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工業(yè)視覺助力產線整體效能提升
編輯:雪韻 [ 2020-3-4 9:54:42 ] 文章來源:威盛電子
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    背景新聞:
    臺積電光阻劑事件

    2019年 1 月中,臺積電因使用光阻劑規(guī)格不符,造成南科晶圓 14B 廠晶圓瑕疵,導致數萬片晶圓報廢事件。后來證實對臺積電的 2019 年第 1 季營收產生沖擊,除已經公告調降 2019 年第 1 季財測之外,根據臺積電公布的 2018 年財報指出,臺積電對此事件初步估算,事件約造成新臺幣 61 億元損失,較 2018 年 8 月機臺受到病毒感染,造成 25.96 億元損失,增加約 2.35 倍的金額。

    人工智能能為工業(yè)4.0的應用帶來什么?大家也許會馬上想到:利用計算機視覺做產品檢測,可以把人力從簡單重復性工作中解放出來;可以維持穩(wěn)定的檢測正確率。其實遠遠不止這些。

    威盛的工業(yè)視覺在實際項目的應用中,除了可以解放人工、獲得穩(wěn)定的高正確率這些基礎成效外,還可以達成:

    01在復雜環(huán)境、多重判定條件下,迅速得出最優(yōu)解,從而整體提升生產過程的正確率。
    02威盛的工業(yè)人工智能通過計算機視覺在整個生產體系的運用,加上對視覺結果的整體分析,可以提升整個產線的效能。

第一臺階:穩(wěn)定正確率、解放人力

    人非圣賢孰能無過,這些由人為因素導致的失誤在工廠的特殊環(huán)境因素下可能被客觀放大。

    1疲勞因素:產線的7x24小時的運轉要求,勢必造成疲勞,有些原先依賴肉眼識別的質量檢測環(huán)節(jié),不要說是瞌睡,哪怕是眨眼也會導致一些疏漏。

    2培訓因素:有些質量檢測的判斷條件很多,相對復雜,對操作人員的經驗要求很高,很多檢測崗位甚至需要專業(yè)證書才能上崗。這些產品檢測如果遇到人員變更,就會客觀存在階段性的正確率下降。

    為了避免這類問題,就需要增加人工、增加班次減少個體工作時間;增加培訓時間這樣就存在人工投入成本的增加。廠方不得不在增加成本和降低正確率兩者之間做取舍。

    采用計算機視覺就可以規(guī)避這兩大問題。威盛工業(yè)視覺解決方案,采用神經網絡深度學習,對產品的各種新形態(tài)進行學習生成模型從而及時做出判定。即便是對于復雜情況,深度學習的模型也可以迅速做出精準判斷。將客觀存在正確率波動的人工判斷,穩(wěn)定為正確率幾乎恒定的計算機視覺判斷,項目實踐中,威盛整體方案的正確率達到了99.9%以上。實現了將寶貴的人工資源從簡單重復工作中解放出來的目的。

第二臺階:借助人工智能獲得最優(yōu)解

    在工廠實施環(huán)境下,很多決策依賴于多項條件。如材料剪裁,在特殊原材料裁剪時,考慮因素非常多,原材料物理屬性、目標產品尺寸要求、以及切割工具的尺寸大小。當傳統(tǒng)工業(yè)在采用人工的時候,這項最優(yōu)解高度仰仗工人的經驗,但當條件因素增加的情況下,即便是具有豐富經驗的工人也只能給予“較優(yōu)解”,很難保證“最優(yōu)解”。

(不規(guī)則曲面上的最優(yōu)解)

    威盛的工業(yè)人工智能,采用深度學習、圖像分隔、邊緣檢測、二值化等方法,對各種判斷方法生成模型,實施對多項條件因進行分析,從而高效得出可能是唯一的最優(yōu)解。在項目實踐中,威盛解決方案,相較傳統(tǒng)方法的最快速度,也至少提高了2.5倍效能。最終,整體提升了工業(yè)過程的正確性。

第三臺階:流程改進、整體效能提升

    威盛工業(yè)人工智能通過對各個工作點的數據統(tǒng)計分析,循環(huán)遞進改善整體工作流程效能。如下圖,左邊的廠區(qū)中有多種車床、設備等生產工具,采用工業(yè)視覺對各項設備及各個流程產出的產品監(jiān)控檢測,上傳到人工智能系統(tǒng)進行分析,再根據分析結果對流程中各個環(huán)節(jié)改善,從而形成正向閉環(huán)提升,成功解放人力,獲得了穩(wěn)定乃至更高的正確率數據,持續(xù)提升整體工效能。

    未來五年,智能工廠作為新工業(yè)革命進一步提高效率和精度,以及更加合理化和智能化的使用設備,以標準化、自動化、規(guī)模化為基礎,以柔性化、定制化、可視化、低碳化為新目標。將工業(yè)視覺技術引入整體制造流程后,將由基層到整體,分階段全面優(yōu)化產線,解放人力、提升制造精準性、整體優(yōu)化生產效能。

    關于威盛電子

    威盛電子是全球領先的科技企業(yè),運用先進的人工智能、物聯網和計算機視覺技術,致力于交通、工業(yè)、智慧城市和數據中心應用的創(chuàng)新智能解決方案。公司總部位于臺灣臺北,通過威盛全球化網絡布局,在美國、歐洲及亞洲的高科技核心區(qū)域設立了分支機構。客戶群涵蓋全球各大領先高科技、工業(yè)和運輸企業(yè)。


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