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機器人技術

邊緣 AI +EFLOW 加速工廠自動化

工廠自動化

您正在埋首處理一項重要專案,這時傳來叮的一聲,提醒您收到新的電子郵件。您讀完訊息並回信後,必須花好一段時間才能把思緒拉回專案。事實證明,不只人類會在轉換任務時發生效率低下的情況,機器也是如此。隨著製造業愈加適應更多的少量生產,轉換任務正成為一大難題。

傳統自動光學檢測的挑戰

過去製造業大多專門大量製造相同的產品。但是,到了客製化程度提高且要求處理時間快速的年代,這種混合度低又量大的製造業已不合時宜,反觀稱作混合度高且量小製造的少量特色產品蔚為風潮。

一家物聯網邊緣解決方案 OEM 東擎科技(ASRock Industrial)邊緣 AIOT 產品 BU 的副總裁 Kenny Chang 已預見製造商可能會生產 200-500 台特定類型的電腦,而非數十萬台。

當製造商必須經常在不同類型的產品中「轉換任務」時,自動光學檢查(AOI)等相關工作就會受到影響。Chang 表示每個批次之後都需要花時間建立電腦視覺系統,重新學習要尋找的內容。而傳統的 AOI 很難校準。

東擎科技總裁 James Lee 表示:「它非黑即白,不會隨著您的腳步學習。」如果您將合格率設得較低,就可能生產更多有瑕疵的產品。反之,如果合格率設得太高,幾乎每位小工具都會引起警報,需要人工操作員重新檢查。

那些人工操作員可不好找。Lee 表示全世界許多國家,包括東擎科技的總部所在地台灣都面臨了勞工相關的挑戰。他說:「勞工短缺將成為一個日益嚴重的問題,在人口老齡化的國家尤其如此。」

工業邊緣的 AI

邊緣人工智慧透過自動重複流程,解決製造業勞工與業務營運相關的問題。AI 非常適合 AOI 流程,與其靜態傳統的模型不同,它能持續改良,在過程中學習微調檢查合格率的標準。

然而,作為工廠自動化一環的 AI AOI 實施也面臨自身的挑戰: AI 普遍是在 Linux 作業系統開發,而大多數的製造商傳統上卻是使用 Windows 軟體來操作工業應用程式。

這往往表示要同時執行兩台工業電腦(IPC),或處理錯綜複雜的虛擬化,以在單一系統上執行作業系統。無論如何,執行兩種不同的作業系統及來回傳遞資料,都會在生產線造成瓶頸。因此,東擎科技與 Intel 及 Microsoft 合作開發最佳配置。邊緣 AIoT 開發工具組可讓製造商使用一台 Windows 機器執行所有 AI AOI 相關的任務。

工業邊緣 AIoT 開發工具組預先安裝了 Intel® Edge Insight for Industrial(Intel® EII),在 Microsoft Azure IoT Edge for Linus on Windows(EFLOW)上執行。EFLOW 使用虛擬機管理程式技術整合 Linux 和 Windows 的工作負載,在同一台 Windows 機器上執行所有工作。東擎科技軟體部門副總裁 Tou-Wen Hsieh 表示:「EFLOW 的另一項優勢是透過其內建的 Azure IoT Edge 連接到 Microsoft Azure 以提供雲端服務。」

這套工具組採用了搭載第 12 代 Intel® Core 處理器的 ASRock Industrial iEP-9010E Robust Edge AIoT 平台。透過這套工具組,製造商可使用 Intel® OpenVINO 工具組部署 AI 應用程式並整合工作負載以減少使用量。

「預先包裝的工具組也配備三個示範主機板,使用來示範瑕疵檢測,」 東擎科技產品經理 Sam Chiu 如是說。隨插即用的工具組可識別合格和兩種類型的故障:錯誤放置/缺少跨接器或電容器。系統整合商及其製造商客戶能以這個概念驗證作為起點。

新一代 AI AOI 的優勢

「實現機器學習後,就能以更高的精確度和更低的勞動成本提高生產能力,」Chiu 表示。他補充說明:ASRock Industrial 工具組可在邊緣實現 AOI 的 AI 應用,並提高生產作業的精確度與效率。

Edge AIoT 開發工具組提供的工作負載整合在另一個格外重要的方面發揮效用:「有超過 9 億台裝置使用 Windows 10,因此這是我們不容忽視的生態系統,」Chiu 表示。「透過我們的解決方案,客戶可以持續使用他們的 [ Windows 型] 舊式軟體和裝置。」 Windows 機器可以直接插入現有的基礎結構,節省執行兩種不同系統的成本。「對於想要控制 AI AOI 擁有成本的市場使用者來說再合適不過了,」Chiu 補充道。

Chang 表示,AI AOI 帶來了一致性(人工操作員標準不一,有的可能檢測通過,有的可能失敗),而且更易於 IT/OT 維護。整合 Linux 及 Microsoft 工作負載可協助控制營運和資本支出,讓製造商更快擴展營運。

一家為東擎科技製造主機板的製造公司正在測試 AI AOI 解決方案。該公司一直努力整合業務 IT 和 OT 元件,並在檢查過程中保持一致性。Chang 回報早期的成果看來一片光明。

憑藉新一代的 AI AOI,無論特色產品的類型與大小為何,製造商都能即時進行準確的標準化檢查。多虧了邊緣 AI 和東擎科技隨插即用的邊緣 AIoT 開發工具組,生產可以輕鬆切換任務、提高檢查準確度和速度,同時最佳化勞動成本。透過與製造商在他們舊式系統的廠址會面,東擎科技正在盡其所能,讓 AI 更容易採用、數位轉型更為普及。

 

本文由 insight.tech 編輯副總監喬治妮.貝內施(Georganne Benesch)編輯。

作者簡介

Poornima Apte is a trained engineer turned technology writer. Her specialties run a gamut of technical topics from engineering, AI, IoT, to automation, robotics, 5G, and cybersecurity. Poornima's original reporting on Indian Americans moving to India in the wake of the country's economic boom won her an award from the South Asian Journalists’ Association. Follow her on LinkedIn.

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