交大資工研發AI溫控技術 布局全球逾百條產線

交通大學資工系教授曹孝櫟。記者潘乃欣/攝影
交通大學資工系教授曹孝櫟。記者潘乃欣/攝影

交通大學資工系教授曹孝櫟研發工業物聯網溫控生產預測技術,可運用於表面黏著技術(SMT)產線,亮點包括人工智慧溫度預測模型達100%的生產履歷追蹤、工業製程大數據分析協助新產品快速導入,以及與產業密切合作,將技術落地。

曹孝櫟今天受邀在科技部發表相關研究成果,他表示,交大團隊研發的溫控生產預測技術,在回焊爐加裝溫度感測器,結合熱力學模型與機器學習模型,以人工智慧建立個別印刷電路板的溫度預測模型,即時精準推論每一片板卡的生產溫度曲線。

有別於傳統需要在每次生產前花費時間測溫,並只能紀錄單一樣品的溫度曲線,此系統透過即時感測,便可自動化達到100%的生產履歷追蹤。

曹孝櫟指出,這個溫控生產預測系統累積足夠多的生產與製程參數資訊後,可進一步透過機器學習,分析印刷電路板設計、回焊爐製程與實際產品溫度變化的關係,推薦新產品的製程參數,協助工廠收斂製程參數,將新產品導入快速推進到量產階段。

曹孝櫟說,交大與研華科技密切合作,一開始就深入工廠,了解產線運作流程,取得第一手資料進行分析。研發團隊選定實際用於量產印刷電路板的SMT產線進行技術導入,在不影響產線生產的情況下,安裝感測器與部署系統,以即時的生產資料驗證技術與完善系統,排除實務上遇到的各種問題。當系統的準確性與效能被驗證完成後,便可快速複製到各地工廠的多條產線上,讓技術真正落地,帶來立即、顯著的效益。

交大團隊指出,目前已和研華等四家廠商合作,透過工廠產線的實際導入,在大量場域數據的驅動下,成功建立回焊爐製程即時生產品質監控與預測系統,目前已部署到全球各地超過七個工廠、100條以上產線,總體效益已超過每年5000萬元。

交大 機器學習 履歷

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