時時「溫」故知新 加速提升生產品質

作者 : Anthea Chuang,EE Times Taiwan

在科技部專案計畫支援下,交通大學資訊工程學系教授曹孝櫟及其團隊順利研發「工業物聯網溫控生產預測技術」,並進一步導入研華科技產線,以期獲得的相關經驗能夠成為新的養分,將此技術確實落地到其他業者的生產線上。

台灣電子產業發達,許多公司也生產著眾多電子產品,以回應市場所需。近期因新冠肺炎疫情的影響,促使台灣製造業走向數位轉型,導入工業物聯網(IIoT)相關技術,但這個過程常令業者們不知所措,取得了大數據之後呢?下一步該做什麼?有鑑於此,在科技部專案計畫支援下,交通大學資訊工程學系教授曹孝櫟及其團隊順利研發「工業物聯網溫控生產預測技術」,並進一步導入研華科技產線,以期獲得的相關經驗能夠成為新的養分,將此技術確實落地到其他業者的生產線上。

在整個工業製造流程中,牽涉到溫度控制的部分不少,若無法精確控制溫度,重則將影響生產效率。然而要能夠精確的調溫,只能仰賴老師傅的經驗判斷,這也突顯了製造業OT技術與數位轉型IT技術中間的無法銜接的巨大差距,為了消彌這個「鴻溝」,交通大學資訊工程學系團隊開發的「工業物聯網溫控生產預測技術」,透過物聯網蒐集工業大數據,並成功運用人工智慧(AI)技術建立溫控生產的即時品質監控和預測系統。

 

 

曹孝櫟表示,這個計畫採用溫故知新一詞,並特別強調「溫」,意味著這個系統是為解決目前工業製程中最複雜且最具挑戰性的溫控系統。而「溫故」旨在透過科學的方式,有系統地紀錄過去的歷史資料,再從這些經年累月累積的資料去推算、應用,生產過程中該如何控溫,才能大量且穩定的生產產品,並提升產能與品質,此即為「知新」。


了解最新智慧製造解決方案不可錯過的技術盛會,快來報名


透過這個系統,以及獲得研華科技的支持,將此系統實際用於研華科技龜山廠中,研究團隊也取得了重大的成果。曹孝櫟說明,系統所收集到的資料,如即時爐溫監控、完整生產記錄與生產品質監控等數據,讓團隊可進一步打造回焊爐即時生產品質監控與預測系統,並透過這個系統進行溫控生產新產品參數生成與模擬,可進一步最佳化製程參數、模擬生產結果並減少產線佔用問題。

研華科技技術長楊瑞祥指出,導入交通大學資訊工程學系團隊的「工業物聯網溫控生產預測技術」後,不僅解決研華科技在新產品導入時,需要反覆調校過程中所耗費的時間成本,更進一步提升了產線生產力,未來預期將可進一步提升生產品質。

目前,「工業物聯網溫控生產預測技術」已導入4家公司、共7間工廠的表面黏著(SMT)製程,可協助工廠每年每條產線減少平均150個小時無效工時,更達到超過每年5,000萬的評估效益。

 

 

 

 

加入我們官方帳號LINE@,最新消息一手掌握!

發表評論