防呆：AI視覺 打造零缺陷的生產線
大綱：
防呆 Poka Yoke 概念源自豐田式管理，目的是希望降低生產過程中的人為錯誤風險。
深耕業界多年的資深廠長與我們分享，Poka Yoke 這個概念在實際場域應用時，會被進一步被區分成防呆與防錯。防呆法或防呆主要透過間接性或直接性的治具和設計，根本性阻止錯誤發生；防錯則是設計面無法防堵錯誤時，改由在製程端進行管理，在錯誤發生的當下就立刻告警，防止錯誤蔓延。
製程中防錯防呆如果做得好，甚至可以省略許多品管端的工作。
前言
透過構建完善的防呆機制，企業能夠在製造流程中預防潛在問題的發生，避免瑕疵品進入市場，並從源頭上消除設計缺陷。
隨著 AI 技術的快速發展，AI 視覺技術因其即時性、高度靈活性與不可取代性，成為了製造業中實現全面防錯防呆的關鍵工具，有效提升生產流程的精確度與運作效率。
什麼是防錯防呆?
防呆 (Error-Prevention) ：利用治具、輔具、夾具等介入，從設計端預防錯誤的發生。簡單例子會是，為了確保作業員以正確的方式組裝零件，設計一個擋住非目標接口的蓋子，或要求作業員使用帶有防反裝設計的接頭，解決錯誤根源，不留發生錯誤的空間。
防錯 (Mistake-Proofing) ：當錯誤無法有效透過設計面阻止時，在製程面的介入來防止錯誤的擴大或流入下一階段。例如，在螺絲與墊片鎖付的作業場景中，工件堆疊的情況下，無法透過『間接防呆設計』確保作業員按照組裝規範，但透過在作業流程中做好防錯，可以有效確保錯誤在製程中就被察覺。
防呆的核心
- 根本面解決人為錯誤
- 提高製程穩定
- 提升產品良率
防錯防呆對製造業的重要性
在製造業中，產品良率是直接影響市場競爭力和公司營運績效的關鍵指標。而要提升 Yield Rate良率，首要任務便是在生產流程中實施有效的防錯防呆，確保每個環節的操作正確無誤。
設備或材料異常、工具磨損、人為操作錯誤是製造業生產線上常見的錯誤原因。
而人的因素是當中最難管理與追蹤的。
生產線隱藏的人因操作錯誤
現今製造業生產線仍高度依賴人工提供生產力。但在佈滿作業員的生產線上，往往面臨一個困難的品管問題──人的不確定性提高不良率。疏忽、身體狀態、操作熟悉程度等，都可能影響產品品質。
為了降低生產中發生錯誤發生的機會，或避免錯誤進入下一個生產階段，製程中的防錯防呆機制設計顯得更加重要。
IPQC 帶來的效益
只要在產線上能發現問題，馬上檢修，甚至都不需要費用。可是一旦這個東西放到市場上面，費用都很嚇人。
IPQC（In Process Quality Control Section）製程內品質管制，目的是透過控管生產流程中的每個步驟，在錯誤發生的早期階段就予以檢測並糾正，從而防止錯誤進一步擴大。生產流程中的品質問題若能被迅速解決，除了能減少返工和浪費，更能有效防止不良品流入市場，避免對企業形象和信譽造成損害，進而節省因瑕疵產品帶來的高昂成本。
一個有效的防錯防呆機制設計，能夠強化 IPQC。
- FPY 的提升：First Pass Yield, FPY 是指在一個製造步驟或過程中，第一次生產的產品不需要返工、重工或修改就能通過檢查和測試，並符合品質標準的數量。正確的作業員培訓和符合製程標準的生產能有效提升 FPY 。
導入 AI 視覺可有效預防操作員在製程中的錯誤，提高 FPY
- Yield Rate良率 的提升：Yield Rate良率 是指在生產過程中產出的合格產品與總生產數量的比例。良率越高，代表生產線上製造的產品合格率越高，對於降低成本、增強效率、增加市場份額有顯著正相關。
AI 視覺協助的防錯防呆，可有效幫助 Yield Rate良率 的提升
防呆機制設計的痛點：『看不見』生產狀況
在建立防呆機制之前，準確了解產線中的問題是核心。然而，傳統用於製程追蹤的工具難以提供產線工程師全面的生產過程可視性，導致問題難以被有效解決。
讓我們設想一下，在一條電動機車的組裝產線上，一機雙人的工站由作業員協同完成組裝工作。儘管導入了 MES 系統，該系統其實只能分別判斷兩個作業員的操作步驟，無法整合分析整個協作過程。因此，當系統偵測到生產流程中的異常時，產線工程師難以迅速判斷問題的真正原因是工具、料件還是操作流程。
傳統系統中缺乏生產影像記錄，當出現問題時，產線工程師僅根據數據進行推測，而無法具體看見問題發生的過程與細節。
建立具備高透明度、能夠系統性回溯和追蹤生產狀況的工具，是有效『降低錯誤』的關鍵步驟。
同時，我們也發現，實務上並非每一種生產流程都能透過設計防呆機制來事先預防錯誤的發生。
無法完全排出製程中的錯誤。因此，一套能夠協助防錯的工具，變得尤為重要。
如何升級現行的防錯防呆工具？
過去主要依賴事後的數據分析與問題回溯，但往往是等到錯誤已經擴大，甚至需要返工或收到客訴後才進行調查，錯失了及時防錯處理的最佳時機。
同時，傳統製程數據疏忽了許多人為執行 SOP 的過程，實務上不足以提供完整的製成優化的洞察。
隨著生產流程日益複雜，在面對作業員協同作業或產線變動時，現行工具還是難以快速識別和解決潛在問題，達成製程防錯防呆的目標。
導入 AI 視覺技術，能解決多面向的問題。
加入 AI 視覺，升級防錯防呆應用
即時性
導入 AI 視覺後，市場回報早期保固問題降為 0 。
AI 視覺系統在生產線上部屬攝影機，不只記錄生產過程，而是在製程的當下即時確保作業員操作符合標準生產流程 SOP。
AI 視覺能抓取異常的生產步驟，並提供異常分析。
在作業員執行層面，能達到及時防錯。當生產問題被識別時，工站會立即停止並通知管理人員，不會讓有缺陷的產品進入下一個工序。
在管理層面，管理人員能透過可視化的生產報告，快速得知異常發生的原因，並判斷是否要放行工站或是進入產線排解肇因。
不可取代性
AI 視覺系統能夠辨識作業員的協作行為，分析生產影像，將非結構化資料轉為結構化的數據分析，這是現行製程追蹤工具都無法做到的事情。
AI 視覺協助產線工程師，完成生產 SOP 的全紀錄、檢視、分析，並生成可視化的生產報告。
產線工程師在管理平台上可立即看到示警異常的工站與停機原因，針對有疑慮的示警，管理人員也能透過生產影像的回溯再次確認生產狀況。
AI 視覺的導入，提供管理者透明的生產履歷，不遺漏所有生產細節，對於日後的生產流程優化、防呆機制設計提供了完整的資料支持。
靈活性
隨著越來越多工廠邁向數位轉型，許多企業已經導入物聯網裝置，例如 MES 製造執行系統，來提升製程品質管理。然而，當遇到生產瓶頸或需要擴展現有的品管機制時，系統整合往往成為一大挑戰。
AI 視覺技術不僅是一種能夠有效幫助識別生產瓶頸的工具，還能順利與工廠現有的品管系統無縫整合。在不更動現有流成的情況下，不同的品管工具可以協同運作，強化防錯防呆機制。
同時，AI 視覺技術的導入無需更動現有的產線流程，這不僅降低了防呆機制設計和系統開發的難度，還能進一步優化整體生產品質。
面對產線料件變更或品管標準改變時，AI 視覺也能動態調整異常辨識的模組與標準，幫助工廠更靈活運用產線。
AI 視覺在製程中就做到防錯防呆，可以讓工廠不需要在製程的尾端加入品質管制站點，對於人力節省與開發成本下降都是一大幫助。
成功案例
知名機車品牌，近年致力於智慧工廠的部屬。初期已導入由 MES 和 AGV 構成的防錯防呆機制，當 MES 系統沒有收到製程參數，AGV 不會放行，防止錯誤進到下一個組裝步驟。
隨著產量的提升，工廠發現早期發現的保固問題仍然存在。主因是 MES 系統無法追溯人員的組裝過程，未有效執行 SOP 的情況仍存在。
即便是電子化的 SOP，仍然無法確定人員是否有照做。
AI 視覺系統成為了改善防錯防呆的唯一解方，補足了關鍵品質站點缺少的生產履歷。
AI 視覺驅動的防錯防呆：HOP（Human Operation Platform）人因作業平台
「1800 位製造業高階主管中，89% 的受訪者認為 AI 極為重要，並計劃在生產中實施 AI 技術。但僅有 16% 已經達成 AI 相關目標。 」
在智慧製造的浪潮中，企業紛紛希望透過 AI 技術來提升競爭力。
然而，真正的挑戰在於，如何確保導入 AI 不僅僅是追趕潮流，而是能夠實際為公司營運和產品市場表現帶來顯著效益。企業需要選擇真正能夠解決核心問題的技術。
以 AI 視覺技術驅動的 HOP 正是這樣一個解決方案。
透過在產線上的導入 AI 視覺能夠提升產品的良率，對於公司成本、競爭力和市場佔有率等等會有明顯的 ROI 效益。
