研华力推基于WISE-PaaS/AIFS的AI解决方案，重新定义智能制造

编辑：雁枫　[ 2020-7-15 11:03:08 ]　研华

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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：

01 AOI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。
    02 PQA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。
    03 PHM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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