五步驟 HOP 產線導入指南,資料飄移(Data Drift)與模型維護

五步驟 HOP 產線導入指南,資料飄移(Data Drift)與模型維護

15 January 2025

推薦先閱讀:HOP 是什麼?HOP 導入事前部署要點一次看

By Sursha Wu

前言

在智慧製造的浪潮下,大量企業已著手投入 AI 領域的應用

根據 2023 市場報告,美國過去五年在 AI 投資已達 2,900 億。而在導入 AI 後顯著提升利潤與降低成本方面,製造業表現第二名。
Source: IngestAI, The Global AI Investment Landscape: Trends, Players, and Opportunities

 

PowerArena HOP 人因作業平台,是專為製造業打造的智慧製造 AI 解決方案。

透過 AI 視覺技術,建構自動化產線管理,解決管理層在勞力密集產線中的管理痛點。

延伸了解:HOP 解決了哪些產線的問題?

HOP 人因作業平台已成功應用於多個案例,導入後的案場均因 HOP 獲得了實際效益。

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本文會介紹 HOP 導入過程中的五個步驟。讓您更清楚地了解從決定導入 HOP 到落地實施後,會需要經歷的合作過程,以及 PowerArena 在其中所扮演的角色。

考慮導入 HOP 前的幾點注意事項

導入 HOP 之前,需要多方面的準備與規劃。

確立需要解決的問題

企業應首先回到產線,了解當前生產的瓶頸或痛點。可能是影響效率、品質或管理透明度的關鍵問題。確立好想要解決的目標,能讓我們更快知道 HOP 能如何協助產線優化。

具備基本標準化的作業模式

HOP 系統的核心是追蹤與記錄異常,而這需要基於標準化的 SOP 流程。我們建議工廠建立規範化的作業流程,為 AI 提供明確的分析框架。

預備搭建數位基礎建設

為滿足 HOP 的運行需求,企業需具備基本數位化基礎或願意投入相關資源,以利系統運行,例如:攝影機、網路架設及伺服器等設備建設。設備規格將根據產線需求有所不同,以確保系統在影像傳輸與資料運算中高效運行。

閱讀詳細五大評估要點:談導入 HOP 之前

HOP 導入工作流程

不同於在手機上安裝軟體,在產線上導入 HOP 人因作業平台需要緊密合作與調整的過程,才能為產線創造最大的價值。

Step 1: 再次釐清作業痛點

我們觀察到,工廠在最初確認需求時,常常與真正影響效能的核心問題存在落差。

PowerArena 的專業團隊,致力於幫助客戶收斂思考路徑,剖析生產現況,找到核心痛點。

曾經發生的案例是,客戶希望利用 HOP 的 AI 視覺,協助偵測燈號是否亮起,以確保某個作業流程已被執行。然而,經過深入討論後,我們發現,真正的痛點並非燈號的亮起與否,而是需要確認該作業步驟是否被確實執行。

PowerArena 不僅擁有領先的 AI 技術,亦累積多年深入研究工廠作業的經驗,對生產流程有著深刻的理解。因此,導入的第一步並非匆忙按照客戶的需求直接執行,而是透過我們的專業諮詢,幫助客戶發覺產線的核心問題,進而共同討論出最適合的 HOP 切入方案。

Step 2: AI 模型認知場景

核心是讓 AI 模型充分了解產線的運作場景。

取決於不同的產線作業模式,所需的數據量可能會有所差異。

影像資料需要盡可能涵蓋所有可能的作業動作、人物、物體特徵。主要的目的是,讓 AI 能「看到」最足夠的場景資訊。

目前,HOP 具備基礎模型(fundamental model),已預先訓練識別如手部、人物、載具和印刷電路板(PCB)等基本元素。

若是屬於基礎模型已涵蓋的生產過程,就可以省去許多這部分訓練的時間。

Step 3: 協助產線標準化

在數據搜集完成後,PowerArena 會協助客戶再次釐清並定義作業標準,確保作業標準統一。

一個常見的情況是,許多產線管理層對實際生產狀況並不完全了解,這往往導致作業過程中存在「模稜兩可的標準」。

舉例來說,某產線的 SOP 規範要求:右手拿工具,左手拿零件。然而,從生產影像中我們發現,部分作業員是根據自己的習慣使用慣用手操作。此時,我們需要和產線管理者的合作,確認這種差異是否會影響生產效率或產品品質。如果會影響,就需要設置偵測;如果不會,則可能是 SOP 設計本身需要優化。

此階段的目標不僅是讓操作標準化,更是確保 SOP 的設計具有實際意義,排除不必要的追蹤因子。

對於 AI 模型而言,標準化的動作能提供更準確且有價值的數據,確保 AI 不會偵測到「無效異常」。此外,透過這個過程,管理層往往能更明白作業員在產線上的操作行為,而審視現有 SOP 的不足或不合理之處。

Step 4: 上線

完成 AI 模型訓練及產線標準化後,HOP 便可快速部署至生產環境。

對於基礎模型已涵蓋的需求,上線流程僅需 2 至 3 週,即可幫助管理者透過 Dashboard 執行生產數據的即時追蹤與分析。

在初期運行中,產線過去隱藏的大量生產問題會因 HOP 的導入而浮現,此時可能會需要再針對部分的生產步驟優化,排除無效變因。

針對這些情況,PowerArena 將持續提供專業支持,幫助客戶獲取最有價值的產線資訊。

Step 5: AI 模型微調與維護

對於 PowerArena 而言,我們的工作並不僅止於 HOP 系統的成功上線。AI 模型的持續效能關鍵在於定期的微調與維護,才能有效面對生產環境中可能出現的變化。

AI 模型的資料飄移(Data Drift)現象

在生產環境中,AI 模型的效能可能隨著時間出現波動。

這主要是由於資料飄移 (Data Drift) 現象引起的。資料飄移(Data Drift) 是指因**生產環境的變化,**使得模型的預測準確性下降。

例如,產線光線條件改變、設備位置挪動或工具折舊時,AI 模型的偵測會改變。或者,我們可以理解成,AI 模型會將這些細微的變化視為「新的生產過程」,所以出現無法正確辨識的情況。

不同於人類對「變化」能保有彈性的理解與適應,AI 模型需要透過數據更新來重新學習這些變化。

同時,為了保持模型的準確性,PowerArena 設計了維護機制,將資料飄移的影響程度將至最低:

  1. 信心度監測:持續監控模型信心度,及早偵測異常數據。
  2. 模型微調:根據新的數據分布進行調整,確保模型適應新的生產條件。
  3. 動態適應:目前 PowerArena 的 AI 模型已具備對光線、旋轉、平移等常見變化的適應能力,大幅減少因環境因素造成的誤差。

PowerArena 在導入 HOP 時的角色

在導入 HOP 的過程中,PowerArena 同時擔任 AI 視覺技術專家與智慧製造顧問的角色。

我們不僅擁有領先的 AI 技術,還累積了多年製造業導入與執行的經驗,對工廠管理和生產運作的細節有著深刻的理解。

PowerArena 提供的價值不僅限於技術層面,更在於幫助客戶快速定位產線的核心問題,並提供能切實助益生產流程的解決方案。我們認為,只有技術與實務相結合,才能真正為產線創造長遠的效益。

同時,因為多年專注於製造業的經驗,我們的團隊具備足夠的行業知識 (domain know-how),而 HOP 的 AI 模型也專為製造業運作設計。這樣的結合讓我們能顯著縮短導入時間,幫助客戶快速上線並取得成果。

HOP 為產線帶來的立即效益

HOP 徹底改變了過去依靠偏差樣本,來評估產線生產狀況的方式。

因為 HOP 對全面生產過程的數據蒐集與分析,管理者終於能夠真正「看見」完整的生產全貌,而不再依賴少量數據來推測整條產線的狀況。

導入 HOP 的過程中,管理者必須重新檢視生產流程,這往往讓他們發現許多過去未曾察覺的問題與細節,進一步加深對產線的理解。

透過 HOP,管理者能即時掌握每個工站的運行情況,無論是全局策略還是細節優化,都有清晰、可靠的數據作為支撐。這不僅幫助他們快速定位問題,還為優化產能、提升產品品質以及制定更精準的生產策略提供了堅實的基礎,徹底提升了整體生產效率和管理效能。

繼續閱讀:HOP 還能為產線帶來哪些效益?

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