背景新聞:
臺(tái)積電光阻劑事件
2019年 1 月中,臺(tái)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(dǎo)致數(shù)萬(wàn)片晶圓報(bào)廢事件。后來(lái)證實(shí)對(duì)臺(tái)積電的 2019 年第 1 季營(yíng)收產(chǎn)生沖擊,除已經(jīng)公告調(diào)降 2019 年第 1 季財(cái)測(cè)之外,根據(jù)臺(tái)積電公布的 2018 年財(cái)報(bào)指出,臺(tái)積電對(duì)此事件初步估算,事件約造成新臺(tái)幣 61 億元損失,較 2018 年 8 月機(jī)臺(tái)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(yīng)用帶來(lái)什么?大家也許會(huì)馬上想到:利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)做產(chǎn)品檢測(cè),可以把人力從簡(jiǎn)單重復(fù)性工作中解放出來(lái);可以維持穩(wěn)定的檢測(cè)正確率。其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。
威盛的工業(yè)視覺(jué)在實(shí)際項(xiàng)目的應(yīng)用中,除了可以解放人工、獲得穩(wěn)定的高正確率這些基礎(chǔ)成效外,還可以達(dá)成:
01在復(fù)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(chǎn)過(guò)程的正確率。
02威盛的工業(yè)人工智能通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)在整個(gè)生產(chǎn)體系的運(yùn)用,加上對(duì)視覺(jué)結(jié)果的整體分析,可以提升整個(gè)產(chǎn)線的效能。
第一臺(tái)階:穩(wěn)定正確率、解放人力
人非圣賢孰能無(wú)過(guò),這些由人為因素導(dǎo)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(chǎn)線的7x24小時(shí)的運(yùn)轉(zhuǎn)要求,勢(shì)必造成疲勞,有些原先依賴肉眼識(shí)別的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié),不要說(shuō)是瞌睡,哪怕是眨眼也會(huì)導(dǎo)致一些疏漏。
2培訓(xùn)因素:有些質(zhì)量檢測(cè)的判斷條件很多,相對(duì)復(fù)雜,對(duì)操作人員的經(jīng)驗(yàn)要求很高,很多檢測(cè)崗位甚至需要專業(yè)證書(shū)才能上崗。這些產(chǎn)品檢測(cè)如果遇到人員變更,就會(huì)客觀存在階段性的正確率下降。
為了避免這類(lèi)問(wèn)題,就需要增加人工、增加班次減少個(gè)體工作時(shí)間;增加培訓(xùn)時(shí)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(jì)算機(jī)視覺(jué)就可以規(guī)避這兩大問(wèn)題。威盛工業(yè)視覺(jué)解決方案,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí),對(duì)產(chǎn)品的各種新形態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)生成模型從而及時(shí)做出判定。即便是對(duì)于復(fù)雜情況,深度學(xué)習(xí)的模型也可以迅速做出精準(zhǔn)判斷。將客觀存在正確率波動(dòng)的人工判斷,穩(wěn)定為正確率幾乎恒定的計(jì)算機(jī)視覺(jué)判斷,項(xiàng)目實(shí)踐中,威盛整體方案的正確率達(dá)到了99.9%以上。實(shí)現(xiàn)了將寶貴的人工資源從簡(jiǎn)單重復(fù)工作中解放出來(lái)的目的。
第二臺(tái)階:借助人工智能獲得最優(yōu)解
在工廠實(shí)施環(huán)境下,很多決策依賴于多項(xiàng)條件。如材料剪裁,在特殊原材料裁剪時(shí),考慮因素非常多,原材料物理屬性、目標(biāo)產(chǎn)品尺寸要求、以及切割工具的尺寸大小。當(dāng)傳統(tǒng)工業(yè)在采用人工的時(shí)候,這項(xiàng)最優(yōu)解高度仰仗工人的經(jīng)驗(yàn),但當(dāng)條件因素增加的情況下,即便是具有豐富經(jīng)驗(yàn)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(xué)習(xí)、圖像分隔、邊緣檢測(cè)、二值化等方法,對(duì)各種判斷方法生成模型,實(shí)施對(duì)多項(xiàng)條件因進(jìn)行分析,從而高效得出可能是唯一的最優(yōu)解。在項(xiàng)目實(shí)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(guò)程的正確性。
第三臺(tái)階:流程改進(jìn)、整體效能提升
威盛工業(yè)人工智能通過(guò)對(duì)各個(gè)工作點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,循環(huán)遞進(jìn)改善整體工作流程效能。如下圖,左邊的廠區(qū)中有多種車(chē)床、設(shè)備等生產(chǎn)工具,采用工業(yè)視覺(jué)對(duì)各項(xiàng)設(shè)備及各個(gè)流程產(chǎn)出的產(chǎn)品監(jiān)控檢測(cè),上傳到人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析,再根據(jù)分析結(jié)果對(duì)流程中各個(gè)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(shù)據(jù),持續(xù)提升整體工效能。
未來(lái)五年,智能工廠作為新工業(yè)革命進(jìn)一步提高效率和精度,以及更加合理化和智能化的使用設(shè)備,以標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化、規(guī);癁榛A(chǔ),以柔性化、定制化、可視化、低碳化為新目標(biāo)。將工業(yè)視覺(jué)技術(shù)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(chǎn)線,解放人力、提升制造精準(zhǔn)性、整體優(yōu)化生產(chǎn)效能。
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