電動汽機車製造商應用：AI 視覺打造人機協作產線
電動車製造商如何透過 AI 視覺實現零缺陷
在製造業邁向智慧工廠與產線自動化的過程中，許多企業常常會面臨以下幾個核心問題：
／如何提升智慧工廠與智慧產線的品質管理？
／該如何透過自動化機制，有效追蹤作業人員是否確實遵循 SOP？
／如何在產品離開產線前，即時攔截缺陷，甚至在 IPQC 階段就提前預防？
這些問題反映出，在自動化初步完成後，工廠在進一步數位轉型，或是在製程與品質管理遭遇瓶頸時，常見的思考方向與挑戰。
背景
一家全球知名電動車（EV）製造商，一直以高度智慧化為目標打造車體組裝產線。初期導入 MES 、串連多樣聯網工具、整合 AGV 開創一條龍平行產線，實現高度人機協作的產線規劃。MES 能數位化追蹤生產，AGV 讓物料順暢移動，IoT 連網工具則記錄關鍵製程數據……
盲點：人員操作行為
然而，在這套智慧產線管理方式背後，仍存在一個關鍵缺口：人工組裝過程。
雖然 MES 能夠有效追蹤設備狀態與流程進度，卻無法掌握作業員是否確實依照 SOP 執行每一項操作—，包括是否遵守作業順序、是否使用正確工具，甚至是否完全跳過某些關鍵步驟。
這些管理人員肉眼難察的偏差，例如步驟遺漏、作業順序錯誤、工具使用未記錄，往往在後續檢驗階段難以被發現。尤其當零件逐步組裝完成後，許多內部錯誤在產品離開產線時已無法追溯，導致瑕疵品可能進入市場，增加品質風險與召回成本。
組裝工站的關鍵挑戰是：
如何彌補人工作業中缺乏可視化與可追溯的數據缺口？
是否透過自動化工具，實現製程品管中的防錯防呆機制，如實記錄產線上每一個動作，從源頭確保產品品質？
解決方案：透過 AI 視覺主動化管理人員作業
這家知名電動車大廠導入 PowerArena 的人因作業平台（Human Operation Platform, HOP），補足車輛組裝中的製程管理機制。
透過 HOP，工廠實現了：
／全天候 24/7 工位管理，不必依賴人工巡檢管理
／即時 SOP 偏差警示，立即偵測漏步驟、錯工具或錯順序
／影像化週期時間追蹤，揭露 MES 紀錄與實際作業的落差
／高風險錯誤即時停線，防止瑕疵品離開工站
／100% 產品良率，零缺陷產品出廠
從被動修正到 AI 預防
在導入 AI 視覺之前：
- 問題是在最終品檢站，甚至產品出貨之後才被發現，導致昂貴的返工、保固索賠及安全風險
- 根因分析依賴不完整的 MES 數據及人員回憶
導入 AI 視覺之後：
- 每個工位的作業動作都可見且可驗證
- 管理者可透過即時影像回溯，追蹤任何生產時刻
- 品質問題能在源頭被攔截，市場回報早期保固問題降為 0 。
AI視覺的加入能夠補足產線作業的資訊缺口。它通過即時影像分析，客觀、24/7且精確地搜集週期時間，代替傳統的人工監測，補足人為測量可能產生的失誤，真實紀錄生產情況。
如果您曾經或正面臨以下問題，那這份案例很適合你：
- 如何降低生產中的人為錯誤？哪些自動化工具輔助管理？
- 電動車或汽車組裝產線，最有效的製程品質管理方式是什麼？
- 有沒有不增加人力就能提升品檢效率的智慧工廠系統？
- 如何即時收集並分析產線與工廠數據，優化決策？
- 如何透過影像+ AI 數據分析，即時監控組裝流程並追溯成車歷程？
了解這家電動機車龍頭如何透過導入 HOP 人因作業平台與既有的 MES 與 AGV 製程品管系統整合，為產線導入能夠確保零缺陷的 AI 生產管理系統。
PowerArena 人因作業平台 (Human Operation Platform, HOP) 是 AI 視覺驅動的智慧製造解決方案。HOP 可視化生產作業，為人工組裝的工站，提供即時、透明化的生產資訊。
