技術論壇
發文時間 2019/07/22 作者 jiajheng.yeh
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IoT數據資料蒐集/分析/預測類
從網路時代到物聯網興起,工業 4.0 強調自動化與生產線聯網功能,而新一代的智慧工廠發展,則更仰賴邊際運算、AI 和數據分析。然而,究竟要如何讓製程最佳化,使得生產速度提升呢?
發文時間 2019/08/11 作者 yinghsuan1217
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我覺得就AI而言~
AI 可以擴大機器人的學習與自律能力
讓協動機器人能夠擁有更多功能、協調性
同時還可以免除安全柵設計
提高簡易性與配置和移動的自由度
讓生產速度提升!
發文時間 2019/08/16 作者 chuckmails
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從AI改善製程,可以從很多不同的面相來看。
從工廠能源管理來看,監控水電、室內照明,都是可以大幅減少開銷的作法。
在設備與機台管理方面,遠端監測配電、變壓器等等設備運作狀態,視覺化機台資訊。
在分析與預警上,透過量測訊號、特徵轉換、與抽取異常特徵行為偵測,將製程最佳化,減少故障與不必要的資源浪費。
發文時間 2019/08/20 作者 ShenWaWa
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如果人臉辨識這個概念也能運用在生產流程上
例如一鍵掃描哪件產品的外觀有虧損
或經由紅外線掃射判斷出哪些產品內容物有異常
相信這樣的生產效率也能迅速提升
發文時間 2019/08/29 作者 j;6u045j6
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除了 AI 與機器學習外,在運送、倉儲與配送上,也需要新技術促進產業轉型,透過去中心化、多點記帳、全網共識的特點,為物流產業帶來更高的效率、更低的成本與減少風險。
發文時間 2019/10/16 作者 mileen.tsai
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目前NIP公版聯網服務平台,可以讓設備機台的製作件數、稼動率、機台使用率,甚至是機台運作的異常警示等,都能連結系統呈現在螢幕面板上,產線數據「看得見」,有助於快速調整改善製程,讓生產更順暢。
發文時間 2019/11/06 作者 小文
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工研院也透過大數據優化製程參數來製作LED
將實驗參數導入巨量資料庫
透過相關參數的優化
節省製程開發驗證的時間
開發出「磊晶製程參數優化系統」
透過知識系統的建立
縮短相關人才的養成時間
參考資料:https://technews.tw/2015/11/18/itritech-led-big-data/
發文時間 2019/07/22 作者 omnixri
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工業4.0主要強調是智能化(感知+決策)生產,但若前面的自動化(2.0)及資訊化(3.0)都沒建置,那調整製程及加速生產可能就只能淪為紙上談兵。
一般在工廠生產速度(或停線)主要受幾大項因素干擾,包括:
- 供料來不及
- 供料品質不佳容易造成卡料須人為排除
- 機器速度調高易造成不良品
- 各加工站別移動時耗費太多時間
- 各站別加工速度不一造成瓶頸
- 加工機器(刀具、模具、設備)在非預期保養時間提前損壞無法即時回復
- 不同訂單間更換治具過於頻繁
- 入倉、出倉動線阻礙
- 員工訓練不足造成故障排除時間加長
- 其它非正常故障
上述狀況並不一定能用AI或數據分析就能改善,因此不同作業(訂單)模式的工廠要先盤點工作瓶頸,再依不同急迫性、重要性循序投入人力、物力、時間及各項AI或數壉分析來改善,如此才能有效提升產能、良率,縮短工時(人員及機台時數)。
發文時間 2019/07/23 作者 omnixri
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本次AIGO第二梯次出題有很多廠商提出此類相關需求,有興趣的朋友可至「解題競賽」區進一步了解。
*生產優化
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
5. 【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。
6. 【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。
*時序預測
1. 【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。
2. 【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。
3. 【雲逵科技】自動化機械加工整合AI主軸負載數據分析:根據主軸負載數據預測加工異常現象。
4. 【宇聯電子】切削加工的刀具突發崩斷問題解決方案:利用機台工作資訊分析並預測加工突發性異常情況。
5. 【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。
6. 【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。
發文時間 2019/07/30 作者 linda.lin
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智慧工廠的長遠目標是運用易與周邊設備整合的智慧機器,
進行製程參數分析與調整、集中化資料管理及提供廣泛的輔助與支援功能。
高性能製造執行系統(Manufacturing Execution System;MES)與生產間的IT網路連線,
則是提升機器調整與控制、自動化及整體製程效率的關鍵,
可讓製造廠收集、處理、分析及歸檔所有與工作、機器、設定、程序及品質相關的資料。
有道理!
作者 181203 發文時間 2020/02/11 按讚 1