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协益钢铁出货靠 AI 把关,传产数位转型挑战最高品质控管力

2020-06-20


协益钢铁出货靠 AI 把关,传产数位转型挑战最高品质控管力

现代科技的展现少不了传统工艺的支持,遍布于 3C 产品内部及外壳的金属配件正是如此。协益钢铁在金属原料及金属加工的专业,成为许多科技产品的幕后助力,而在工研院和微软物联网创新中心的协助之下,协益钢铁也将新科技融入製程,以人工智慧打造自动化检测系统。

协益钢铁表示:「为了强化品质控管能力,我们持续引进先进设备如日本金相显微镜来分析测量材料组织, 自动化检测系统则是在出货前的最后一站以人工智慧把关,确保出货品质。 我们希望透过品质的提升来拓展更高阶的市场,以及提升获利能力。」

导入 AI、自动化转型,不在现场也能即时掌握生产现况

1999 年成立的协益钢铁以内销市场为主,约佔营收的 65%。业务模式乍看之下很单纯,从中钢购入钢捲,经过分条、延压、退火等作业流程,辅以各种表面处理如镀锌、镀铬、酸化,再出货给製造业客户,包括 3C 产品、自行车及有钢材需求的产业都名列其中。

由于原物料市场的价格波动剧烈,协益钢铁和中钢是以期货模式约定合约价格,对市场的精準眼光不可或缺;另一方面,下游客户若发现出货成品有瑕疵必然整批退货,即使这种状况发生的频率极低,但造成的损失无法轻忽。换言之,从原料採购到成品销售,都是对资金调度及获利率的挑战。

出货成品必须符合两大条件,包括表面不能有瑕疵、板厚必须相同。至于出货前的检查站位于工厂内部,配置亮度极高的灯光来辅助检视,找出髒污或铁屑接触滚轮后,在钢捲表面留下的刮痕或钉点,但现场缺乏空调及强光持续刺激,对负责检查的操作人员而言絶非舒适的工作环境。

工研院在检查站架设两部工业用高速相机并连结至两部电脑,分别从成品的上方和下方进行拍摄,两部电脑找出有瑕疵的影像再传到第三部的 AI 电脑,AI 电脑连结 Microsoft Azure 以产出报表,每隔数分钟就会更新资料, 除了大幅减轻了现场检查人员的负担,远端办公室的主管不必亲临现场也能立即掌握生产线资料及状况。

导入自动化系统遇三大挑战,协益钢铁如何迎刃而解?

协益钢铁导入自动化检测系统的过程面临许多挑战,首当其冲的就是现场环境,没有空调的生产线容易导致电脑热当机,机器设备的震动也可能影响拍摄稳定度;此外,为了捲动沈重的钢捲,工厂的电流电压高于一般建筑物,因而对摄影机造成讯号干扰。

第二项挑战,则是完全不能更动现场的机器设备,否则投资高昂的生产线的保固就会失效,因而只能以隔离的独立方案来执行检测。

瑕疵判读则是第三项挑战,钢捲会涂油防鏽,必须教导电脑学会油污不是瑕疵,处理方式与刮痕、钉点不同,而且还要避免油污喷溅镜头。

在工研院的协助之下,这些挑战逐一化解。

工研院量测中心经理周森益博士表示:「我们一开始採用传统的电脑视觉演算法来判断瑕疵,但效果不彰,因为瑕疵的形式会持续改变,既非固定模式也无法标準化,例如:钢板的色泽和反射率会因为不同的表面处理作法而有差异, 之后採取人工智慧模式,难题才迎刃而解。」

工研院现已採用 Microsoft Azure 的 IoT Hub 及云端报表等功能来收集及呈现检测数据,同时也在研究及评估使用 Microsoft Azure 的人工智慧服务,希望 以更为精密的人工智慧模型,因应协益钢铁在改善製程的长期目标 ,从报表资讯及瑕疵出现位置来找出製程问题。

举例来说:无法触摸得知且相机也拍摄不出来的无感刮痕,可在特殊角度由人眼辨识出来,虽然这不会造成客户退货,但有可能是后续出现更大瑕疵的前兆,需要及早察觉及因应。

出货必经「自动化检测系统」,最大提升产品品质

协益钢铁导入自动化检测系统之后,最立竿见影的效益就是完整保留出货检查的影像资料, 当客户因瑕疵要求退货时,得以互相查验、釐清责任 。而且在出货前确保成品品质及稳定度,不仅避免日后因为瑕疵而遭退货的损失,也有助于提升客户满意度。

值得一提的是,系统导入后,正好有日本厂商前来稽核, 自动化检测系统成了加分条件 ,让协益钢铁顺利争取到新客户。长远来看, 自动化检测系统还能延伸串连上下游供应链 ,例如:串接製程资讯,让客户即时掌握处理进度。

周森益博士表示:「瑕疵检测是近几年异军突起的热门领域, 显见台湾产业重视品质,进军高获利市场的决心 。以协益钢铁的经验为基础,持续和微软物联网创新中心合作善用云端服务,我们希望将检测方案推动到更多类似应用如手机表面、沖压钢铁件,成为提升产品价值的利器。」



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