「很多AOI（自動光學檢測）能檢測產品瑕疵，但對於作業員實際的操作情況，過去一直沒有比較好的觀測方式。」邁特電子副總經理戴憶帆這麼說。
邁特是一家專精於「少量多樣」製造的電子製造服務企業，因應產品變動頻繁，產線設計複雜，人工操作比例也相對較高。許多關鍵流程由人力完成，但系統無法辨識這些動作，難以追蹤執行情況，想要優化流程卻無從著手，成為他們數位轉型的一大難題。
為了打開這個難以觀測的黑箱，邁特自2019年起與PowerArena（百威雷科技）合作，導入地端部署的AI影像辨識系統。透過在工作站加裝攝影機、訓練專屬模型，他們已在一條完整產線上導入，成功找出多項原本難以察覺的流程瓶頸，甚至有工作站可以減少7成作業時間。隨著成效逐步顯現，邁特也正加速將此系統擴展至更多產線。
在以人工為主的產線上，常見的製造執行系統（MES）雖然能夠掌握各工作站的時間與產量，但是往往無法看出為什麼某些工作站容易卡關、耗時較長。
攝影機分析「卡在哪」，效率翻倍快轉
以邁特的產線為例，「測試站」常是整條線上最容易卡住的環節。作業員需依序刷條碼、觀察燈號、執行多項測試，只要其中某個步驟特別耗時或容易出錯，例如零件擺放設計不良，導致拿取困難，整體作業時間就會被拉長。然而，傳統系統只能呈現這一站「做得比較久」，卻無法指出具體是哪個動作出問題，自然也難以進一步優化流程。
邁特導入PowerArena的「HOP人因作業系統」後，得以開始分析這些過去無法觀測的細節。每個工作站加裝攝影機後，AI能自動標記每個動作的起訖點，追蹤手部動作、操作流程與等待時間，一旦異常，能立即回調畫面確認。透過這樣的系統，團隊能清楚掌握哪個動作耗時最久、哪個步驟出錯率最高，也因此能夠調整與優化問題點，大幅提升整體效率。
戴憶帆指出，導入AI後，才發現耗時經常集中在幾個容易出錯的小動作，例如貼錯標籤、拿錯零件或擺放位置有誤等。這些問題過去難以察覺，現在則能精準定位、對症下藥。瞭解問題點之後，團隊進一步優化工作站設計與作業流程，成功將其中一個工作站的作業時間從3.5分鐘壓縮至1分鐘。
「傳統系統只能告訴你『出了問題』，但PowerArena讓你知道『問題發生在哪』，這是關鍵差別。」戴憶帆表示。
7天搞定模型微調，讓AI貼緊產線細節
各間工廠中的每條產線都不盡相同，AI模型若無法完全貼合現場情況，就難以發揮最大效益。因此，PowerArena提供fine-tune（微調）服務，藉此打造「專屬於這條產線的AI」。
PowerArena解決方案總監彭建航表示，針對常見的產線流程，其內建模型具備7至8成的準確率。經過微調之後，準確率可提升至9成以上。實務上，企業只需要協助安排現場拍攝約10至30分鐘的影片（或300至500張照片），PowerArena便可於7天內完成訓練、完成模型微調並部署至地端伺服器。
邁特已於2022年完成一條完整產線的AI導入，目前評估新增新工作站或新任務時，也會與PowerArena密切合作，判斷是否適合導入HOP系統。戴憶帆分享，挑選導入的重要策略是「共通性」，像是測試站，就算是換了產品也會是類似的流程，這就是很適合初步導入的工作站。
企業導入影像AI時，第一個要回答的問題其實不是技術可行性，而是資料是否安全。雲端部署雖部署快速、成本低，但資料上傳恐有資安疑慮，戴憶帆表示，對於員工隱私與客戶製程的2項保密需求，是邁特選擇地端部署的關鍵考量。
目前，邁特採用研華伺服器與美國網路設備商Ubiquiti的攝影機，完全採地端運算，並由內部管理維運。彭建航解釋，PowerArena提供完整的地端部署架構，包含AI模型訓練、運算，以及流程紀錄與分析，皆於本地伺服器完成，連PowerArena也無法取得資料。
在成本快速下降的時代，企業導入AI不再是雲端專利。戴憶帆分享，初步導入的PoC（概念驗證）階段成本落在50至100萬元。彭建航則進一步表示，目前PowerArena提供的服務價位可落在百萬元級。
當產線夥伴的工作內容不再是黑箱，產線優化就有了更多突破口。邁特電子從一條測試站開始導入地端AI，精準揪出關鍵問題，成功壓縮作業時間。這場轉型證明，AI能讓製造現場的每一個細節變得看得見、調得動，為產線創造實質改變。
邁特電子
●創辦人：戴炑家
●副總經理：戴憶帆
●成立：1986年
●員工人數：1,000人
●產品：EMS廠商，提供整合性的研發設計服務
責任編輯：蘇柔瑋
