HOP 串連電動車未來產線

製造業的自動化是近年來的趨勢，每年推陳出新的自動化控制設備，讓關燈工廠看似能在不久的將來實現。但事實是，製造業離全面自動化的關燈工廠仍相差甚遠。在轉型過程中，首先該消彌對新科技過度膨脹的信心。

「人」仍然是工廠作業裡，難以被取代的動能來源。面對現今少量多樣、高換線頻率的生產模式，人的協調認知、適應性與靈活性，都是製造業急需的要件。正是人的靈活性讓我們超越科技，到頭來，科技都只是用來簡化人工作的「工具」而已。

但恰恰是這樣的靈活機動，使人包含了難以掌控的變異性。

傳統的產線管理是以工業工程師站在工站旁，肉眼觀察記錄。使用碼表計時，手動記錄動素與工時，事後登錄資訊，進行動素分析，提出假說，改善產線。然而，這種方法繁複、耗時，且資訊量不完整。更會因為主觀判斷有誤，造成數據不正確。此外，改善作業缺乏時效性，不易即時對症下藥，立刻調整問題。

4M1E 質量管理的五大要素中，人是最難控制、也是問題來源佔比最大的影響要素之一。人的不確定性由疏忽、情緒、身體狀態、操作技能等等而生，這些『低效率與低品質肇因』是管理上的巨大挑戰。傳統管理方式，難以將人因動作數據化，更無法確保生產品質。面對數位轉型的宏潮，人仍然是工廠管理拼圖中，遲遲無法補足的一塊缺角。

AI 視覺則能補齊這塊缺口。

近十年來，這家電動汽機車製造商一直以高度智慧化為目標打造車體組裝產線。初期導入 MES 、串連多樣聯網工具、直到整合 AGV 開創一條龍平行產線，高度人機協作的產線規劃，從組裝一顆輪胎即開始。但是，仍在尋找『低效率與低品質肇因』解方，為補足「人員動作」與「無法聯網的工具」的數據缺口。

製程品管：把關層層組裝

在機車前輪支架的平行工站中，兩位作業員在機車兩側協同工作，多樣工具交替使用，組裝過程中，包含多次上油鎖付工序。鎖付後，刷油處即被覆蓋，無法確認是否上油。

有了 AI 視覺的動作分析，人員刷油動作就能被確認，避免日後龍頭鏽蝕。AI 視覺的動作分析能確認人員是否確實按照流程執行，且搭配影像回溯，可視化所有生產資訊。

「AI 視覺對我來說是 [智慧製造的] 最後一塊拼圖。」電動汽機車廠的智慧製造系統及解決方案處長黃至偉如此表示。「… PowerArena 的 AI vision 可以讓 [製程品管的] 概念完整地被呈現。」

靈活性帶來的變異性：產線影像回溯

另一意料外的異常，源自作業員嘗試走捷徑的小聰明。

這家工廠內部系統與 AI 視覺系統所捕捉到的週期時間，經常性出現數秒落差。以 AI 視覺影像追溯後發現，原來是 SOP 亂了調。本該在完成兩道螺絲鎖付後，才點擊系統完成鍵，但作業員為了動線方便，在鎖完第一道後，先行按下完成鍵，才鎖第二道。導致 MES 系統的紀錄，不同於 AI 捕捉到的真實時間。

這個案例，單看數據與成品是無法察覺錯誤，工序都已完成，但不是對的程序。唯有 AI 視覺的影像回溯，方使細微的落差得以現形，提升數據的可靠性。

不良率歸零

不同於電子產品，有問題的汽機車，通常在交車上路後的一段時間，才會出現異音或操作異常。得回廠拆裝後，才能釐清零件組裝問題。如此對使用者安全產生危害外，高額的補救成本，以及難以估計的商譽損失，都是企業要面對的問題。

汽車組裝產業要求高品質、高度精密，在製程中排除所有瑕疵。在這條產線中 AI 視覺檢測出異常時，搭載機車的 AGV 會即刻停下，通知產線領班。唯有改善並在管理者確認無誤後，才可放行。微小的站內修正成本，預防未來高昂的補救支出。

這家電動汽機車組裝廠在導入 AI 視覺後，產品良率成功達到 100%，杜絕所有不良品出站。

智慧工廠再次升級

AI 視覺的目的在於幫助產線管理者工作更輕鬆，讓管理人力去進行更有價值的工作。原先耗費工業工程師寶貴時間的測量作業，無法捕捉的隱形工廠，品管困難的組裝工站，皆可在 AI 視覺分析下升級，有效控管。 AI 視覺成為管理「人」的有效輔助工具，協助掌握人的極大變異性。

24/7 捕捉產線完整數據

AI 視覺藉由即時影像分析，全天候客觀且精準地搜集作業週期，代替傳統的人工監測，補足人為測量產生的失誤，真實紀錄生產情形。掌握產線上的每項動作或突發事件，協助辨認不尋常的作業週期，提供管理者完整數據，優化產線效能。

影像回溯 生產可視化

透過影像，隨時回溯任何時間、任何工作站的當下情景，發現隱藏的問題，找到低效率源頭。讓管理者抓大放小，從影響最甚的問題著手改善。針對機器故障、缺料或是員工移位等情形，進行根源分析，以影像佐證數據。

即時告警 數位防呆

異常情況發生時，通知系統會在第一時間發出提醒。大到設備出現異常、小至作業員遺漏特定 SOP，都能即時偵測，發出警告。於重點工站中，更可以即時把關程序，少做、多做、做錯、沒做皆可串連 MES 系統立即通知，確保人員安全與產品品質，迅速排除問題。這種方法可以大幅減少事後補救成本，例如調查、推測、重工、廢料處理等。