品質管理配備 AI視覺？最新工具提升品管準度與速度
大綱：
前言
「品質」在企業中扮演著關鍵角色，它不僅確保產品和服務符合標準，更是提升市場競爭力的基石。然而，隨著製造環境日益複雜，製造業品管面臨越來越多的挑戰。
在接下來的內容中，我們將說明現今製造業面臨的挑戰以及因應方法，具體說明 AI 視覺技術是如何協助企業提升品質管理，從而達成提升整體企業競爭力的目標。
品質管理是什麼？
確保產品或服務符合標準、滿足客戶需求的系列活動，包括計劃、控制、保證和持續改進。目標是提升產品品質、降低錯誤和浪費，提高客戶滿意度和市場競爭力，從而減少成本、提高效率，並增強企業盈利能力。
一家具規模且營運良好的公司，品質缺陷成本一般會占運營成本的 10%-15%。透過有效的計畫，可以顯著降低這些成本，從而提高公司整體利潤。
（source: ASQ）品管的重點
主要目標是確保產品或服務的品質始終如一。品管人員著重於以下三點：
- 預防問題發生：識別生產過程中的潛在問題，並採取措施加以防範。
- 確保持續改進：透過數據分析和反饋機制，不斷優化生產過程和產品品質。
- 提升客戶滿意度與企業形象：最終交付產品滿足甚至超越客戶的期望。
達成高效的產品品質是企業與工廠的理想目標。但事實上，日漸複雜的產線運作現況，為品管工程師帶來許多挑戰。
常見的品管挑戰
- 生產線複雜性：隨著產品技術的快速發展，生產過程變得複雜，增加了品質管理的難度。例如：在依賴人工作業的生產線上，作業員動作的不確定性高。疏忽、身體狀態、操作熟悉程度等，都可能影響產品品質。管理者在人因行為管理、數據收集和問題根源分析上，往往耗費大量的時間和成本。
超過 72% 的工廠任務仍由人工完成。機器人尚未完全取代我們的工廠中的所有工作。
（source: Kearney）- 成本壓力：在品質保證的同時，需要維持甚至降低生產成本，考驗管理端的應變力。
- 客戶期望變化：客戶對產品品質的期望持續上升，企業需要不斷提高品質以滿足市場需求。
品管核心 – PDCA 循環
PDCA 循環（PDCA Cycle），即計劃（Plan）、執行（Do）、檢查（Check）、行動（Act）。最早由美國著名管理學家愛德華茲·戴明（Edwards Deming）於 20 世紀提出的系統化品質管理概念。
流程如下：
- Plan 計劃：確定品質標準、目標及具體要求，並制定實施計畫。
- Do 執行：根據計劃進行產品生產或服務交付，同時進行品質控制。
- Check 檢查：檢測和評估實施效果，通過數據分析找出問題或偏差。
- Act 行動：根據檢查結果進行持續改進，調整流程或策略以達到更高的品質標準。
完成一次流程之後，以前次結果為基礎，再建立下一個目標進行循環。直至達成品質目標。
有效的 PDCA 循環仰賴完整的生產線履歷與數據支持。但現今多數的品質檢驗方式仍依賴人工搜集與檢視，難以確保數據可靠性與即時性，使得 PDCA 循環的執行效果大打折扣。
在生產線上導入 AI 視覺技術能解決這個困境。
AI 視覺技術在製程品管中的運用：HOP (Human Operation Platform) 人因作業平台
1. 非結構化資料轉為結構化數據：數據驅動
在人力密集的產線上，作業員的動作直接影響著產品品質與生產效率。
傳統的系統無法針對人因作業行為，有效進行紀錄與分析，導致管理人無法獲得客觀數據，來洞察生產過程中的所有細節。
在生產線上導入 AI 視覺技術，能將「作業員動作影像」這類非結構化的資料，轉化爲結構化的數據分析。
產線上部署的攝影機 24/7 完整紀錄作業員的動作。透過 AI 影像分析，系統能抓取低品質低生產效率的肇因，將事件發生的時間、工站（地點）、原因詳實紀錄於 HOP 人因作業平台的管理介面。
同時，HOP 能與工廠既有的品管系統（如：MES 系統）整合，為品質工程師提供完整的產線數據支持。
2. 即時生產異常告警：高效率
以人工檢視產線，每項產品需耗費高達 48 小時進行時間研究在傳統的管理方式中，人工紀錄和分析，難以客觀考慮生產線上發生的所有事情。隨著產線數量與複雜度日益提升，管理人力勢必難以負荷。
在生產線上導入 AI 視覺技術，能夠識別作業員是否按照生產計畫 SOP 作業。當 AI 視覺辨別動作異常時，系統會即時通知管理人員，避免事後的重工、廢品與無效生產時間。
AI 視覺技術協助產線數據搜集與分析，讓品質工程師能專注於更高價值的決策規畫。
即時檢視和自動化警報功能，能提高生產線的運作效率和品質，避免無謂成本，達成降低生產成本、減少資源浪費、提高生產效率三項高效的製程品管目標。
3. 完整生產履歷：持續改進
導入 AI 視覺系統 6 個月內，整體產線 UPH 提高了 19%。在傳統的方式下，QA（qulaity assurance）「缺乏有力證據」證明修正措施的有效性。使得持續改善的進程延宕與管理人員的信心不足。
HOP 人因作業平台完整搜集和分析大量作業時間，紀錄產線生產履歷，提供決策者生產歷史影像＋數據分析。QA 工程師透過回溯 AI 標記的問題影像，能夠準確識別瓶頸。
有了明確的「證據」，管理人員得以優化生產計畫，精準解決生產流程中低品質低效率的肇因，進而達到有效的障礙排除，提高產線 UPH。
五大品質管理工具
- SPC（Statistical Process Control） 統計過程控制 ：利用統計工具區分出生產過程的異常波動，透過數據分析快速識別並調整異常，恢復產線穩定，避免不良品和低效率問題。
對於製造業的生產線而言，有效的生產因素控制、異常告警與即時因應是 SPC 的核心目標。
- FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）失效模式與效應分析：用於量產前識別製程中的潛在失效模式及風險，找出肇因並採取預防措施，避免量產後的重大損失。分為兩種類型：
- DFMEA（Design FMEA）： 專注於生產開始前，針對未來可能出現的失效情況，例如，生產效率低下、顧客滿意度降低等，分析其原因與設計因應方法。
- PFMEA（Process FMEA）： 專注於既有的生產線計畫，歸納生產過程中的失效模式，例如，作業人員未按照規定的製程 SOP 、產品良率無法提升等。找出導致這些失效模式產生的製程問題，確保製程的穩定性。
無論是在預測問題還是改進生產過程，即時了解當前生產線狀況、確保良率提升是 FMEA 的核心。
重新定義品質管理── 只要更高效、更靈活、更智慧
即使是全球領先半導體大廠，依然持續面臨著一樣的痛點：
如何更快地發現錯誤、降低成本、提升產品品質？
在智慧製造的浪潮下，許多企業已經意識到，現有的管理方式難以應對複雜的產線變化。
捨棄傳統方法，導入 AI 視覺技術才是突破瓶頸的關鍵，是讓企業在競爭中脫穎而出的一大利器。
PowerArena 的 HOP 人因作業平台助您實現：
- 即時檢測缺陷，快速反應
- 主動檢視操作異常，提高生產效率
- 精準數據分析，優化決策流程
HOP 重新定義您的製程品管，領先市場一大步！
頂尖半導體廠商採用的品質管理工具
一家全球半導體領導廠商專注於精密加工製造，為高科技產業提供關鍵零組件，其高價值來自複雜的製程和精細的工藝。
維持良率是品質管理的首要目標。對細節稍有疏失，就必須承擔重工與材料浪費的成本，甚至影響品牌信譽。
為了全面提升品管效率與效果，針對光罩盒外盒組裝工站，該廠導入 PowerArena HOP 人因作業平台，幫助 QA 檢視人工製程步驟。
在導入 HOP 人因作業平台的六個月內，該站穩定維持良率在 95%，直通率 97.6%。AI 視覺 24 小時協助檢視產線，辨別與警示異常，即時糾錯。透過 AI 影像分析產線狀況，補足產線數據缺口。組裝錯誤不再發生，產線良率大幅提升，真正實現高效品質管理。
