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技術論壇

主題:傳產可以如何用AI雲服務轉型?

2020/04/16yujay705

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IoT數據資料蒐集/分析/預測類

肺炎疫情日益嚴重,許多產業遭受重創,不論科技業或傳產都受到嚴重打擊,轉型與創新感覺勢在必行,不知道傳產結合AI能不能殺出一條血路?各位大大對於傳產轉型有什麼意見嗎?請問傳產可以如何用AI雲服務轉型呢?


10則留言

2020/04/16jingrul691

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協議鋼鐵去年與工研院合作,導入AI、自動化即時監控工廠生產情形,並且大量減少出貨檢測所需人力

https://buzzorange.com/techorange/2019/09/04/createsteel-microsoft/

 


2020/04/16zhoujieren8

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台灣紡織業為傳產大宗,這一塊也積極導入AI與雲端運算
紡織業的訂單其實非常複雜,不像一般訂單只有品名和數量,而是隱含非常多的資訊,例如:織法、顏色、原物料、洗標上的資訊…等,再加上訂單本身格式也不一致,有些是 Word 檔、PDF 檔或是一封電子郵件,皆須仰賴專員人工判讀、手動輸入再加以彙整,才能將訂單上的各式資料轉至 ERP 系統,產出工單、採購單…等等單據,進行後續的生產排程作業。
透過資策會所開發的訂單匯入自動化系統,訂單處理人員不必一筆筆手動輸入,只要確認系統拋轉後的資訊是否正確,大幅改善、縮短作業時程,原本一張訂單的處理時間為 48 小時,如今只要 2 小時就可以,不只效率提高 90%,作業人力也節省了一半以上,省下來的時間和人力可以用來優化其他管理流程。

 


2020/04/17laisan86

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這個問題其實很廣!不過總的來說,所謂傳統產業主要是勞動力密集、製造加工為特點,所以多為標準化大批量生產的一些行業總稱,主要是工業啦~不過近來也有國家把農業當成一種傳統產業。

這類型的行業變化不大,而且其中不乏歷經好幾個世紀的,舉例而言這次災情慘重的義大利,義大利的製鞋業就是全球知名的傳統產業之一。

假如像是製鞋業,除了量產之外再來就是要有些新潮Fashion,才能吸引全球更多買家!這倒是可能透過生成對抗網路GAN為基礎,產生出許多不同種的款式設計當成設計師的參考

而要能訓練出給GAN用的模型,就得提供不少鞋子圖樣與樣式給電腦進行分類訓練,的確還蠻適合AI雲服務能提供記憶體以及訓練GAN所需的運算能力

 

再不然像是電力供應商其實也是屬於傳統產業的一類,尤其北半球即將進入炎熱的夏季,對於電力的需求將更明顯!就輸電網路Power Grid來說,功率的分配向來都是管理上的大挑戰,這時候可以試著發揮深度學習的最大賣點~預測Prediction,協助制定電力供應上的策略。

像這種具有時節性的數據預測,RNN這類的演算法其實很適合,如果能將區域劃分後,根據電力消耗以及人流數量當基礎去訓練電腦,對於預估各區域所需的功率就很有用。

laisan86 2020/04/17 0



2020/04/17omnixri

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在最近疫情逐漸擴大之際,許多產業及廠商開始意識到自動化及智能化的重要,如何讓員工有更高的產值,更輕鬆的工作環境及提升競爭力就變得刻不容緩。可是綜觀台灣產業很多都沒自動化(工業2.0),更不要說數位化、資訊化(工業3.0),甚至智能化(工業4.0),因此要導入人工智慧就產生很多人才、技術問題。

去年AIGO推出解題競賽時,我曾寫過兩篇文章仔細盤點大家需求及各種迷思,有興趣的朋友可以參考一下。

從AIGO業界出題內容看台灣AI如何落地 https://omnixri.blogspot.com/2019/04/aigoai.html
從AIGO業界出題看如何成功導入AI http://omnixri.blogspot.com/2019/07/aigoai.html

以下就把去年和傳統產業相關的議題整理如下,提供大家參考。


【佳穎精密】 AOI產線不良品影像自動檢測系統:端子、連接器生產品質。
【大同(股)公司】 AOI產品包裝自動檢測系統:檢查包裝內容型號、顏色及內容物件是否齊備。
【新漢智能系統】 利用AI技術,讓機器人可判讀如何抓取之前沒見過物品:從影像中分辨如何抓取一個物件。
【台灣利威國際物流】 使用影像辨識判斷貨物材積:利用影像計算貨物材積。
【大同(股)公司】AI能源監控在物業管理上的解決方案:透過各項表頭資料驅動方式找出適切環境品質。
【承啟科技】 智慧工廠:利用人工智慧分析工廠機具運營最佳化:依訂單及機台狀況達成工作分配最佳化。
【承啟科技】 智慧工廠:工廠能源管理最佳化:分析用電資訊達成節能。
【大灃科技】無線接收器AI自動辨識檢測系統:建立自動影像檢測系統以偵測燈號及輸出信號。
【晟田科技】切削刀具之汰換維修預測:以影像方式偵測刀具磨損狀況以利即時汰換改善製程良率。
【雲逵科技】自動化CNC機械加工結合透過刀具、夾具AI影像辨識磨損影像功能,以即時提醒現場人員解決問題:根據影像自動分析刀具磨耗程度進而改善加工參數提升加工品質。
【台灣普利司通】AI自動檢測系統輔助輪胎成型作業的安全監控:以視頻分析員工操作機台動作以確保作業安全。
【佳凌科技】干涉儀牛頓環形狀瑕疵判斷:利用干涉儀產生之量測結果影像來判定光學鏡片製造品質。
【鍾和企業】利用人工智慧判定零件品名、規格:利用手機拍照並自動分類為何種螺絲及規格。
【清展科技】鋁門、鋁框、紗窗製程動態同步排程規劃:利用生產訂單資料庫分析生產排程最佳化問題。
【大灃科技】AI電腦輔助工業用無線遙控器出廠檢驗:建立自動化量測系統。
【天星料管】生產排程導入AI智能:根據生產資訊來優化生產成本及排程。
【清展科技】鋁件沖壓機異常停機問題分析:根據生產數據預測故障發生時機及項目以利提早準備對策。
【和明紡織】梭織廠智慧排程最佳化AI分析:根據訂單、製程資訊找出瓶頸點並優化生產排程以減少生產時間。
【和明紡織】運用AI分析梭織廠成本效益:根據過往訂單、生產、成本資料建立模型以精確預估成本及提供報價。
【力菱機電】中央空調冰水主機能源耗電負載預測】利用天氣及冰水機資訊預測耗電及自動調整參數以達節能效果。
【美溪機電】基於放電加工聲音提升加工效率:利用放電聲音預測加工狀態進而改善放電參數提升加工效率。
【商德星隆台灣分公司】螺絲成形機台動態備料排程:依據機台生產狀態預測缺料以利備料及提高設備稼動率。
【日貿精密工具】AI 監控在加工產線刀具管理問題上的解決方案:利用生產數據進行刀具更換、壽命預測及管理。
【叡揚資訊】染色機多目標預測及優化建議演算:整合水洗牢度預測模型以及總色差預測模型產生新染色預測模型。
【商德星隆台灣分公司】螺絲成形機異常停機問題分析:依據機台生產異常資訊分析故障發生原因。

 


2020/04/17omnixri

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再補充一下,傳統產業要轉型導入人工智慧,首先要將系統自動化、資訊數位化以建立大量【資料集】,接著才是根據需求找出欲導入項目,大致可分為「數據分析」、「電腦視覺」及「自然語言分析」。而以第一類需求最為明顯,大多期望藉資料來找出浪費、增加良率、妥善安排產能及預測維修等。而「電腦視覺」則以提高產品生產及檢測品質,降低人為誤判及分析操作行為保護作業安全等應用。而最後一類則以語音方式對話輔助作業程序、解決大量客服問題。

經和專家討論後聚焦在特定問題上,再小規模驗證概念,並設立目標,以減少一開始對【算法(模型)】、【算力】的需求,待有一定成效後再擴大規模及複製經驗到其它產線或項目,如此才不會大規模投資人力、物力後才發現沒有太大助益。待有了上述概念後才較能了解導入AI雲後,要如何應用虛擬主機來儲存及運算並解決各種問題及如何持續優化系統。

 


2020/04/22chengxiansong2

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最近之前有在follow的一位社群朋友要在中科基地分享,他家工廠原是做樂器的,小提琴啊烏克麗麗那種木工,後來轉型除了出midi混音器外,還把樂器用的很fashion,光劍造型還搭配聲光效果,不知道算不算轉型成功但若有興趣可以去和他聊聊,他們公司是maker hart

 


2020/04/22shuechang886

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諸多數位轉型的企業個案中,其智慧化零售解決方案必須包含的四個步驟,一、建立具有明確重點領域的願景:奠基目標客群的需求,企業要清楚定義數位化的戰略,然後再訂定客戶、品牌及財務相關績效指標,目標確立後,仍需評估整個產品線上的產品組合,與牽涉到的業務單位所需要的數位轉型幅度,以時尚產業為例,法國絲芙蘭即應用AR試妝服務—Virtual Artist,讓消費者能更便利的找到適合自己的彩妝商品。

二、評估現有功能與目標的差距:重點領域明確後,企業須評估公司數位化程度及既有資源下,距離想要達成數位化目標差距有多少,同時評估整體產業數位化發展的速度及平均水準,以及主要競爭對手現況。數位化程度評估重點在數據蒐集力(客戶跨通路的互動與交易)、銷售通路整合力(跨通路的可行性、客戶參與度及是否能有效強化客戶黏著度),並評估數位轉型所需要的人力及財務支援的比率。

三、確定機會點且量身制定實踐計劃:根據Gartner報告指出,至2021年智慧手機中將有9%以上支援 5G,當建立願景及評估差距之後,必須挑選一個數位化施作範圍並制定相關的行動措施,透過業內相關小範圍施作,以及本業技術相關的異業合作,為未來數位化轉型奠定信心基礎。

四、製定數位轉型的路線圖:數位轉型時的路線圖是調整企業戰略不可少步驟,業者要在數位發展迅速的環境下取得成功,需要了解消費者的習慣與偏好,預測市場競爭變化並隨時掌握新趨勢。因此所需要的步驟包含人力、流程、技術、內容等規劃,也就是包括關鍵活動、時間表、重要里程碑/查核點,且利用滾動式調整以降低執行風險,並確保預計達成的成果。

 


2020/04/22hannibal34

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傳統農業就業人口老化、農藥使用氾濫,成為台灣農業發展的隱憂。然而現在,導入AI、IoT與生物科技技術,結合感測器獲取溫濕度、土壤環境等數據,再加上調控系統,就能解決水分、光線、溫度等常見的農業問題,並且隨時掌握農作物的生長狀態;在不需要噴灑農藥的前提下,遠距遙控智慧蟲罐、噴灑生物抑制劑、調控驅蟲燈,讓害蟲「眼盲、餓死」,營造無毒的種植環境。

這是國內新創農譯科技(AgriTalk)的服務,他們以「農地的翻譯者」自居,開發出一套完整的智能農業解決方案,目標協助農民智慧化耕種、打造創新的產銷模式,進而扭轉傳統產業的困境。若有興趣也能多上網看看他們相關資訊喔

 


2020/04/22junwei01

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誰是企業數位轉型的推手?


其實不只傳產轉型,這一波疫情讓全球不得不面對數位轉型,這一篇新聞可以看看深思https://buzzorange.com/techorange/2020/04/01/covid-19-digital-transformation/

 


2020/05/17bioasura

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從四月到五月(現在快要六月了), 台灣漸漸的快要守好守滿, 其實面對未來各種不可知但是確需要大量的人力做好的各行各業疫情管理, 其實將各種行業裡面導入AI的項目, 適度的讓人不再因為要防疫, 而大量的用 "人做機器在做的事情" (把人當機器的概念, 例如廠房的消毒跟人流管理), 過去傳產在工作的環境上面, 對於工作場域的防疫, 以及如何將過多機械形式的操作步驟, 轉嫁到傳統人力上去執行, 應該是一個很困擾的問題 (無論是目前已經有解法或是暫時技術上可行, 但是沒有解法的場域或問題)

感覺AI應該就是幫忙傳統產業升級最好的一個解法, 因為過去如果要訂製出一個流程, 通常除了SOP之外, 有沒有相對應的硬體設備或是製作流程的機具是一個問題, 很多時候場域間應該已經有了生產的設備, 但是大量的部份需要人為的操作跟介入, 這個時候就很值得用大數據跟雲端的服務, 並且結合邊緣運算跟後端的人工智慧的分析結果, 來幫忙傳統產業升級.

這樣的狀態似乎回到了特定資訊化服務的升級版的過程, 過去可能機具在生產的過程中, 因為設備本身很難將生產過程的資料儲存或保留下來, 但是目前漸漸的生產設備以及設備之間的資料能夠上傳到後端的一份資料庫保存, 而這個後端資料庫目前也已經大量的被雲端的資料庫版本取代, 因此, 傳統產業運用AI雲服務, 相對於過去每個廠房都要自己建立一套資訊的設備, 目前網路的基礎建設在台灣已經很成熟(不論有線或無線的設備, 高速或低速長距離的版本), 這樣的狀態對於傳產把過去已經行之有年的資料庫, 移轉到雲端架構上, 是一個很好的轉型時機.

當然, 如果對於企業本身很私密的資料, 不方便上網的, 就還是建議在廠房的本地端做一個小型的私有雲, 可以上公有雲的版本在利用公有雲的架構去做後續資料的AI分析以及服務.

 

 


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