電腦視覺推動零缺陷製造
電子商品製造商的經營環境充滿了挑戰。在產業變動率愈趨加快的情況下，光是要跟上腳步就已經困難重重了。現在，客戶更要求愈來愈專業的產品變異，不僅速度要更快、品質也要提升。
在達到提升產品變異的訴求同時，可能會嚴重影響盈虧。此種變異性會增加保固成本，而目前在美國，單是保固成本平均就占了電子產品製造商收益的 2.7%。這表示每 10 億美元收益，公司就必須支出 2 千 7百萬美元來支援產品保固。
案例研究： HPE 的伺服器製造難題
這些因素解釋了為何伺服器與其他電腦硬體的製造龍頭之一 Hewlett Packard Enterprise (HPE)，會採用工業 4.0 策略來將組裝製程現代化和自動化。
該企業想要自動化的一項關鍵流程，是原本由品質監督員手動進行的伺服器組裝品質保證。這項勞心勞力的流程很容易因為人眼疲勞以及品質監督員無法揪出重大缺陷而出錯。
該企業的伺服器產品組合既複雜又高度客製化。這些特性使得要尋找一個能處理此類產品組合的機器視覺系統難上加難。
而這種情況可說是層出不窮。根據 Relimetrics 創辦人兼執行長 Kemal Levi 的說法：「現在對於用電腦視覺取代目視檢測的需求相當高。然而，產品的高度變異性，在離散式製造更是如此，導致現今的電腦視覺系統無法趕上配置的高變動率。」
Relimetrics 的品質稽核
為了解決這些問題，HPE 套用了 Relimetrics 機器視覺系統，以將伺服器配裝線末端的品質檢測自動化。Relimetrics 電子產品品質稽核解決方案 (RELI-QA) 是經驗證的零缺陷製造 (ZDM) 解決方案，讓電腦視覺系統透過機器學習來達到高度彈性和可擴充性（見圖 1）。該解決方案可快速部署、一條生產線上受訓過的模型和資料可以轉移至其他線上，並可利用既有的攝影機硬體。
透過這項零缺陷製造的創新方案，可以達成以下目的：
- 檢測整台伺服器內 80 個零件只需 40 秒
- 高於 99.9% 的缺陷偵測機率
- 將企業品質稽核成本減少 50%
- 將企業的最終測試和重工成本減少 80%
採納此解決方案的 IT 電子產品製造商，若每月伺服器生產量為 30,000，每年每條生產線將可以減少五十萬歐元的重工成本。此外，該解決方案能將本來必須耗費數天以找出問題根源的時間，降低至短短幾分鐘。
零缺陷製造的價值
把自動化品質稽核納入更大的零缺陷製造策略（見圖 2）中，HPE 並不是首例。
許多製造商也都在效仿此方案，原因在於以下零缺陷製造的可貴特點：
- 大幅降低處理缺陷產品的成本
- 消除製造流程的多餘元素
- 降低廢料量和相關費用
- 持續改善生產供應鏈
- 提升安全性和客戶滿意度
國際生產研究期刊近期的一項研究顯示，工業 4.0 的進化把實施零缺陷製造變得更容易，原因在於可以取得現代機器學習技術所需的大量資料集。電腦效能和儲存空間的提升降低了感應器的成本，使得零缺陷製造更加符合成本效益。
一項實用的零缺陷製造解決方案
Relimetrics 平台展示了這些科技進步的威力。該解決方案可以迅速演化並適應生產零件和配置的更動，另外透過自動篩選檢測結果和持續更新邊緣深度學習模型（利用先進的 HPE 邊緣運算技術），使客戶維持極高（高於 99.9%）的精確度。
此方案的優勢是無須任何專業知識，仍可在高生產變異性的生產環境下，減少重組演算法的停機時間。Levi 解釋道：「既有的機器視覺解決方案無法處理高生產變異性。要嘛需要人為介入重組演算法，要嘛仰賴技術供應商進行更新，但後者會造成停機。」
事實上，國際大廠的許多工廠在品質稽核方面，經常會遇到因為重組演算法而停機的問題。同樣的產品或零件通常會在不同地區的不同生產線製造。但這些工廠卻無法相互積極分享品質稽核經驗，並好好利用彼此的資料。
Relimetrics 方案的另一項優點在於利用不同生產線和工廠產生的資料，為客戶的全球生產環境提供全面的品質稽核解決方案。Levi 也解釋道：「現今，舉例來說，一座新加坡工廠的配置更動經驗，無法立即轉移到另一座位於墨西哥的工廠。但如果套用 Relimetrics 解決方案，一座工廠的經驗便可立即分享給位於世界彼端的另一座工廠。」
HPE 伺服器檢測 HPE 伺服器
這些零缺陷製造的成就都要歸功於先進的 Intel® 邊緣運算技術。邊緣執行計算密集型機器學習運算，使錯誤偵測準確率達到高於 99.9%。
好玩的是，Relimetrics 過去用來檢測伺服器生產線的品質稽核系統，居然是以 HPE 伺服器為基礎。更準確地說，Relimetrics 使用的是以強大 Intel® Xeon® 處理器為基礎的 HPE Edgeline EL4000 伺服器。
不過 Intel 的重大貢獻可不僅限於硬體。Levi 說：「Intel 也提供軟體和架構，讓 Relimetrics 可以充分利用他們的 CPU。他們的技術對品質保證解決方案至關重要，因為這能使我們以高速執行計算密集型的運算。」