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研华力推基于WISE-PaaS/AIFS的AI解决方案,重新定义智能

天乐
2020-07-15 22:51:33 第一视角

本期导读

人工智能是成就智能制造、突破生产优化瓶颈的关键。但对于多数业者,如何灵活使用AI技术,有效解决工业现场难题,仍是一大挑战。

研华以WISE-PaaS/AIFS(AI Framework Service)作为AI开发与运行的数据平台核心,搭配AI Vision智能机器视觉PHM设备预兆诊断PQA制程质量分析等主题设定,包装为一系列AI解决方案,协助制造业者降低AI进入障碍,加速开启智能制造应用之门。

凭借三大AI方案

加速智能制造进程

企业欲推动 AI 应用,大致需要历经七个步骤:选定具有价值性的题目、有效收集数据、进行数据标注、将数据存入数据融合运算平台、动员数据科学人才进行建模、借助稳定运行的平台与IoT架构将解决方案导入应用场景,以及现场人员接手维护(包含模型再训练)。

针对上述步骤,除第一步的选题需靠企业自行处理外,其余各项环节,研华皆可提供助力。

以数据采集及边缘运算而论,研华深耕行业30多年,早有能力针对各种场景提出对应方案;此外借由WISE-PaaS/AIFS单一平台,即可满足数据标注、数据融合、建模、模型维护等一连串需求。

此外,研华透过如下应用方案,辅以外部专业伙伴能量,协助企业解决痛点,有效提升现场作业效率:

01AOI方案

透过AI升级后的AOI (Automated Optical Inspection)方案,辅助电子、电机机械或金属钢铁等工厂提升瑕疵检测效率。

02PQA方案

借助PQA (Predictive Quality Analytics)方案,辅助纺织业及塑料加工产业的制程参数调整师傅,更有效率地调校机台参数,确保产品质量。

03PHM方案

利用PHM (Prognostic and Health Management) 方案,协助金属加工、旋转机械等工厂诊断关键制程设备的健康状态,避免骤然停机酿成损失。

以WISE-PaaS/AIFS为基础

实现AI规模化应用

研华AI AOI方案已在印刷电路板(PCB)、被动组件等领域广泛应用落地。

PCB方面,以研华林口制造中心的PCB DIP(Dual In Line Package Process)产线为例,主要藉由研华自家的边缘运算方案与AI模型,搭配擅长AOI取像设备的系统集成商(SI)伙伴能巨科技,成功打造DIP瑕疵检测方案,其中也包含可协助现场人员提升维护效率的预训练模型、AI辅助标注机制(AIAA,AIAssisted Annotation)。

另外人员还可利用AIFS平台的Web接口,选定要训练的数据、执行训练、查看训练绩效,最终把模型部署到边缘设备,并通知场域内相关人员已完成模型再训练。经过验证,在 WISE-PaaS/DIP AI AOI方案辅助下,可望达到99%检出率,且误报率控制在10%以内。

7秒完成DIP AI AOI瑕疵检测

被动组件方面,SI伙伴偲倢科技具备疵检测坚强实力,但欠缺具备资源管理、自动化部署及排程训练等机制的平台,于是与研华合力打造用于被动组件瑕疵检测的AI AOI 方案,不仅导入实际场景,还形成了工业App、扩大普及应用。

PHM方案已获得大型钢铁厂采用,实现大型风扇马达的故障预警。此个案是由业主配合多年的SI伙伴负责采集震动讯号数据并上传云端,之后由钢铁厂的数据科学家团队与研华的数据科学家团队共同基于WISE-PaaS/AIFS进行建模,过程中充份引用 WISE-PaaS/AIFS 平台的数据前处理模块(协助进行特征选取与分析)、超参数调校功能(加速产出最佳模型)。经初步验证,该厂透过PHM方案的协助,已能在六天前接收设备异常警报,及早通知专家进行维护,避免突然停机、延误生产。

PQA方案则可协助纺织业及塑料加工产业等领域伙伴进行智能升级,解决产业内相关质量痛点。导入过程会透过物联网数据收集,针对客户关注的生产质量进行分析,并进行制程原因分析来优化制程及在线生产质量预测。透过WISE-PaaS/AIFS平台导入PQA方案,能帮助客户快速智能升级及落地现场验证。

综观研华的AI AOI、PHM或PQA方案,皆涵盖从地端到云端软硬件产品的完整布局,也各自搭配对应的顾问服务。

以 PHM 方案为例,研华在边缘端提供 DAQNavi、WISE-2410等数据有线及无线采集设备,并借助WISE-PaaS/AIFS提供的设备异常预测、故障类型分类、剩余使用寿命预测等共享模块,执行边缘推论。

不可否认,欲落实AI产业化大规模应用,必须仰赖可管理、可扩充、可运维的平台,WISE-PaaS/AIFS便扮演这个角色。

为加强规模化效益,AIFS仍持续精进功能,现今已可借由兼具版控、绩效分析等完善功能的模型管理模块,协助迁移学习(Transfer Learning)的运行;未来预计迭加增量式学习、强化式学习、联邦式学习三大整合模块,使现场维护人员不需倚靠数据科学家,就能自行提升模型再训练的绩效。

用户仅需善用 WISE-PaaS/AIFS 平台,即可有效满足底层运算资源池的管理、训练数据的融合、模型的开发、模型的部署与通知等作业需求,大幅加速AI落地进程,真正实现制造走向智能。

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