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技術論壇

主題:Time is money!如何讓製程最佳化、讓生產更簡單?

2019/07/22jiajheng.yeh

3103 10 1


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?


10則留言

2019/08/11yinghsuan1217

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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!

 


2019/08/16chuckmails

0


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。

 


2019/08/20ShenWaWa

0


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

 


2019/08/29j;6u045j6

2


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。

 


2019/10/16mileen.tsai

5001


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。

 


2019/11/06小文

2


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/

 


2019/07/22omnixri

1018


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:

  1. 供料來不及
  2. 供料品質不佳容易造成卡料須人為排除
  3. 機器速度調高易造成不良品
  4. 各加工站別移動時耗費太多時間
  5. 各站別加工速度不一造成瓶頸
  6. 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
  7. 不同訂單間更換治具過於頻繁
  8. 入倉、出倉動線阻礙
  9. 員工訓練不足造成故障排除時間加長
  10. 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)。

 


2019/07/23omnixri

0


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。

 


2019/07/30linda.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!

181203 2020/02/11 1


再試一次kobe rip

181203 2020/02/11 100



2020/02/11181203

2


hi~

 

 

 

 

ddong9126 2021/01/29 0



最新發表
數位轉型時代人才職能的再進化
  近年來全球資訊產業趨勢變化快速,雲端運算、物聯網、資料科學、人工智慧和5G行動通訊等尖端技術日新月異的發展應用,帶動了數位經濟的興起,並同時重塑了全球經濟結構。根據世界經濟論壇(WEF)的預測,2022年全球GDP將有六成來自數位經濟,可見數位經濟的發展對全球經濟未來趨勢影響之重大,而其影響自然也將及於人力資源市場。   產業面臨這一波數位轉型,正如當初個人電腦、網際網路的普及一樣,將會完全翻轉全球經濟、以及企業現有的商業模式。過往數位科技人才大多為資通訊及高科技產業所需求,隨著產業積極導入數位工具及人工智慧應用、企圖尋求下一波創新成長動能,各行各業展開數位科技人才爭奪,根據國家發展委員會對於臺灣未來十年人力市場之預估,數位人才將呈現大規模人力缺口。   AI取代工作 還是創造機會 科技帶來翻天覆地的影響,新興領域之人才需求不斷攀升,嶄新的商業模式、跨領域的整合應用也層出不窮。迎接新科技帶來新工作機會的同時,人才技能必須時常更新,以掌握未來世界的人力需求及工作樣態的變化。   根據臺灣經濟研究院研究報告指出,隨著人工智慧、物聯網、大數據、資訊安全等技術發展,將會為我國帶來新的人力需求;反之,設備操作、倉儲物流、行政庶務等事務性及高重複性工作,則可能因新科技而受到衝擊。然而,人類的工作真的會被AI和機器人取代嗎?國際研究暨顧問機構Gartner指出,2020年,雖然有180萬個職位被AI取代,不過同時AI也將創造230萬個工作機會,帶動整體工作機會正成長。未來的人力資源趨勢將是人工智慧結合人腦的工作型態,隨著自動化科技的引進顛覆人類在工作上所扮演角色,勞動者必須具備新的技術和能力,以因應這一波數位趨勢。   人才職能重塑 已是世代常態 各種新興科技正在重塑我們的世界,我們是否都準備好了呢?現今企業普遍面臨相當大之人才挑戰,人才競爭態勢只會越來越激烈,數位科技浪潮下,在可預見的未來,機器人或人工智慧一定會對企業人力運用造成影響,企業數位轉型已經是勢在必行的壓力,就公司而言,企業所需的人才技能隨著公司經營策略的調整均在不斷轉變中,人才需要積極主動、擁抱改變,人才所具備的技能如不隨著大環境的變動,將面臨無法與時俱進的風險、最終可能被市場淘汰。   過去用一把刷子行走職場、或是十年磨一劍的年代已經過去,單一技能很容易被潮流取代、唯有具備數位科技、跨領域專長的人才方能在瞬息萬變的職場上勝出。世界經濟論壇的報告指出,全球所有受雇員工有半數以上(54%)需要在未來三年內接受大幅度的技能重塑與提升訓練。而數位科技人才常需隨趨勢發展而更新專業能力,根據之前Gartner的一份調查,職場員工平均每三年需更新一次職務內容與數位科技專業能力。   職能再進化 先找出自己的型 在這波數位技能革命中,企業必須打造新的人才職能規格、於公司內部創造並鼓勵員工持續學習的環境和文化,同時協助員工捨棄舊技能與發展工作所需新技能。由於企業很難找到各方面條件都符合的現成人選,招募到合適的人才所需之時間已經越來越長。有越來越多的企業支持從既有的員工進行在職培訓,並轉型為數位科技人才,不僅有效降低企業招募時間與經費成本,也可以避免招募到的員工不適任無法久留的風險。越來越多的企業正在提高技能重塑的投資,在企業發展數位轉型的同時,偕同組織內的人才一起精進、重塑員工技能,及早做好職能轉型的全面準備。   然而,職能轉型並非一件容易的事情,根據108年經濟部人工智慧產業人才需求調查發現,並非所有現職員工都能成功轉型人工智慧人才,最被企業看好且轉型成功率高的人才通常已具備相當基礎(有型)、在這個基礎上進行職能轉型較容易成功;例如工程類職務(如:系統工程師、後端軟體工程師) 本身即具有程式撰寫、系統開發能力,較容易轉型為機器學習工程師及AI應用工程師等AI新興職務。而資料類職務(如:資料庫工程師、統計分析師)已具有資料庫或數據分析等基礎,亦容易轉型為資料工程師或資料分析師。而一般常見的產品經理、專案經理及行銷企劃專員等職務,已具備專案管理、產品管理、行銷推廣、跨部門溝通…等軟實力,若能再強化AI相關基礎知識,也容易轉型為AI專案經理或AI產品經理。   生命不息 學習不止 迅速和持續變化的工作性質正在改變學習與工作間的關係,當我們一直被機器追趕著學習新技能,如何能夠有效應對新世代的變遷、在數位經濟的潮流中成為未來產業所亟需的人才?在數位時代的潮流之下,新世代的人才需要透過不同管道不斷精進自我,才能持續增加自己的附加價值,而不被時代所淘汰。未來的人才唯有在終生學習、科技協作、軟技能和環境應變等四個面向深化努力,方能應對快速變遷、日新月異的產業趨勢。   在終生學習方面,除了持續學習的腳步外,在學習的方向上,也要注意學習內容與工作之融合度,以期能符合實際工作的職能需求,此外考量個人能力及人格特質做個性化的學習,也對強化自身附加價值,以及未來職涯的發展有所助益;在科技協作方面,隨著AI與自動化的興起,新的工作型態對人機協作的需求也越來越高,在人類主導的情況下,由機器提供輔助進行工作,將會成為產業從人工朝向智慧化發展過程中過渡的第一步,因此在科技協作的學習投入,將能有效幫助人才面對AI化與自動化的挑戰;軟技能是人類勝出機器的關鍵,包括溝通、思考和創意等在現今這個科技時代愈趨重要,未來人才需要培養機器所無法取代的能力,以增進自身在職場的不可取代性;在環境應變方面,由於近年來產業趨勢的變遷快速,新技術的推陳出新使得人才在適應環境變化上的需求大幅提升,未來的人才也需要像電腦持續定期更新,隨時檢視自己的技能、擁有持續重塑自己以靈活應變的能力,才能在時代的潮流中維持競爭力!     財團法人資訊工業策進會∕數位教育研究所∕數位轉型訓練中心 陳麗萍 組長
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