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PCB乾燥機故障預測

能減少近200萬元損失的PCB製程設備故障主動預警系統

解題團隊:HungryWork

出題企業:科嶠工業股份有限公司

應用情境

  • PCB(印刷電路板)乾燥設備故障預測:透過數據分析能主動預知點檢及保養時機預測,設備智慧化,提升設備稼動率

企業痛點

  • 人為報修,損失大:PCB產業年營業額30億為中小型光電廠,若製成環節發生故障停工2天,預估產生約170萬損失
  • 缺乏升級工業4.0之AIoT能量:以累積全球客戶龐大感測器數據庫,但尚未能挖掘資料關聯性與數據價值

解題方法

  • 找出故障原因的數據關聯:萃取軸承馬達、溫度計路與異常紀錄的時間序列波形基準值,判斷各馬達間是否造成連動影響
  • 建立故障偵測模型:以CNN模型分析推導所有馬達與感測器異常狀態,準確率高達9成
  • 主動即時回報:設計Line Chatbot 主動即時推播偵測結果
  • 資訊可視化:透過Web雲端平台呈現設備的相關資訊以及偵測異常資訊

成果效益

  • 生產力提升:減少20%以上的維護成本、消除70%以上的非預期當機、增加20%以上的生產力
  • 系統無痛導入:整套系統建立於GCP平台。方便導入於產業中所有的故障預測需求

計畫後續效益

  • 場域測試:已建立完整的預警系統導入科嶠工業測試使用
  • 教育訓練:解題團隊與科嶠後續規劃AIoT教育訓練合作