在製程中考量人為因素
一間製造產品的公司，會想要確保生產與品質保持一致。但是要如何納入人為因素，以及其無可避免的差異？在電腦視覺技術、人工智慧以及機器學習的發展下，現在已經可以與傳統組裝產線的機器數值進行人類行為的分析比對。
當製造商可以輕鬆追蹤特定的關鍵效能指標，例如總週期時間、輸送量、廢料、可用性與轉換時間時，作業將變得更快、更簡單，也更好擴充。
「人為因素最難控制。即使是相同的業界，每個工廠都有自己的製程。」Vecow 銷售主任 Joseph Huang 表示，該公司為一間機器視覺與影像解決方案的開發商。「在組裝線中納入人類的行為分析，製造商即可了解每位作業員的表現，而不是一群作業員。有了這個資訊後，就可以因應不一致的問題，並獎勵您的最佳員工。」
透過人工智慧分析提高員工效能
能夠從標準作業中偵測人為差異的價值，在一家生產電動馬達的組裝公司中一覽無遺。該公司發現，未能遵循流程會導致材料浪費以及必須重新生產。
製造商將人工行為分析加到其馬達組裝產線中，因而能夠加快其效能分析、提高生產品質，並找出生產流程中可改善之處。
其採用 Vecow 的人工行為分析解決方案，該方案採用人工智慧推斷模型，可即時偵測產線上的異常現象，以避免代價高昂的問題發生。
過去只能透過對組裝線的機器進行優化，來改善組裝流程作業。但是這種作法忽視了流程上的人為影響。透過即時存取機器與人工行為的數據，製造商得以識別可以改善的地方、改變或修改人為的動作和程序，並強化生產上的排程。
「我們協助製造商瞭解他們的組裝線的即時效能。當有了新的詢價或訂單時，生產經理能夠清楚知道如何安排該訂單，以及如何以最佳的效能生產。」黃表示。
這個解決方案不僅可衡量作業員所造成的影響，還可以監控每個作業員的效能以提高員工的生產力。「如果我是作業員，而我的表現只會以整群人的表現來認定，我哪有什麼動機更努力工作？這個系統可以讓管理人員瞭解他們的作業員花了多少時間與心力在工作上，並依此給予獎勵。」黃如此說明。
Vecow 人工行為解決方案也可用來協助製造商符合監管上的規定。舉例來說，在半導體產業中，作業員必須依循晶圓的製程標準作業。ISO 9001 品質驗證中也規定到，他們也必須提供製程的資料。
「一般來說，該資料提供的方式，是填寫紙張表單或手動從網路送出數字。但是這麼做並不即時，資料變得過時，而且容易出錯。」黃表示。「在使用人工行為分析時，資料可以即時送出。在某些情況下，甚至可以針對任何潛在的問題發出警告。」
即時資料反映出真實的效能
Vecow 的人工行為分析解決方案使用了 VHub AI Developer 軟體平台來簡化開發流程，建立了可以準確反映複雜產線真實效能的模型。
這個平台具有深度學習、模型訓練和標籤工具等功能，可以讓開發人員打造出具有電腦視覺功能的人工智慧應用。
該解決方案連接到位於邊緣的攝影機，處理資料並找出不一致之處。為了確保個人隱私，製造商經理只能存取與查看異常現象，而不是完整的影片，黃解釋。
使用預先訓練、針對特定產業的模型，也可以省下在部署時需具備軟體開發能力的需求。該解決方案使用圖形化使用者介面來進行配置與客製化。
「最大的差異在於這是一個不需編寫程式的人工智慧平台。這是一個可以讓終端使用者輕鬆部署與優化部署流程的多功能解決方案。」黃解釋到。
黃表示，開發人員大部分的時間都花在工程與培訓上。透過 Vecow，非技術性的使用者可以利用雲端的自動標籤功能，簡化流程並省下許多時間。此外並在雲端上進行模型測試，以確保嵌入式推斷引擎在納入該模型前，具備了準確性與效率。
強大的 Intel® Core™ i5 與 i7 CPU 提供了必要的運算威力，來處理電腦視覺的資料流。該解決方案使用了 Intel® OpenVINO™ 工具組，透過轉換模型為 IR 檔以及縮小模型的大小，大幅提高了模型產生的過程。「我們無須在 GPU 中置入太過強大的運算能力，這有助於降低我們部署的成本。」黃表示。
Vecow 人工行為分析的解決方案，解決了製造商無法有效將數值分析運用在以人為主的組裝線流程與作為輸入的問題。隨著製造業領域持續的進步、作業持續精簡，存取即時資料將相當具有革命性。
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