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　　背景新聞：某企業(yè)光阻劑事件

　　2019年 1 月中，某企業(yè)因使用光阻劑規(guī)格不符，造成數(shù)萬片晶圓報(bào)廢事件。后來證實(shí)對該企業(yè)的 2019 年第 1 季營收產(chǎn)生沖擊，除已經(jīng)公告調(diào)降 2019 年第 1 季財(cái)測之外，根據(jù)該企業(yè)公布的 2018 年財(cái)報(bào)指出，該企業(yè)對此事件初步估算，事件約造成新臺幣 61 億元損失，較 2018 年 8 月機(jī)臺受到病毒感染，造成 25.96 億元損失，增加約 2.35 倍的金額。

　　人工智能能為工業(yè)4.0的應(yīng)用帶來什么？大家也許會馬上想到：利用計(jì)算機(jī)視覺做產(chǎn)品檢測，可以把人力從簡單重復(fù)性工作中解放出來；可以維持穩(wěn)定的檢測正確率。其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。

　　威盛的工業(yè)視覺在實(shí)際項(xiàng)目的應(yīng)用中，除了可以解放人工、獲得穩(wěn)定的高正確率這些基礎(chǔ)成效外，還可以達(dá)成：

　�。�1）在復(fù)雜環(huán)境、多重判定條件下，迅速得出最優(yōu)解，從而整體提升生產(chǎn)過程的正確率。

　　（2）威盛的工業(yè)人工智能通過計(jì)算機(jī)視覺在整個生產(chǎn)體系的運(yùn)用，加上對視覺結(jié)果的整體分析，可以提升整個產(chǎn)線的效能。

　　第一臺階：穩(wěn)定正確率、解放人力

　　人非圣賢孰能無過，這些由人為因素導(dǎo)致的失誤在工廠的特殊環(huán)境因素下可能被客觀放大。

　　疲勞因素：產(chǎn)線的7x24小時的運(yùn)轉(zhuǎn)要求，勢必造成疲勞，有些原先依賴肉眼識別的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)，不要說是瞌睡，哪怕是眨眼也會導(dǎo)致一些疏漏。

　　培訓(xùn)因素：有些質(zhì)量檢測的判斷條件很多，相對復(fù)雜，對操作人員的經(jīng)驗(yàn)要求很高，很多檢測崗位甚至需要專業(yè)證書才能上崗。這些產(chǎn)品檢測如果遇到人員變更，就會客觀存在階段性的正確率下降。

　　為了避免這類問題，就需要增加人工、增加班次減少個體工作時間；增加培訓(xùn)時間這樣就存在人工投入成本的增加。廠方不得不在增加成本和降低正確率兩者之間做取舍。

　　采用計(jì)算機(jī)視覺就可以規(guī)避這兩大問題。威盛工業(yè)視覺解決方案，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)，對產(chǎn)品的各種新形態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)生成模型從而及時做出判定。即便是對于復(fù)雜情況，深度學(xué)習(xí)的模型也可以迅速做出精準(zhǔn)判斷。將客觀存在正確率波動的人工判斷，穩(wěn)定為正確率幾乎恒定的計(jì)算機(jī)視覺判斷，項(xiàng)目實(shí)踐中，威盛整體方案的正確率達(dá)到了99.9%以上。實(shí)現(xiàn)了將寶貴的人工資源從簡單重復(fù)工作中解放出來的目的。

　　第二臺階：借助人工智能獲得最優(yōu)解

　　在工廠實(shí)施環(huán)境下，很多決策依賴于多項(xiàng)條件。如材料剪裁，在特殊原材料裁剪時，考慮因素非常多，原材料物理屬性、目標(biāo)產(chǎn)品尺寸要求、以及切割工具的尺寸大小。當(dāng)傳統(tǒng)工業(yè)在采用人工的時候，這項(xiàng)最優(yōu)解高度仰仗工人的經(jīng)驗(yàn)，但當(dāng)條件因素增加的情況下，即便是具有豐富經(jīng)驗(yàn)的工人也只能給予“較優(yōu)解”，很難保證“最優(yōu)解”。

　�。ú灰�(guī)則曲面上的最優(yōu)解）

　　威盛的工業(yè)人工智能，采用深度學(xué)習(xí)、圖像分隔、邊緣檢測、二值化等方法，對各種判斷方法生成模型，實(shí)施對多項(xiàng)條件因進(jìn)行分析，從而高效得出可能是唯一的最優(yōu)解。在項(xiàng)目實(shí)踐中，威盛解決方案，相較傳統(tǒng)方法的最快速度，也至少提高了2.5倍效能。最終，整體提升了工業(yè)過程的正確性。

　　第三臺階：流程改進(jìn)、整體效能提升

　　威盛工業(yè)人工智能通過對各個工作點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，循環(huán)遞進(jìn)改善整體工作流程效能。如下圖，左邊的廠區(qū)中有多種車床、設(shè)備等生產(chǎn)工具，采用工業(yè)視覺對各項(xiàng)設(shè)備及各個流程產(chǎn)出的產(chǎn)品監(jiān)控檢測，上傳到人工智能系統(tǒng)進(jìn)行分析，再根據(jù)分析結(jié)果對流程中各個環(huán)節(jié)改善，從而形成正向閉環(huán)提升，成功解放人力，獲得了穩(wěn)定乃至更高的正確率數(shù)據(jù)，持續(xù)提升整體工效能。

　　未來五年，智能工廠作為新工業(yè)革命進(jìn)一步提高效率和精度，以及更加合理化和智能化的使用設(shè)備，以標(biāo)準(zhǔn)化、自動化、規(guī)�；癁榛�礎(chǔ)，以柔性化、定制化、可視化、低碳化為新目標(biāo)。將工業(yè)視覺技術(shù)引入整體制造流程后，將由基層到整體，分階段全面優(yōu)化產(chǎn)線，解放人力、提升制造精準(zhǔn)性、整體優(yōu)化生產(chǎn)效能。

　　關(guān)于威盛電子

　　威盛電子是全球領(lǐng)先的科技企業(yè)，運(yùn)用先進(jìn)的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，致力于交通、工業(yè)、智慧城市和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的創(chuàng)新智能解決方案。威盛通過全球化網(wǎng)絡(luò)布局，在美國、歐洲及亞洲的高科技核心區(qū)域設(shè)立了分支機(jī)構(gòu)。客戶群涵蓋全球各大領(lǐng)先高科技、工業(yè)和運(yùn)輸企業(yè)。