人工智慧與電腦視覺改變了工廠的品質自動化
如果您曾經買到有瑕疵的產品，您就知道這有多氣人。你可能會想：「怎麼會發生這種事？」幾十年來，品質控制的流程始終很簡單，通常是由品質控制專家，在工廠生產線，或是倉庫抽樣檢查產品。一旦有人出錯，瑕疵產品也能順利出廠，送到客戶手中。成果？鉅額浪費、保固送修，公司的聲譽也受損。
電腦視覺 (CV) 與機器學習 (ML) 軟體供應商 Relimetrics 的人工智慧總監 Serhan Can 說：「檢查元件並不是件容易的事。」「人員一疲倦就會讓瑕疵從眼前溜過。」「而且製造商與物流公司面臨很大的時間壓力，要準時生產與運送產品。」「品質控制流程必須越簡短越好。」
機器可以做重複的工作，例如檢查零件，但因為複雜性與成本的問題，機器的能力並沒有發揮到極致。現在有了新工具，可以簡化品質控制的流程。
從品質控制進化到品質保證自動化
企業從品質控制（QC）轉型至品質保證自動化（QA），就能達到產品無瑕疵，但轉型無法在一夕之間完成。技術已隨著時間成熟，最新的疊代可運用人工智慧偵測異常情形，還可即時適應生產變化。
為了解新的品質控制系統所能帶來的影響，您的公司又處於自動化轉型進程的哪一個階段，不妨參考 Relimetrics 與 ABI Research 推出的品質保證自動化成熟模型，共有五個不同等級：
- 第一級：人員蒐集並評估資料。
- 第二級：攝影機蒐集資料，由人員評估。
- 第三級：攝影機蒐集資料，傳統電腦視覺軟體找出問題，人員解決問題。
- 第四級：結合搭載人工智慧與機器視覺的軟體的攝影機蒐集資料，找出問題，人員解決問題，包括人工智慧的誤偵測問題。
- 第五級：品質保證自動化完全數位化，也完全自動化，只有少數案例需要人員參與。攝影機結合搭載人工智慧與機器視覺的軟體，能發現問題，再指示可程式邏輯控制（PLC）將有問題的產品作廢，或送往重做站。
每一個步驟都能減輕對人員的依賴。Relimetrics 創辦人暨執行長 Kemal Levi 博士說：「人工智慧自動化比人類更能準確執行單調的工作。」「大多數的製造商都才剛踏上旅程。」「大多數都在第三級，只有極少數在第五級。」
品質保證自動化的速度在未來五年可望迅速成長，機器視覺將在其中扮演重要角色。快速成長的原因之一，是新工具的問世。在過去，複雜的人工智慧技術需要設計高階程式的能力，但現在的系統，例如 Relimetrics 的電子組裝人工智慧品質保證自動化解決方案（RELI-QA）可以自行部署，毋須任何程式設計或深度學習的專業。
Can 表示：「現在不是人在寫軟體，我們的軟體會自己寫出自己。」「我們的產品能讓沒有深度學習經驗的人，可以訓練深度學習模型，將整個過程自動化。」
品質保證自動化正在進行中
Relimetrics 最近協助 HPE 硬體製造商鴻海登上成熟模型的第五級。Relimetrics 運用 RELI-QA，將鴻海生產複雜 HPE 伺服器的品質控制流程自動化，發展出最多 16 種記憶體模型，每一種具有 16、32、64，或 128 gigabytes 的容量。記憶體組態是 20 種變數的其中之一。而且生產速度也很快。
Can 說：「問題在於每一台伺服器，都是依據終端使用者的特定需求製造，而且生產出來的每一台伺服器都不一樣。」「操作人員面臨的情況很複雜。」「一個人檢查一台伺服器的瑕疵，可能要用上 5 分鐘。」
使用 RELI-QA 可將檢查時間減少至大約 30 秒。除了節省時間之外，品質保證自動化流程也將送到客戶手上的瑕疵 HPE 伺服器數量，減少了 25%。整體生產效能也從 sigma 2.1 提升至 sigma 4.2。
DL 與 CV；通往第五級之路
RELI-QA 擁有搭載 Intel® 處理器的架構，在邊緣使用高畫質攝影機。這項解決方案能分析並檢查經過生產線或倉庫的產品。串流視訊會傳送到嵌入式或附加式 IT 系統，資料會與在製程中建構的製造執行系統（MES）比對。Intel® Distribution of OpenVINO™ 工具套件，能將模型的推理時間最佳化。一旦發現瑕疵，就會即時傳送警示訊息，將品質保證自動化檢查流程完全數位化。
Relimetrics 深度學習專家 George Sakr 博士表示：「這項技術的好處，是能從影像學習。」「這項技術會觀看影像，發掘影像的重點，找出正常影像與瑕疵影像的不同之處，從範例學習。」「人工智慧因為具備這種功能，得以引領轉型潮流。」
人工智慧的品質保證自動化，創造了具有回饋迴路的生態系統。製造商與物流公司能參考回饋迴路提供的資料，改善效率與作業，將零瑕疵的產品運送到客戶手上。
而且在供應鏈，品質保證自動化也能確保追蹤能力。例如公司若需要召回產品，就能快速行動，找出瑕疵產品，而不是丟棄一整批產品，如此可節省大量成本。
形成生產循環是工業 4.0 的一大重點，而即時回饋則是成敗的因素。
Levi 說：「不必等到生產結束再評估產品有無問題，而是在製造過程中，在產品送到客戶手上之前，就發現問題，予以糾正。」「持續回應能提升未來的流程效率，以及公司獲利的能力。」