2020
Dec.

54

智造话题

台达AI分析方案
助力新加坡理工学院先进制造生态圈

文: 台达研究院

在全球各国竞相加速工业4.0转型之际,台达参与新加坡理工学院所领导的联盟,与15个联盟伙伴提供端到端完整解决方案,让新加坡制造业中的中小企业、本地大型企业与跨国公司,都能加速采用工业4.0技术并提升劳动力。作为最新一波加入联盟的生力军,10 月14日台达电子与新加坡理工学院(Singapore Polytechnic, SP)、德国全球检测认证与训练公司南德认证检测(TÜV SÜD),以及Smart i4.0 Transformation Alliance(SiTA)共同签订了合作备忘录,将由台达与SiTA负责提供智能制造解决方案,TUV SUD提供评估,新加坡理工学院则专司相关的劳动力升级计划。

产官学连手 加速工业4.0进程
在新加坡企业发展局的支持下,四家伙伴企业合作规划出先进制造学习历程(Advanced Manufacturing Learning Journey, AMLJ)计划,业界人士可利用短短一天时间参访新加坡理工学院里的先进制造中心(Advanced Manufacturing Center)等设施,以及生态中各伙伴企业的制造厂房设施,取得第一手经验,了解如何应用工业4.0技术至工厂、设备与系统,提升生产力。台达技术长李实恭表示:“在新加坡,我们一直主动参与新加坡企业发展局与新加坡精深局(SkillsFuture Singapore)的计划,协助工业4.0升级方案。这次通过先进制造学习历程的设计,每位参与者不仅能够看到、接触到,并实际感受这些技术,更能够了解该如何将解决方案应用在实际情境中。我们相信,通过这次合作,大家将能更深入到智能制造的新世界。”

化繁为简 帮助企业灵活转型
在先进制造学习历程中,台达提供的方案集中于智能制造的数字化与智能化领域,包括可进行有效数据分析的AI、边缘与云端运算,以及涵盖人机与系统的虚实整合安全方案等。举例来说,自动缺陷分类(Auto Defect Classification)解决方案,就是为了克服使用现成自动光学检测(AOI)检验时,常遇到误判(Overkill)偏高的挑战。台达研究院以深度学习(Deep Learning)方式优化AOI检验效能,推出自动缺陷分类(ADC)方案,除了可降低误判,更可降低人员复检的需求。在台达工厂实际导入成果显示,正确率可达99.7%,错误率低于0.3%,而且零漏检。此外,预测性维护(Predictive Maintenance)解决方案,则是利用AI分析产在线机器的数据,实时侦测机器的异常状况,提前预测机器需要维修的时刻,不再受限于只能定期检修预防,提升灵活性,也降低维修与维护成本。在台达工厂实际导入的成果,实时异常侦测正确度可达95%以上。通过这些实际部属在新加坡理工学院先进制造中心的解决方案,学习历程的企业学员将得以探索如以最少的资源和最小调整现有作业的情况下,将现有设备、流程与系统,升级至符合工业4.0 的条件。

除了先进制造学习历程之外,台达也加入由亚洲发展银行(Asia Development Bank)和新加坡理工学院所领军的全球科技创新村(Global Technology Innovation Village, GTiV)平台,未来将与包含新加坡精深局和裕廊集团 (JTC)在内的19个企业和机构携手合作,通过位于新加坡理工学院校园的创新村,分享先进制造知识与专长给区域政府和商业领袖。

台达与新加坡合作伙伴共同签属备忘录,合作打造先进制造学习历程,与业界领袖分享专业知识与专家建言

台达展示自动瑕疵分类(Auto Defect Classification)方案,可自动检测并分类瑕疵种类,以协助生产流程

在先进制造学习历程中,也展示了台达研究院发展的可转换智能机台(Transformable Intelligent Machine),通过智能化、模块化与标准化的方式让机台更具弹性,因应转型需求。