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工業技術研究院

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產品品質指標預測技術

技術簡介

產品品質指標預測技術。
產品品質指標預測技術。

研發產品品質指標預測技術,透過分析機台感測資料,可線上判斷工件品質,即時偵測/預測不良品,並可動態調整檢測人力或避免不必要加工,更進一步可進行選擇性投料加工,提升利潤。

特色與創新

由於即時全檢成本高,抽檢容易導致不良品外流,且在多站點製程中,因為事先無法即時得知最終產品品質,所以要等到完整製程跑完才能進行品質檢測,導致可能花費了時間與原料卻白做工,產品品質指標預測技術整合十幾種人工智慧演算法建立「眾智式AI學習預測技術」,利用製程中所產生的機台參數(Tool Data)來預測最終產品品質,再加上快速模型調適技術,只需要由目標機台蒐集少量調整資料,即可將已訓練好的模型調整至該機台適用的狀態,相較於傳統離線抽檢方式,本技術可以滿足「即時檢測」與「全面檢測」的需求,解決實務上技術導入工廠時所面臨的問題。

透過產品品質指標預測技術,分析生產過程中所產生的機台感測器資料和產品品質資料間的交互關聯性,可快速且精準的推測出產品質,主要有兩大應用:

即時品質檢測:在製程完成但尚未實際進行檢測前,即時分析製程的加工參數並估測產品品質,達到間接的全面檢測,避免因為抽檢而導致不良品出貨的狀況。

跨製程品質預測:在前段關鍵製程完成後,即提早預測未來最終產品品質,可減少不良品繼續加工造成的成本損失,亦可依據預測結果動態調整後續製程,進行更高值產品的生產。

由機台加工資料,經智慧製造估測,可即時精準掌握產品製造的產能與品質。

應用與效益

本技術整合十幾種人工智慧演算法建立「眾智式AI學習預測技術」,應用於產品品質預測,同時克服產線因設備零件更換造成模型調適的問題,具高精準度和低誤警報率優勢,有效緩解產業缺工問題。

跨製程品質預測在前段關鍵製程完成後,即提早預測未來最終產品品質,可減少不良品繼續加工造成的成本損失,亦可依據預測結果動態調整後續製程,進行更高值產品的生產。
跨製程品質預測在前段關鍵製程完成後,即提早預測未來最終產品品質,可減少不良品繼續加工造成的成本損失,亦可依據預測結果動態調整後續製程,進行更高值產品的生產。

相關連結:【可移轉技術】產品品質指標預測技術。
相關連結:【可移轉技術】製程分析與參數最佳化智慧協作技術。
相關連結:【可移轉技術】深度學習瑕疵檢測技術。


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