2018搶鮮大賽技術項目簡介 智慧生產品質決策應用服務解決方案 2018搶鮮大賽技術項目簡介 智慧生產品質決策應用服務解決方案 所屬類別： 創意發想類 提供單位：資策會中區處 諮詢窗口：黃雅芬
前言 工業4.0的興起，引領各國投入智慧製造。智慧製造是指具有訊息自感知、自決策、自執行等功能的先進製造過程、系統與模式的總稱。具體體現在製造過程的各個環節與新一代信息技術的深度融合，如物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等。 智慧製造 找問題！擬對策！ 智慧工廠 補充效益 降低生產準備時間與提升稼動率或工單達交率 協助廠商導入生產流程應用工具，發展整體解決方案
創意類－ 智慧生產品質決策應用服務解決方案 技術簡介 技術特色 應用情境
一、技術簡介 技術名稱：智慧生產品質決策應用服務解決方案 發展重點：跨設備資料交換模組及品質缺陷追蹤應用工具 技術簡介： 異質訊號擷取技術，針對大量品質相關數據進行前端資料分群分類處理，避免大量資料上傳至伺服器時造成壅塞。 品質缺陷追蹤分析技術，應用於生產流程之品質檢測，其透過多種 AI 演算法考量製程參數交互影響因素，快速找出影響製程品質肇因有效提升產線品質管理效率。
二、技術特色 (一)跨設備資料交換模組 產業現況：市面雖有各種感測器相對應之設備，但難以滿足台灣中小企業特規機台的高度客製化需求，且擷取之資料格式不一，難以進行有效的整合與應用分析。 發展重點：開發全新概念之融合式架構，以嵌入式系統直接對應數位、類比、控制 器等異種資料來源，直接進行異種資料擷取；並在系統內部能開發過濾原始資料之 二次開發機制，達到資料減量傳輸之目標。 傳統架構擷取完整特規機台資料 本技術開發擷取設備
二、技術特色 (二)品質缺陷追蹤應用工具 製程數據輸入 NG 特徵分類/歸納 品質分析結果輸出 (吻合系統規範格式) 透過大數據分析，找出 NG 品與製程參數之關聯，建立關聯規則庫，可提供製程人 員快速監測、追蹤 NG問題成因。 依據輸出結果，進行二次分析。 提高品檢效率與可信度。 製程數據輸入 (吻合系統規範格式) NG 特徵分類/歸納 品質分析結果輸出 Data Base of Manufacturing Dataset 品質關係建模系統 七種分析工具 分析流程模組化 資料與結果檢視 結果圖形可視化 Classification： Regression、Cart、C5.0、SVM Rule mining：A-priori、Rough Set、Fuzzy Rough Set
三、應用情境 關鍵技術示意圖 (傳統製程) 齒盤規格尺寸製令資料 齒片鍛壓製成形 齒盤組裝 QC 成品 接單生產 少量多樣 品質與 交期要求 下料 車齒厚 鍛消位及齒形 精切 切連結 軸心與培林 曲柄 偏擺 齒盤 接單生產 少量多樣 品質與 交期要求 剛性、強度 偏擺 製程參數調校 人工調校、老師傅經驗 齒盤鍛造成形參數多元 模具潤滑 沖壓行程 沖壓速度 胚料溫度 上下模壓力 摩擦因子 瑕疵品透過人工校正 產品規格 製程數據 檢測數據
三、應用情境 關鍵技術示意圖 (導入智慧生產) AI 製程優化系統 齒盤規格尺寸製令資料 齒片鍛壓製成形 齒盤組裝 QC 成品 接單生產 偏擺 下料 車齒厚 鍛消位及齒形 精切 切連結 軸心與培林 曲柄 齒盤 接單生產 少量多樣 品質與 交期要求 剛性、強度 偏擺 AI 製程優化系統 製程參數 最佳化 DB of Manufacturing Dataset 齒盤製程模擬與 參數調校智慧模組 齒盤產品及製程 專家知識庫 產品規格 製程數據 檢測數據