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AI视觉打造Gogoro人机协作未来产线

2023年7月14日     来源:百威雷科技         
关键字:AI视觉  Gogoro  
制造业未来:想像与现实的落差

       制造业的自动化是近年来的趋势,每年推陈出新的自动化控制设备,让关灯工厂看似能在不久的将来实现。但事实是,制造业离全面自动化的关灯工厂仍相差甚远。在转型过程中,首先该消弥对新科技过度膨胀的信心。

       「人」仍然是工厂作业里,难以被取代的动能来源。面对现今少量多样、高换线频率的生产模式,人的协调认知、适应性与灵活性,都是制造业急需的要件。正是人的灵活性让我们超越科技,到头来,科技都只是用来简化人工作的「工具」而已。

       但恰恰是这样的灵活机动,人才具备难以掌控的变异性。

工厂管理的缺角

       传统的产线管理是以工业工程师站在工站旁,肉眼观察记录。使用码表计时,手动记录动素与工时,事后登录资讯,进行动素分析,提出假说,改善产线。然而,这种方法繁杂、耗时,且资讯量不完整。更会因为主观判断有误,造成数据不正确。此外,改善作业缺乏时效性,不易即时对症下药,立刻调整问题。

       4M1E质量管理的五大要素中,人是最难控制、也是问题来源占比最大的影响要素之一。人的不确定性源于疏忽、情绪、身体状态、操作技能等,这些『低效率与低品质肇因』是管理上的巨大挑战。传统管理方式,难以将人因动作数据化,更无法确保生产品质。面对数字化转型的浪潮,人仍然是工厂管理拼图中,迟迟无法补足的一块缺角。

       AI视觉则能补齐这块缺口。

AI视觉的加入能够补足产线作业的资讯缺口。它通过即时影像分析,客观、24/7且精确地搜集周期时间,代替传统的人工监测,补足人为测量可能产生的失误,真实记录生产情况。


Gogoro产线实例

       近十年来Gogoro一直以高度智慧化为目标打造车体组装产线。初期导入MES、串连多样联网工具、直到整合AGV开创一条龙平行产线,Gogoro高度人机协作的产线规划,从组装一颗轮胎即开始。但是,仍在寻找『低效率与低品质肇因』解方,为补足「人员动作」与「无法联网的工具」的数据缺口。

在一个平行工站中,两位作业员在机动车车身两侧协同工作,多样工具来回在手里交替使用,进行机动车前轮支架的组装。同时并行的工序除了增加作业复杂度外,也提高了管理困难度。

在一个平行工站中,两位作业员在机动车车身两侧协同工作,多样工具来回在手里交替使用,进行机动车前轮支架的组装。同时并行的工序除了增加作业复杂度外,也提高了管理困难度。


       制程品管:把关层层组装

       在机动车前轮支架的平行工站中,两位作业员在机车两侧协同工作,多样工具交替使用,组装过程中,包含多次上油锁付工序。锁付后,刷油处即被覆盖,无法确认是否上油。

       有了AI视觉的动作分析,人员刷油动作就能被确认,避免日后龙头锈蚀。AI视觉的动作分析能确认人员是否确实按照流程执行,且搭配影像追溯,可视化所有生产资讯。

       「AI视觉对我来说是[智慧制造的]最后一块拼图。」Gogoro智慧制造系统及解决方案处长黄至伟如此表示。「…PowerArena的AI vision可以让[制程品管的]概念完整地被呈现。」

       灵活性带来的变异性:产线影像追溯

       另一意料外的异常,源自作业员尝试走捷径的小聪明。

       Gogoro内部系统与AI视觉系统所捕捉到的周期时间,经常性出现数秒落差。以AI视觉影像追溯后发现,原来是SOP乱了调。本该在完成两道螺丝锁付后,才点击系统完成键,但作业员为了动线方便,在锁完第一道后,先行按下完成键,才锁第二道。导致MES系统的纪录,不同于AI捕捉到的真实时间。

       这个案例,单看数据与成品是无法察觉错误,工序皆已完成,但不是对的程序。唯有AI视觉的影像追溯,方使细微的落差得以现形,提升数据的可靠性。

       不良率归零

       不同于电子产品,有问题的汽机车,通常在交车上路后的一段时间,才会出现异音或操作异常。必须回厂拆装后,才能厘清零件组装问题。如此除了对使用者安全产生危害外,高额的补救成本,以及难以估计的商誉损失,都是企业要面对的问题。

       汽车组装产业要求高品质、高度精密,在制程中排除所有瑕疵。在Gogoro产线中AI视觉检测出异常时,搭载机车的AGV会即刻停下,通知产线领班。唯有改善并在管理者确认无误后,才可放行。微小的站内修正成本,预防未来高昂的补救支出。
Gogoro于导入AI视觉后,产品良率成功达到100%,杜绝所有不良品出站。

       智慧工厂再次升级

       AI视觉的目的在于帮助产线管理者工作更轻松,让管理人力去进行更有价值的工作。原先耗费工业工程师宝贵时间的测量作业,无法捕捉的隐形工厂,品管困难的组装工站,皆可在AI视觉分析下升级,有效控管。AI视觉成为管理「人」的有效辅助工具,协助掌握人的极大变异性。

AI视觉产线数据化解决方案

百威雷科技行为分析系统(Human Operation Platform,HOP)是AI视觉驱动的智慧制造解决方案。HOP可视化生产作业,为劳力密集的产线,提供即时、透明化的生产资讯。


       24/7捕捉产线完整数据

       AI视觉借由即时影像分析,全天候客观且精准地搜集作业周期,代替传统的人工监测,补足人为测量产生的失误,真实记录生产情形。掌握产线上的每项动作或突发事件,协助辨认不寻常的作业周期,提供管理者完整数据,优化产线效能。

       影像追溯生产可视化

       透过影像,随时追溯任何时间、任何工作站的当下情景,发现隐藏的问题,找到低效率源头。让管理者抓大放小,从影响最甚的问题着手改善。针对机器故障、缺料或是员工移位等情形,进行根源分析,以影像佐证数据。

       即时报警 防错防呆

       异常情况发生时,通知系统会在第一时间发出提醒。大到设备出现异常、小至作业员遗漏特定SOP,都能即时侦测,发出警告。于重点工站中,更可以即时把关程序,少做、多做、做错、没做皆可串连MES系统立即通知,确保人员安全与产品品质,迅速排除问题。这种方法可以大幅减少事后补救成本,例如调查、推测、重工、废料处理等。

       关于百威雷科技 PowerArena

       百威雷科技AI视觉系统领衔全球制造业,于2022年由全球最大咨询公司之一Frost & Sullivan评比为制造业电脑视觉中最有竞争力品牌。全球前五大EMS厂有三家已使用百威雷科技AI视觉优化生产效能,提升「人员」产出价值。百威雷科技由前资深Google工程师创立,现于中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、墨西哥等地均有服务据点。

       HOP(Human Operation Platform)

       百威雷科技行为分析系统(Human Operation Platform,HOP)是AI视觉驱动的智慧制造解决方案。HOP可视化生产作业,为劳力密集的产线,提供即时、透明化的生产资讯。HOP具备24/7影像搜集、AI视觉分析与实时追溯等特点,应用包含:SOP遵守、线平衡表现和制程品管改善。HOP为优化生产效能,持续提供有价值数据,强化企业竞争力。

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       官方网站:www.powerarena.com
       电子邮件:contact@powerarena.com

责任编辑:程玥
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