製造業以AI加值轉型智慧製造,打造強健、韌性的供應鏈

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疫情衝擊全球供應鏈,製造業須積極轉型AI智慧製造,以打造強健的供應鏈韌性。台灣人工智慧協會(簡稱台灣AI協會,TAIA)與經濟部工業局合作,5月24日在台北國際電腦展的InnoVEX展會舉辦「臺美AI加值智慧製造國際技術研討會」,透過美國及台灣的先進智慧製造技術交流,以期推動完整產業供應鏈。

行政院政務委員唐鳳致詞表示,「台灣製造能力出眾,擁有完整供應鏈,美國企業則擁有研發能力,台美合作能締造雙贏局面。在多變的商貿環境中,推動臺美供應鏈更加強健、韌性。」

圖1: (左起) 美國在台協會代表、台灣人工智慧協會執行長林筱玫、工研院機械所組長黃甦、工業局副組長張明煥、所羅門董事長陳政隆、台灣人工智慧協會理事長蔣珮瑋、台灣洛克威爾智慧製造經理王展帆、Landing AI業務經理陳敬孟、達明機器人經理黃鍾賢、主持人張剛羚。 (圖片來源:由大會提供)

台灣人工智慧協會理事長蔣珮瑋指出,台灣AI智慧製造技術,有躍上國際的實力。透過台美AI加值智慧製造的技術交流,有助於推動完整的產業供應鏈,未來有機會在美國及台灣建立智慧製造基地。

智慧製造的AI機器人應用

智慧製造應用中,先進機器人技術具備關鍵角色。工研院機械所智慧機器人組組長黃甦分享:「機器人應用於智慧製造已成必然趨勢,機器人技術是智慧製造數位化的推動者!結合機器人、感測器、虛實整合系統(CPS)及AI等四大要素。」工研院機器人技術的智慧製造應用包括,視覺引導機器人、隨意分箱、CPS機器人、3D表面研磨和拋光、AMR/AGV的分佈式路徑規劃。

AI機器人用控制器控制機械手臂的速度、精度和力道,並以數位孿生為核心,結合真實世界的數據,模擬真實世界機械手臂的工作,發生錯誤時不至於損傷機器。即便是不同機器手臂上的遭遇,也能完整複製到虛擬系統中。

黃甦指出,AI機器人有兩大特色,第一是能學習技能;第二是可以處理「變異性」,過去機械手臂只會按照固定程式動作,即使空抓物品亦會繼續操作。AI機器人搭配感測器,系統會自動判斷手臂是否正確抓取物品,即使物品放歪也能換角度抓取;又如拋光研磨,可以根據砂帶的聲音判斷磨損程度,汱換砂帶。

圖2: 工研院機械所組長黃甦指出,AI機器人有兩大特色,第一是能學習技能,第二是可以處理「變異性」。

所羅門董事長陳政隆分享AI於製造及物流業的應用,在隨意撿物方面,導入AI的機器手臂,甚至可做到兩個機器人同時撿物,而不互相干擾,滿足物流客戶對快速撿物的要求,達到每2秒撿取1個物品的成果。

圖3: 所羅門董事長陳政隆分享AI於製造及物流業的應用

陳政隆說明,視覺引導機器人可用在汽車工廠自動塗膠,3D掃描車體,再讓系統聰明引導機器人完成工作。深度學習檢測可用在製造業、科技業、隱形眼鏡、食品等產業的產線中,以AI找出產品的瑕疵,例如找出好的PCB板,或即時辨識,挑出不完整的雞塊。

達明機器人經理黃鐘賢分享,達明機器人的協作機器人是全球市佔第二名,協作機器人是一種新型工業機器人,能與人一同協作工作。透過AI視覺辨識,能為協作機器人加值,讓機器人更「聰明」。協作機器人可以根據視覺模式創建新的座標空間,讓機器人的所有工作都能根據此座標自動更新,無須重新校準。

黃鐘賢認為,將成熟的AI辨識技術結合機器人產品,能讓工廠工程師即便沒有AI背景,也能應用AI,協助工業自動化和工廠智能化。例如將AI協作機器人應用於品牌汽車製造商,在天花板上掛上四個機器人,每個機器人具備三個不同視野的攝影鏡頭,再結合固定的20個攝影鏡頭,可檢測汽車的不同部位,在80秒內檢查完120多個項目。

圖4: 達明機器人經理黃鐘賢分享,協作機器人是一種新型工業機器人,能與人一同協作工作。

製造業整合AI的挑戰

Landing AI商品副總裁楊凱指出,75%的AI專案無法進入實際的應用,帶來商業價值。所謂的AI系統,包括模型加上數據,而製造業做AI視覺檢測面臨兩大挑戰,第一個挑戰是AI系統不夠精確,AI模型已經很精準,但最大的挑戰是數據不足、低品質的數據,會導致AI「錯認」,標錯標籤。用正確的工具蒐集數據,才能提高精準度。

第二個挑戰是AI系統不只是機器學習的程式而已,機器學習程式只佔AI專案工作的5%至10%。楊凱表示,從概念驗證到產品中間有極大的斷裂,需要妥善規劃AI專案的生命週期。

圖5:  Landing AI商品副總裁楊凱表示,具商業價值的AI專案,需正確的工具蒐集數據,並妥善規劃AI專案的生命週期。

台灣洛克威爾智慧製造應用發展經理王展帆指出,製造業升級AI有兩大挑戰,第一個挑戰是缺乏分析能力,IT及OT的整合困難,缺乏連通性,難以將數據轉換成用的資訊。第二個挑戰是在工廠現場,工程師並非都是資料科學家,AI應用需要領域知識、自動化及數據處理的專家,難以找到三者兼備的人才。因此,需要建置標準化的數據平台,協助製造業整合AI應用。

王展帆表示,企業設定好AI專案的大方向之後,更需要「從小開始」,先從小專案試點成功,正確解決客戶的問題,再快速規模化,以此啟動智慧工廠的數位轉型旅程。

圖6: 台灣洛克威爾經理王展帆表示,企業設定好AI專案的大方向之後,更需要「從小開始」,先從小專案試點成功,正確解決客戶的問題,再快速規模化。

專題座談邀請講者暢談該如何實現理想的智慧製造?Landing AI台灣區業務經理陳敬孟建議,「先思考問題可以用AI解決嗎?要找到對的範圍。」接著要計算投資報酬率,讓工廠知道智慧製造帶來的價值。陳政隆提出,智慧製造中的彈性是關鍵,小量生產的趨勢,任何能讓系統更加有彈性的「智慧」,都能創造價值。

圖7: Landing AI台灣區業務經理陳敬孟(左3)建議,「先思考問題可以用AI解決嗎?要找到對的範圍。」

提及智慧製造的永續性,黃甦表示,AI可以增進產線的效率,節省能源。黃鐘賢亦認為,生產有效率,就能改善工廠的表現,進而達到永續性。王展帆認為,AI可以降低人員工時,創造員工更多的可能性。

隨著ESG浪潮興起,台灣人工智慧協會執行長林筱玫指出,「製造業需發展供應鏈韌性,而AI能協助製造業邁向永續且智慧。」未來,永續性將成為工業5.0的核心。

>>精彩內容傳送門,歡迎到活動官網觀看影片!  https://www.aiatw.org/2022-usa-tw-ai-conf

>>論壇活動 Youtube 影片連結 https://youtu.be/mqmNMNradnA

【關於台灣人工智慧協會】台灣人工智慧協會(Taiwan Artificial Intelligence Association,TAIA)成立於2020年,以推動人工智慧產業化、擴大產業之人工智慧應用為宗旨。除了促進產業AI化之外,同時致力於推動AI產業化。台灣AI協會將臺灣AI領域的發展藍圖分成智慧製造、智慧醫療、智慧金融、智慧零售、智慧農業、智慧教育、無人載具、跨域整合等八大領域。未來,台灣AI協會將持續推動AI產業化及擴大產業AI應用,以場域端結合設備端為主題,將AI導入機械設備業如工具機及機器人等領域,為設備加值,帶動機械製造業的產業競爭力。

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加入時間: 2021.06.17

李國憲

加入時間: 2021.06.17
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