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以AI達成智慧製造蔚為趨勢 惟企業面臨兩大難題

因市場競爭強度增加,產品設計更趨個人化、客製化,加上產品生命週期變短等因素,產品生產走向多樣少量,企業在生產線規畫、不同物料更換等生產條件須迅速變動,因此製造智慧化解決方案需求增長,系統整合商亦提出各式數位化解決方案服務企業,然多數企業尚未導入,因素一是投資效益不明確,二是企業內部文化抗拒,此為系統整合商與企業本身有待解決的課題。

DIGITIMES Research分析師黃耀漢指出,大部分傳統製造業已折舊攤提完成的設備仍會持續運作,然此類設備無數位輸出功能,以致必須人工記錄抄寫製程參數,造成人力資源效率差及因人為疏失影響生產品質的問題發生。

系統整合方案商針對舊式設備提出數位化方案,以相機擷取儀表或控制器上的參數數字影像,傳輸至本地端伺服器或雲端伺服器進行影像分析,同時達到參數記錄、參數影像辨識、參數彙整看板顯示、參數優化分析的功能。

另外,舊式設備運轉塔燈顯示一樣有無法數位化的問題,解決方式可導入設備塔燈訊號辨識方案,係以相機錄影或設定固定時間,擷取塔燈訊號影像,傳輸至本地端或雲端伺服器進行影像分析,方案功能包含塔燈訊號辨識、設備作業狀態彙整看板顯示、遠端監看。

至於近期受企業高度關注且實際導入的設備維護預測系統方案,係利用加速計感測器安裝於精度要求嚴格的精密設備上,感測記錄X/Y/Z軸震動量,再以AI演算出設備預測維護的方案。

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