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科技專案成果

不良品無所遁形─中小製造業的智多星
發佈日期:2020-12-11
單位:財團法人資訊工業策進會
案例年度:2020
簡介:
在經濟部技術處科技專案支持下,資策會研發的數位孿生品質決策支援系統(PDSS)目前已經可以達成線上全檢,並即時警示告知產線人員進行參數調整。

特色:
「很辛苦啊!這真的是十年磨一劍!」談到今年剛獲得R&D 100 Award的「數位孿生品質決策支援系統(Production decisionsupport system with digital twins solution forbicycle industry;PDSS),資策會地方創生服務處主任王孝裕臉上難掩驕傲的神情。
 
說到「數位孿生(Digital Twin)」,最早可以追溯的紀錄是2011年3月由美國空軍研究實驗室提出了這個概念,而從產品管理的角度,則是由美國教授Dr. Michael Grieves所倡導。這個概念不僅在2016~2019年被Gartner選為全球十大科技趨勢之一,隨著工業4.0的扎根,還有IoT、AI與各種實境技術的運用,2020年科技重點仍可以看到數位孿生的影子。
 
數位孿生簡單來說就是雙胞胎,將實際的產品建立一個數位的分身,他們透過感測器建立彼此的連結,藉由即時資料傳輸,進行一連串的監控、處理、分析、判斷,讓數位分身可以對產品產生回饋,提升產品的價值與品質。PDSS就是運用這樣的概念來協助中小企業,在生產過程中透過即時的數據回饋,預測生產不良品的機率,讓機台人員能即時調整參數,避免過程中累積越來越多的不良品。
 

系統戰情看板

 
王孝裕說,很多中小製造業除非是投資新廠,「不然有的設備年齡都比我還大」,要全部汰換會是一筆非常龐大的支出,為了在不影響現有設備的狀況下,要能提升良率,如何把工廠師傅們的智慧變成數據模型,就是關鍵。他指出,金屬加工中,「熱處理」是最容易產生不良品的製程,團隊先從熱處理的品質管理下手,「先找果、再找因」,把產生零件良品的溫度數據抓出來,光是做資料的前處理就至少要一個月,定義各種數據後,才能利用AI建模並進行訓練。
 
在經濟部技術處科技專案支持下,資策會研發的數位孿生品質決策支援系統(PDSS)目前已經可以達成線上全檢,並即時警示告知產線人員進行參數調整,目前已導入的包括全球最大的腳踏車踏板製造廠鋐光、座樁廠巨全等十餘家腳踏車零組件、手工具、水五金等企業,可將原來不良品的產生率從10%以上降低到3%左右,大幅提升品質與稼動率,間接也挹注業績。
 

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隨著全球各國企業開始重視品質管理,身為供應鏈的一環,產品的數據、品質、良率、產能等都需要接受檢視,一旦擁有不良紀錄,很可能就會被列為拒絕往來戶,甚至淪落到價格戰,只能論斤秤兩的賣,這絕對是產業的硬傷。本身學的是機械,家裡也是從事相關產業的王孝裕,很清楚這些「黑手」工作的辛苦,所以一直很希望能為製造業盡一份力。
 
而今,十年磨一劍練出來的數位孿生品質決策管理系統,不僅達成熱處理建模,目前也逐步進行切削、打磨等其他鍛造製程的預測模型建立,希望能加速產業的數位轉型,提升產業國際競爭力,成為中小製造業的智多星。

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