现智慧制造

AI 视觉驱动的防错防呆：HOP（Human Operation Platform）行为分析平台

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在智慧制造的浪潮中，企业纷纷希望透过 AI 技术来提升竞争力。

然而，真正的挑战在于，如何确保导入 AI 不仅仅是追赶潮流，而是能够实际为公司营运和产品市场表现带来显著效益。企业需要选择真正能够解决核心问题的技术。

以 AI 视觉技术驱动的 HOP 正是这样一个解决方案。

透过在产线上的导入 AI 视觉能够提升产品的良率，对于公司成本、竞争力和市场占有率等等会有明显的 ROI 效益。

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