光學檢測聰明10倍!直擊英業達伺服器基地,5G如何讓AI取代人眼審查?
光學檢測聰明10倍!直擊英業達伺服器基地,5G如何讓AI取代人眼審查?
2020.08.28 | 5G通訊

台灣第一座5G獨立組網智慧工廠落腳英業達!

2020年8月中,英業達架設起5G企業專網,利用上傳100Mbps及下載1Gbps的高速,串連生產車間上的AOI(自動光學檢測,Automated Optical Inspection)系統,不僅人力安排減少9成,產線直通率(FPY, First Pass Yield)更拉高至85%。

由於人工成本高漲、缺工問題嚴重,以自動化及人工智慧(AI)取代人工,成為大型製造工廠的投資重點。而隨著產品複雜度增高,需要很多工作站接力完成,每一站的不良率相乘,會拉低直通率成績。因此,直通率很常被工廠視為生產線品質優劣的指標。

英業達企業電腦事業群(EBG)總經理蔡枝安說,「我們目標是一分鐘生產一片伺服器主機板。」然而,AOI為了取代人眼檢測,在掃描產品表面後抓出的不良品,有時候卻會因為陰影或反光而誤判,還是必須靠一旁待命員工複檢,將好的產品放回產線,無形中也降低了直通率。

有了5G之後,具備AI的AOI變得更聰明了。

蔡枝安  英業達5G智慧工廠_2020_08_06_蔡仁譯攝-31
英業達企業電腦事業群總經理蔡枝安表示,用AOI取代人工檢測,減少伺服器產線的9成人力,並提高直通率到85%,終極目標是用機器人在監控室值勤。
圖/ 蔡仁譯攝影

集10倍圖資雲端學習,「終極目標是機器人在判讀!」

差別在於,AOI告別「單站」智慧,改採「集中」智慧。

AI在學習分辨產品瑕疵時,必須累積足夠多的掃描圖檔,才能精準判讀。5G導入前,每條產線AOI各別利用旁邊的電腦運算判斷,搜集的圖庫也只來自該產線;導入5G後,10條產線AOI,都直接把圖檔上傳雲端集中判斷,數據充足精準度自然提升。

英業達企業電腦事業群全球營運中心副總閻承隆解釋,因為Wi-Fi不穩定,過去智慧工廠每條產線自建AI學習,AOI掃描產品後的圖檔送到產線伺服器運算判別良劣,圖片不夠多精準度就低,要經過不斷學習,精準度才拉高到98%。

但5G專網上路後,AOI掃描的圖檔都能集中送到雲端機房,10條產線收集的圖檔比單條產線多10倍,AOI自然更聰明,安排的產線複檢人員可以銳減,甚至「終極目標是聘機器人在監控室判讀!」

「AOI現在還只是小學生」,10條產線,要排60位員工輪班複檢。一旦5G上路,10條產線只需1~2位工程師監控管理,即使輪3班、排6人,人力還是省下9成。

智慧工廠裡另一項即將連上5G的設備,是自主行走搬料搬貨的「無人搬運車」(AGV, Automated Guided Vehicle)。用Wi-Fi連網時,不但容易斷訊或被蓋台,更麻煩的是,在等待訊號復原的5分鐘裡,失去訊號的AGV早已不知去向。

「5G延遲速度是4G的10分之1。」資深副總陳逸萍說,未來AGV不用靠軌道,就知道前進方向。

5G的高速也有助於伺服器成品測試。過去,伺服器機種少量多樣,測試工作要傳輸的數據動輒高達數G,回傳不夠即時;5G連網後,剛產出的新伺服器若有大量不良品能立即通報,「晚通知,前面產線已經又做一大堆,愈早通知可減少不良品產出。」蔡枝安說。

英業達5G智慧工廠_2020_08_06_蔡仁譯攝-29
英業達企業電腦事業群桃園總部8月中完成5G智慧工廠產線,建置核心網路連接機器手臂與AGV車(上圖)及AOI(本文首圖)。
圖/ 蔡仁譯攝影

從「自用」變身網通大廠,思考不同情境痛點

身為台灣伺服器出貨量龍頭,英業達更看好企業自建5G專網,帶起的電信機房標準化商機,因而加入由電信業主導成立的O-RAN聯盟(5G開放網路架構組織),希望藉此轉型,能如思科、愛立信等網通大廠一樣提供電信級設備。

英業達雲網方案事業部產品開發處經理江智偉分析,藉由自行建置5G工廠,從硬體生產商,轉型為解決方案開發商,研發工程師最大的挑戰,將是如何轉換到使用者立場思考。

畢竟,若要替客戶建置專網,只會開發硬體還不夠,還必須了解不同應用情境的使用者介面,這是影響產品軟體及韌體設計的關鍵。「不同場域的軟體微調(fine tune)重點不同,工廠跟農場就不一樣,如何架構現場環境是英業達不熟之處。」蔡枝安說。

這也是英業達砸3億元,在桃園廠啟動企業專網的關鍵原因。透過5G串連AOI與AGV等設備,不僅驗證打造5G專網能力,檢視自家硬體的表現,也能學如何微調軟體,協助客戶。

下一步,5G專網會全面導入桃園廠,更計畫將解決方案對外銷售。「5G談多了,現在我們可以看到工廠真正帶來的改善程度。」蔡枝安說。

英業達的5G_2020-08-20_侯俊偉攝影 (3)
英業達串聯AOI、AGV車的核心網路,串連5G後發揮大連結、超高速率的特性,實現智慧工廠的科技化場景。
圖/ 侯俊偉攝影

更多精彩內容請見數位時代第316期雜誌《探索5G殺手級應用》

責任編輯:張庭銉

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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