數據主權: 視覺智造 從產線中捕獲有價數據(2/3)

#AIVision, #DataOwnership, #TrackandTrace

By 方薪昀

全球供應鏈議題牽一髮而動全身,任何風吹草動都會影響供應鏈的穩定。這開始令很多企業積極於利用科技,整頓現有資源。近年的轉型內容也著重於數位優先,建立完善的數據資料庫。根據電子時報統計,數據分析與視覺化、是製造業所重視的落地項目之一。市調機構 IDC (國際數據資訊有限公司)2021年12月3日公布的<2022 年台灣 ICT 市場十大趨勢預測> 其中,總經理江芳韻也預期

2023 年,全球超過 52% 的 GDP 都將由數位轉型及數位技術投資而產生。

若沒有建立數據資料中心,導入 AI 機器視覺,企業將會錯失這些獲利機會。掌控數據是轉型路上的墊腳石,那麼它能如何為企業建立起強大的數位防護盾,增加在動盪中的韌性?

給 IE 工程師一對翅膀

資料採集最佳助手

極大量。IE 工程師拿著碼錶與白紙紀錄,採集的數量也無法跟全年無休的AI 機器視覺相比。

百分百直觀。AI 機器視覺利用 start to start 的辨識技術,比手按碼錶更準確紀錄單個循環。

全天候運作。這對 24 小時的產線來說效果之大,工廠不用安排多班次的 IE 工程師來監督產線。

可回溯。當記錄到一個異常數值,看 IE 工程師的筆記也無法完整還原情境,導致羅生門。AI 影像可回溯當下產線狀況,以利工程師排錯。

作業時間全面紀錄

利用 AI 機器視覺大量記錄作業員的流程時間和動作,就能知道產線上過長的工作時間,進而改善;也可以透過影像,知道是哪些無產能的動作在拖延。遠端設廠也導入同樣的作業原理,台灣總部的工程師,能在任何時間透過 AI 機器視覺,得知異地工廠的作業困難,並提供即時的協助與輔導。

採集並掌握住全面、客觀、長時間的產線數據,就等於在數位轉型挑戰中,握有一筆優質的「籌碼」。但是在採集到這些數據影像之後,不能讓這些龐大的紀錄,變成只是儲存在硬體裡的閒置資訊,那我們該如何利用這些籌碼,在數位主權的議題裡做應用?

讓數據資料驅動您的決策

握有長時間且準確的數據資料,但能不能分析應用,是數位轉型成功與否,和建置數位系統有無意義的成敗關鍵點。這些數據,是工程團隊非常好的 know-how 基礎,並能在多方面協助我們。

作業時間異常偵測

透過影像,IE 能知道是哪些無產能的動作在拖延,也能知道是否有外力干擾作業員作業。從人、機、料、法、環,全面分析瓶頸。

停機時間洞悉

透過 AI 人體偵測,工廠管理者透過系統,能得知作業員有無離開崗位,由此得知產線停滯的根源。即時的警示,也能讓管理者在最短的時間內處理問題。

助線平衡

工程團隊可以利用 AI 提供的準確數值,套用線平衡公式,去調配出接近平衡的山積線,讓整條產線能以最流暢的作業程序,達到最高能的產值。

未來決策輔助

企業決策層的痛點,不外乎是產能和管理,如果又遇到遠端設廠的挑戰,克服地理和時間也是令人頭痛的問題。AI 視覺能提供以下技術,輔助企業解決痛點。

提質增效 企業需要高效能的生產和最低的瑕疵率。AI 視覺在每個工站用影像把關產品和確保產線流暢。

遠端管理 透過即時影像,台灣總部能及時得知異地工廠資訊,零時差管理。也可利用數位分身,在實際建廠之前模擬產線。

提供建廠資訊 供應鏈短鍊化,企業積極擴廠,AI 蒐集的資料能提供有效資訊,讓企業快速建立產線。

可視化產線並即時排錯 透過 AI 的影像歸納,可以清楚的呈現有瓶頸的「盲點」讓每個人都能清楚理解目前遇到的困難。

多方建構數據主權實力

最後,我們可以簡單複習一次。在數位主權中,AI 機器視覺能幫助我們,在 IE 資料採集與作業時間紀錄,保存大量且準確的數值。在歸納整理這些數據後,亦可以可視化產線並輔助未來決策。是的,數位主權聽起來複雜,但從種種實例,如遠端設廠,若沒有數據主權的實力加上AI 機器視覺的協助,企業的擴廠願景也無法輕易實踐。 下週,我們將帶您了解 AI 機器視覺的數據應用,探討該如何有效利用這些資料,增加自身數據主權實力。

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Source:https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/3717480/https://udn.com/news/story/7240/6296194?from=ddd-umaylikenews_ch2_story/https://www.thenewslens.com/article/174139

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