PowerArena HOP 人因作業平台在全球知名電子製造企業的快速實施與部署

OVERVIEW

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一家全球知名的電子製造服務企業，以生產高品質的電源供應器聞名於世，該公司計劃將其在中國的成功生產線，複製到泰國的新設工廠。目標是加快新工廠的生產量，該工廠初期的生產量僅為中國工廠的八成，希望通過先進的人工作業分析和優化，迅速縮短這一差距，預計達成 28% 的效率提升。

挑戰：在新環境中的快速部署

在製造業快速變化的環境中，時間至關重要，尤其是在擴展業務至新地點時。通常，部署 AI 視覺系統來檢測和優化生產線上的人工作業，是一個複雜且耗時的過程。這涉及到訓練模型，來識別每個生產環境中特定的物體和條件，通常需要幾個月的時間。

該企業需要一個可以快速實施的解決方案，以避免在 AI 模型訓練上常見的延遲。他們還需要系統能夠足夠穩健，應對新生產線的複雜性，並進行最小調整，確保泰國新工廠可以迅速達到中國現有工廠相同的效率水平。

解決方案：PowerArena HOP 人因作業平台與基礎模型

HOP 的基礎模型：

PowerArena HOP 人因作業平台之所以被選中，是因為它具有提供快速部署的獨特能力。HOP 的核心在於其基礎模型，該模型預先訓練識別如手部、人物、載具和印刷電路板（PCB）等電子廠常見物件特徵。這個模型專門設計來消除與 AI 視覺系統相關的冗長訓練時間。

快速實施過程：

HOP 在電源適配器生產線上的 25 個工作站的部署，僅用了四週時間，這大大縮短了通常需要數月的系統部署時間。這一快速部署得益於基礎模型能夠立即開始識別關鍵物體和流程，而無需進行廣泛的定制或再訓練。

檢測的關鍵指標：

• 物體檢測： HOP 系統能準確識別並追蹤所有工作站中 PCB 和載具的移動。
• 工作循環定義與週期時間收集： 通過定義工作循環並收集週期時間數據，HOP 能夠提供每個工作站效率的實時洞察。
• 精確單位產出計算： HOP 能夠識別放置在同一載具上的多個物體，從而計算出精確的單位產出。

克服傳統 AI 實施挑戰

縮短耗時近十二周的模型訓練：

傳統的 AI 視覺系統通常需要大量時間來訓練模型，以識別生產線上的不同物體，這往往會延誤部署。HOP 的預訓練基礎模型克服了這一挑戰，使該企業能夠在數週內投入運行。

環境變量：

在典型的實施過程中，諸如光照、相機角度和物體設計等變量，可能會顯著影響 AI 系統的準確性，導致高故障率。HOP 的穩健物體檢測能力在各種條件下均能有效運行，確保性能一致。

可擴展性與靈活性：

跨不同生產環境擴展 AI 解決方案通常需要耗時的再訓練。然而，HOP 的靈活且可擴展的設計使得該企業能夠快速將在中國成功的模型，應用到泰國的新工廠，而無需進行重大調整。