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研究與發展

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智慧製造技術

隨著全球製造業生產技術的迅速發展,生產線提前偵測設備狀況,降低突發故障,即時線上問題排除,降低不良品大量產生。有效縮短先進製程研發週期並提高產品良率,搶佔市場、擴大獲利、快速及高準確率的機器視覺解決方案,促進產線自動化,提高生產效率、降低成本等。

製程分析與最佳化技術,藉由建構品質預測模型,以及高效率製程參數最佳化演算法,協助製造業縮短產品研發時程和提升產品良率;產品品質指標預測技術直接利用生產過程中所產生的機台參數(tool data)來估測成品的品質,使傳統離線且需成品完成後的抽檢改為線上即時的全面檢測,降低不良品大量產生;機台預診斷與健康管理技術,具有評估設備健康狀態和故障預測之功能,可以增加設備稼動率和有效減少非預期性停機等功能;深度學習之物件偵測及分類技術,採用深度學習網路架構並搭配智慧化資料標記流程,提供工業界低成本、快速及高準確率的機器視覺解決方案。

本技術採用前瞻性的整體式學習框架,以整體式特徵參數選取機制,融合關聯分析法、迴歸分析、消息增益等參數選取法,融合深度類神經網路、支持向量機器、稀疏編碼等,多種前瞻式機器學習演算法達到精準預測。

以上多項技術皆已經技轉給系統整合商與導入多家半導體公司,有效提升廠商投資報酬率(ROI)與生產力,並減少維護成本與增加生產效益。

透視工廠的水晶球-預測製造開放式創新系統平台 - 工研院開放式創新系統平台

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鄭史香

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