343期
2023 年 10 月 25 日
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邊緣AI助力智慧製造邁向自主化
林宗輝╱北美智權報 編輯部

隨著製造業的數位轉型,智慧製造已成為當前的大趨勢。為實現真正的智慧製造,必須走向自主化,讓機器能即時感知環境並做出決策。在這個過程中,邊緣AI的低延遲和高效運算,正扮演關鍵的推手。

由台北市電腦公會,以及台灣智慧城市產業聯盟與台灣玉山科技協會合辦《AI邊緣運算在智慧製造》論壇中,齊集了包含英業達、中華電信、凌華等針對不同領域深耕的一線業者,分享如何發掘AI邊緣運算在智慧製造中所具備的影響力。

過去的工業製造多依賴機械自動化,具備一定程度的重複效率,但仍需人工監控調整。隨著科技發展,製造業開始數位轉型,利用各種數位工具提高生產彈性和效率,形成所謂的智慧製造。

而為何需要邊緣運算?其實真正實現智慧製造,關鍵在於提供機器自主化的能力,讓機器可以根據環境狀態自行做出適當決策。這需要機器具備即時的感知力和運算力。由於邊緣AI可以將計算直接在終端機器上進行,大幅降低延遲,因此被視為实现自主化的關鍵技術。

邊緣AI可為機器帶來即時的洞察力,有助它們快速根據當下狀況做出反應。借助邊緣AI,智慧製造正在,實現由自動化到自主化的革新。

分散式架構 提升效能與安全性

中華電信企業客戶分公司柯偉震副總經理認為,相較於傳統的雲端AI需要透過網路將資料傳送到遠端進行運算,邊緣AI直接在終端設備本地進行運算,只將分析結果傳回雲端。這種分散式架構可大幅減少網路流量,降低對中心節點的依賴,使系統效能更高,也增強了資料安全性。

以SOP監控為例,過去需要人工觀察並記錄整個製程,極為耗時費力。而邊緣AI攝影機可持續自動監控,只傳回分析結果,大幅提升效率。同時也確保了機密製程資訊的安全,避免洩漏核心技術。

相較全數據上傳雲端,分散式架構可有效預防資料外洩風險。此外,分擔中心節點壓力,也增強了系統容錯能力。當中心節點發生故障時,邊緣節點仍可正常運作,可靠度更高。

總體而言,分散式架構是邊緣AI的一大優勢,可提升效能並確保资料安全,適合應用在對速度與安全性要求極高的工業製造環境中。

提供端到端的解決方案

英業達5G研發事業部處長簡嘉南則表示,相較於過去常見的雲端與終端隔離架構,邊緣AI能夠提供端到端的解決方案。各個領域的業者可因應其專長,開發不同的元件與服務。

例如,感測器供應商可開發內建AI模型的智慧感測器,邊緣AI公司提供運算平台,軟體商開發各類應用服務。這樣的端邊雲協作架構,可有效打破過去的孤島效應。

在這個開放架構下,感知、運算、控制等不同層面得以無縫連結與整合,大幅降低開發與應用障礙。也促進了生態系統的繁榮發展,業者可針對個別領域進行創新。

最終,端到端的解決方案不僅使系統開發更加彈性與高效,也使最終用戶獲得更佳的使用體驗。未來,邊緣AI將與5G、AIoT等技術結合,為智慧製造注入更大動力,開創自主化新紀元。

總之,邊緣AI所提供的端到端方案,是實現真正智慧製造的关键所在。它有助各個環節的銜接與協調,也將促進整個產業鏈的發展。

邊緣AI最佳化生產管理的各項應用

邊緣AI可廣泛應用於智慧製造的各個環節,為生產管理帶來諸多最佳化。具體來說,邊緣AI在智慧製造中的幾大應用領域包括:

1. 機器視覺品質檢測

利用安裝在生產線上的AI攝影機,可透過深度學習模型即時檢測產品外觀與尺寸,找出瑕疵品並馬上反應,避免不良品流入後端製程。本地處理可實現1毫秒級的檢測速度,大幅提高生產品質。具體來說,透過邊緣AI部署深度學習視覺檢測模型到生產線上的攝影機,使攝影機可以進行即時的影像捕捉、分析判斷,找出品質瑕疵並立即反饋到生產控制系統,啟動報警機制,避免不良品繼續在生產線上流動,影響後端製程,從而大幅降低報廢率,提升產量品質。

2. 預知性裝置維護

透過邊緣裝置端的感測器採集裝置運行資料,應用AI模型進行趨勢預測,及早發現異常跡象,主動進行維護保養,最大限度減少裝置故障停機。在生產裝置上安裝溫度、震動、噪音等感測器,將運行資料輸入AI模型,監控裝置運行參數是否正常,並預測故障發生的可能性。當模型判斷某個部件有高故障風險時,可立即發出預警,排定維修時間,使工廠可以主動進行維護保養,避免非預期的裝置停機,降低生產中斷風險。

3. 智慧倉儲管理

在倉儲裝置上安裝物聯網感測器,結合邊緣AI即時監控庫存和物流動向,實現精準的智慧庫存,並指揮AGV或機器人進行貨物分揀裝運。透過在貨架上安裝重量和電子標籤感測器,防止出現缺貨、過剩庫存的情形;同時運用電腦視覺等技術,精確檢測物品尺寸、辨識SKU,指揮AGV或拾取機器人進行自動分揀;並結合訂單資訊,實現精準補貨和裝運,全面最佳化倉儲流程。

4. 自主機器人協作

運用邊緣AI使機器人實現自主避障和協同作業,無需人工控制就可靈活進行搬運、組裝等工作,大幅提高生產自動化程度。在實際應用上可將感測、運動控制、組織協調等AI模型部署到機器人端,使其具備環境感知能力、自主規劃路徑、協調其他機器人等智能,從而實現機器人群的無人值守、高效協作,輕鬆實現生產線上的搬運、組裝、包裝等作業自動化。

邊緣AI正開創智慧製造新局面

邊緣AI正開創智慧製造的新局面,其低延遲和即時運算優勢,可加速機器與工廠製造的自主化;而分散式架構既可降低網路壓力,又可保護資料安全。在物聯網和5G佈建下,邊緣AI勢必成為推動製造業產業升級的關鍵力量。

透過邊緣AI,將幫助企業實現具備人機協作、環境最佳化的智慧工廠,以及更高效率和更靈活的量產模式,並打造適合工業場域的智能化應用。隨著相關技術的最佳化與成熟,邊緣AI將可為傳統製造業注入更大的活力與競爭力。

 

作者: 林宗輝
現任: 北美智權報資深編輯
學歷: 大葉大學
經歷: 電子時報半導體資深分析師
MIT Techreview 中文版研究經理
財訊雙周刊撰述委員
美國波士頓Arthur wood 投資顧問公司分析師

 

 

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