製程即時分析與回饋控制系統 Streaming Analytics System for Manufacturing Performance Monitoring and Predictive Control
技術領域
1. # AI
2. # Big Data
解決問題
● 製造業從接單、設計、生產到銷售過程中,橫跨需求、製程、研發、供給等層面,數據量大且特徵複雜,現今感測器和數據整合平台雖能蒐集大量數據,但許多數據重複蒐存,常造成儲存空間不足,增加數據調閱、瞭解與分析的難度,欠缺系統化整合管理技術。

● 過往生產預測模型多因應某種假設情境而設計,但真實生產情況常有突發需求,假定的預測模型無法因應生產現場而動態調整,導致加工時間與產能預測不易,難以精準規劃人、機、料的投入安排及交期訂定。

● 對於回饋控制方面,現況普遍經由人工經驗依狀況進行設定調整,因此常出現些許經度偏移現象,且依靠經驗有所差異。
主要功能
本系統克服混合型資料分析與預測之複雜度,實現產能即時統計、製程效率預測等應用,主要功能說明如下:

● 大數據即時非監督壓縮:僅儲存具代表性的數值群,減輕大量原始資料的計算和儲存負擔,並保有如同以全部數據分析的準確度。
● 串流數據壓縮與分析:串流處理多維度數據,粹取數據特徵並儲存代表數據,基於使用者對於準確度指標之需求,支援多種基礎即時分析方法。
● 組合式分層建模預測:針對包含數值屬性及類別屬性之混合型資料集,建立各類別組合之分層預測模型並評比其預測能力,預測結果可對應原始數據。
● 製程實況即時監測:低效警示,減少低效狀況、加速製程、提高產能造生產期間所需應用。
● 穩態速率預測:支援新接訂單製品所需時間之預測功能,提供接單估價與訂定生產期間所需資訊。
● 製品特徵分析:支援製品特徵與穩態速率關聯分析,機台設備穩定度分析、人/機/料/工/法關聯分析、績效評比等日常生產管理所需資訊。
● 回饋控制:以穩健統計品管方法識別狀態,建立反饋調整模型提供自動控制之用,確保產品品質之穩定。

具體效益
本產品已應用於半導體封測、塑膠押出、電池組裝、電子器材等產業,因應產線多樣與複雜化,協助業者建立精準有效的製程數據分析與回饋控制系統,滿足儲存效能與成本效益。透過系統自動關聯分析、即時警示、建模預測與回饋控制調校建議,加速逾百倍人力決策時間,每年為企業節省數千萬設備及人力維運費用,同時累積數位轉型、智慧製造之解決方案資產。
▲ 圖說: 系統架構
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