By Sursha Wu
前言
隨著工業 4.0、智慧製造、人工智慧等議題的興起，使得工廠的數位轉型，成了不可忽視的趨勢和挑戰，企業皆期望可以透過自動化的軟硬體導入，徹底解決生產效率與品質問題，實現生產升級。HOP 人因作業平台，正是能協助企業達成目標的解決方案。
然而，導入 HOP 之前，需要多方面的準備與規劃。本文將從 HOP 的功能與應用開始，逐步講解導入前需注意的要點，為企業提供切實可行的建議與指引。
HOP 是什麼？
HOP，全稱 Human Operation Platform 人因作業平台。專為勞力密集產線設計，為人工作業製程提供數據化與自動化的管理平台。
透過 AI 視覺技術，紀錄與數據分析生產影像，提供即時生產管理支持，協助管理層掌握生產過程，辨識製程肇因，與防堵製程錯誤。
HOP 的產品功能
數位工站 Digital Station
數據化人力產線資訊。
管理者可在平台上看見各生產線的運作狀況，讓管理者不用進入產線，也能全面掌握生產進度。對於異地設廠、跨部門管理、產品生產履歷建構有
AI 線平衡 AI Line Balancing
生產效率優化。
自動化追蹤與分析關鍵產線數據，如：生產線週期時間 (Cycle Time)、製程時間 (Process Time) 與閒置時間 (Idle time) 等等，大幅度減輕人力管理的負擔，提供完整生產計畫優化的資訊支持。
AI 防錯防呆 AI Poka-Yoke
製程品管即時作業防錯。
人員設定好 SOP，系統會自動追蹤人員的作業動作，當發現未符合標準的作業流程時，系統會自動發布告警，通知管理人員，協助抓出製程瑕疵。
HOP 對產線的重要性
改善生產品質
做好製程端防錯防呆，可以省去許多品管端的工作。
AI 視覺辨識能在製程的當下，就確保作業員操作符合標準生產流程 SOP。
製程端防堵錯誤，不僅有助於減輕品管端負擔，更能提升整體產線良率。
提升生產效率
透過生產影像紀錄＋ AI 視覺分析，一切生產過程都被詳實紀錄與分析。
完整的產線報告，能夠揭露隱藏的低效率肇因。無論是人員的作業錯誤，或是作業SOP設計問題，HOP 的數據洞察能消除管理盲區，為產能優化提供不可獲缺的支持。
提升管理效率
HOP 提供客觀數據資料支持。
持續分析產線影像，並生成數據生產報告。
管理人員能直觀、清楚地掌握產線狀況，快速看見低品質低效率的肇因。
完整的資訊支持讓管理人員，能更有效率地提出優化生產的計畫。
所有生產過程的環節，都被完整紀錄。
HOP 導入要點及注意事項
準備好要解決的問題
導入 HOP 前的第一步，從充分了解產線開始。
企業應首先明確當前生產過程中或管理上，存在的瓶頸或痛點。可能是影響效率、品質或管理透明度的關鍵問題，例如（不限於以下情況）：
- 現行製程管理系統不足，品質肇因難追溯。
- 某條產線生產效率波動大，無法穩定達成生產目標。
- 某工站時常作業瑕疵，製程品管無法落實。
只有在確定好需要解決的核心問題後，HOP 的切入點才能明確。
確保基本標準化的作業模式
在 AI 發揮效用之前，基本的 SOP 標準化的作業流程是必不可少的基礎。
HOP 的核心功能在於，協助追蹤和記錄生產過程中的「異常」。由於系統是基於人類所「定義」的作業流程進行分析與紀錄，我們建議您的工廠應具備一套相對標準化的作業模式，例如（不限於以下情況）：
- 工件擺放的正確範圍
- 螺絲鎖付的順序
- 組裝動作的具體步驟
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，導入時已經可以省去 AI 視覺冗長的訓練時間。若能再輔以工廠端，已建立好明確定義作業流程的情況下，更能加快導入進度，和有效降低誤判，進一步提升 HOP 的運行效率和準確性。
認識 AI 的需求與限制
AI 視覺需要影像資料的訓練：
AI 視覺的運行的原理是用影像資料進行模型訓練。為了維持模型的判斷效能，需要定期提供新的影像數據，來維護模型的效能，同時確保系統能適應生產環境中的變化，例如：光線條件、工件外觀的細微差異或流程調整等。
AI 就像一個初入工廠的新手，需要透過不斷學習累積經驗。隨著更新與標註，AI 的能力逐步提升，最終能像資深廠長一樣掌握各種變化。
── PowerArena AI Director, Tzu-Kuei Huang
PowerTalk Expectation vs. Reality: AI in Smart Manufacturing. What’s Next? 科技想像 vs.管理現實：AI 智造到底意味什麼？
模糊的影像會增加 AI 誤判的風險：
雖然 AI 視覺相較於傳統 AOI 瑕疵檢測已排除掉錯殺率過高的問題，並在檢測與分析方面具備高效率與穩定性，但工廠環境變化時，影像的品質就會受影響，如光線不穩定或工件表面反光，可能干擾 AI 模型的判斷。
HOP 的 AI 視覺技術是生產管理強大的輔助工具。然而，確保影像資料能反映真實生產場景，才能讓系統充分發揮其價值。
搭建數位基礎建設
我們認為，數位基礎建設不僅是 HOP 順利導入的關鍵，更是推動整體數位化轉型的必要條件。
AI 的導入是一個循序漸進的過程，需要企業從多層面進行周全的規劃與執行。而這一切的關鍵，是管理層對於企業現況的了解，以及對轉型目標的設定，與未來更長期的策略規劃。
因應 HOP 的運行需求，我們建議企業應確保工廠具備一定的數位化基礎，或願意投入資源於數位化基礎設施的建設。
系統會大量牽涉到影像的傳輸與資料運算等，會需要投入攝影機、網路架設、伺服器等設備。而因應不同的案場，所需要的設備等級規格也會有很大的差異，主要取決於產線專案的需求。
當然，如果您的工廠已經配備了生產管理系統（如 IoT 或 MES），HOP 在不更動現有流程的情況下，能夠與這些品管工具協同運作。不僅強化製程品管，也減少了系統開發的難度。
籌備團隊成員
HOP 導入的過程牽涉許多的溝通、反饋、維護、調整等，不僅需要專案負責人，也會需要第一線的產線管理人員參與合作，提供最直接的需求與反饋。然而，這並不表示您的團隊一定需要備有專業的數據科學家或技術工程師。
HOP 採用 no-code 的操作模式，設計的初衷就是為了讓產線人員能更直觀地管理。
HOP Dashboard 採用 No-code 形式，不需程式撰寫背景，能直觀操作。
培養擁抱 AI 的企業文化
我們希望企業可以知道，導入 HOP 的價值不僅在於短期內的效率提升，更在於為企業開啟更多的可能性，並賦予長期的發展潛力。AI 技術的應用，能夠幫助企業突破傳統運營模式的限制，打造更加靈活、智慧的管理方式，從而在競爭中保持領先地位。
