護國神山也是客戶!帆宣攜手工研院推預診斷系統,提前4天警示:「設備要故障了!」

2020.10.14 by
簡永昌
護國神山也是客戶!帆宣攜手工研院推預診斷系統,提前4天警示:「設備要故障了!」
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製造業、醫療產業甚至是商務場景都想導入人工智慧提升產業價值,過去做設備、材料的帆宣面對滿手的數據,如何靠工研院的AI加持開發出全新的應用場景跟服務?

說起帆宣大家可能不是那麼熟悉,但自1988年成立起,帆宣主要的營業項目就包括了積體電路、半導體、電子、電腦儀器等設備以及材料、零配件等進出口買賣業務,以及監控系統、整廠整合業務(Turn-key)、整合性供應系統銜接專案(Hook-up Project)等廠務系統等業務,近年也跨足LED、OLED等光電製程設備製造與技術開發,並佈局生技及太陽能等產業,其中帆宣最為人所知的客戶正是護國神山台積電,主要提供自動化系統供應鏈。

有數據但沒有分析技術,帆宣找上工研院

正因為從過去販售設備、材料的過程中累積了相當多的數據資料,「但是數據沒有被淬鍊就依然是無用的垃圾,」帆宣系統科技智能製造方案部系統整合事業處資深部經理吳文斌說,他清楚了解帆宣自己握有數據但沒有技術去分析,因此從2014年開始就找上工研院合作,希望能透過工研院在AI分析的專長,協助帆宣可以將這些數據做更有價值的應用。

吳文斌表示,過去帆宣做設備、材料的時候就擁有不少數據,但缺乏分析的技術,這些數據也無法被淬鍊成「黃金」。
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工研院副院長張培仁就表示,到了2030年AI人工智慧將帶來全球GDP成長14%,貢獻15.7兆美元(約合471兆新台幣),可見AI人工智慧已經成為備受全球各個產業數目的重要議題。而這也是為什麼工研院積極協助產業數位轉型、導入AI人工智慧,將軟體業者升級成AI人工智慧資訊服務業者,讓硬體業者能提升設備效能跟產值。

推設備預診斷系統,故障前4天就先告知

吳文斌表示,目前帆宣透過工研院在AI分析領域的強項,協助開發了設備預診斷(PHM)的系統,藉由過去累積的大量資料進行分析,能夠提早警示客戶設備可能產生的狀況,同時根據機台的健康狀況決定最佳的維護或更換時機。

「工廠最擔心的就是非計畫性的維修,」吳文斌說,如果無法透過演算法的協助提前告知工廠可能發生的狀況,對於產業線來說殺傷力是相當大的。在沒有這套PHM系統之前,帆宣提供的就像是車輛維修一樣,依照使用者的頻率給予維修的建議以確保機台運作正常,但總會有意外發生,也因此不只是帆宣自己認知到需要仰賴大數據的協助,客戶端也會有需求提出。

透過工研院AI技術的協助,帆宣開發出設備預診斷(PHM)的系統,以LCD的客戶為例,可以提前4天告至可能發生的狀況,避免非預期性的停機影響營運。
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吳文斌透露,以目前導入這套PHM系統的LCD業者來看,他們能提前4天的時間警示客戶設備可能發生故障,讓客戶能做好規劃、確保產線跟產能可以持續運作,安排維修的時間,減少非預期性的停機跟維修頻率。目前除了半導體業者之外,面板廠也有客戶採用這套服務。

不只做預警,靠AI開發AR提升工程師維修品質

抓出了可能存在的故障後,帆宣子公司亞達科技也開發另一套結合人工智慧跟VR的平台「AIR」,可以提供給客戶一個利用擴增實境提升維修品質的解決方案。會有這樣的平台推出,吳文斌表示是看到了維修手冊跟工程師兩個痛點。

就維修手冊來說,AIR可以透過人工智慧的協助進行SOP編輯,並讓機器可以學習各種維修的技術,由於目前書寫維修手冊上皆有不同語言的挑戰,除了英語之外,帆宣也積極與工研院合作,希望能導入中文語意的AI系統,強化AIR在辨識文字的能力。

AIR平台的建置,提供了客戶一個利用AR進行維修的方式。導入AI更能強化平台在維修技術上的能力,協助工程師減少維修錯誤率。
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有了強大的辨識能力後,AIR便可以在初步透過維修手冊的導入將維修的步驟數位化,未來也可以利用機器學習持續演進,對於維持工程師的維修品質而言肯定是有幫助,工程師也只需要帶上工具就能透過AI的幫助以AR的形式著手維修,將可以大幅減少維修的錯誤率。

吳文斌表示,AIR是個軟體可以配合客戶的需求進行調整,不管是iOS或是Android系統平台都可以使用,目前也再與英國的航太客戶進行討論,不僅可以在原有的半導體、面板客戶領域上,未來也有機會能應用在飛機起飛前的安全檢測。

責任編輯:蕭閔云

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