close up of semiconductor wafer being fabricated

META-aivi成功案例

META-aivi 智能廠務管理

廠區管理效率關鍵:智能判讀儀表數值

巡檢制度是否落實、管理執行效率高低、異常訊息上報速率等因素,都與企業生產效率與安全性息息相關,也因此巡檢、維修成為各行業工廠,最重要的工作之一,越來越受管理單位的重視。但由於長期以來機電設施的維護還存在規範不足、制度不清晰、涵蓋範圍不完全等問題,為了滿足設備管理單位對機電設備管理日益增加的需求,將運行中的機電設備的儀表數值建入設備維護管理系統,已成為廠務設施能否進行智慧化管理的重要過程。

close up of semiconductor wafer being fabricated

傳統操作系統無有效的監控機制

傳統的機台數據紀錄是由人員判讀並且紙本紀錄,此方式無法確保當時人員是否正確紀錄且落實檢查程序,恐因巡查紀錄不明導致巡檢妥善率低落,再加上傳統巡檢的方式不但無異常自動通報警示之功能,更缺乏有效數據使管理者掌握管理狀況,無法即時檢查出工廠內部隱患,導致機台故障,降低產線生產力。

廠務巡檢的智慧升級:META-aivi廠務管理系統

導入META-aivi智能廠務巡檢系統,利用所羅門先進的機器視覺與人工智慧執行光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR),以各式字樣的形狀、號碼等影像樣本訓練AI模型,訓練完成的AI模型即可透過鏡頭偵測機台上的數據,自動且即時地將AI判別的數值轉為數位化資訊,並傳送至雲端建立巡檢報表,讓管理者可以便捷的透過行動裝置,一手掌握工廠巡檢狀況。
除此之外,META-aivi能依照客戶需求設定機台數值之安全範圍,若AI偵測超出安全值範圍,系統則會判定異常,立刻發出警示通報人員,讓使用者能即時得知異常點並將異常狀況傳回相關單位處理,達到即時通報之目的。

META-aivi檢測結果

machine instrument readings detected by AI
使用META-aivi的OCR技術
對機器儀器讀數進行人工智能檢測
production inspection records
生成數字化檢查記錄
以進行報告和盡職調查
hand holding up a cellphone accessing inspection records in front of a building in the background
操作員收到警報
並可以遠程訪問檢查記錄

在工廠巡檢的過程中導入META-aivi智能廠務巡檢系統,能精準判讀各儀表的數值並自動輸出,製成點檢即時報表,以利統計、監控數據的異常情形,提供從作業現場到管理中心無縫連接、順暢透明的資訊流程,達到無紙化智慧巡檢之目標。

相關文章
  • an electrician inspecting a wiring panel inside a smart factory

    META-aivi 智能工安巡檢

    越來越多工廠內佈建自動裝置系統及機械設備,透過連線整合,達到部分自動加工甚至全自動製造,以此有效提高作業效益、節省人力成本。而每種機台的配線方式不盡相同,如何確保人員線路配置的正確性以及建立可控管的系統,即是公共安全的重要環節之一。
  • Pressure gauge psi meter in pipe and valves of water, oil and gas system industry

    使用擴增實境和人工智慧進行儀表測量

    運用META-aivi快速進行設備儀表數值監控,改善人工抄寫的失誤率及低效,一舉提升儀表數據數位化。
  • Surgical clamps and medical equipment on a green surgical tray inside operating room

    醫療手術器械的AI識別與分類

    使用 META-aivi 優化手術器械準備,以增強病人安全。可節省 60% 的時間,實現100% 物品辨識準確率。
  • An energy storage system (ESS) in a park surrounded by trees, solar panels, and an wind turbine

    儲能系統的組裝檢測與操作SOP驗證

    具深度學習AI的META-aivi,針對需檢查的部位AI快速建模後,工作人員配戴AR眼鏡即可即時檢測,判斷儲能櫃的線路、管線、水箱蓋、開關、旋鈕是否正確組裝