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
  • Blur abstract background of people shopping in supermarket, products on shelves

    使用 AR + AI 進行零售庫存驗證

    在全國連鎖超市中,透過導入AR + AI 進行零售庫存驗證,以實現準確的下貨、定價和補貨應用,解決產品錯放、庫存短缺和新員工培訓等挑戰,協助客戶提高5倍執行速度,產品檢測準確率100%。
  • leftover plastic parts from plastic injection molding machine

    導入AI進行塑膠零件回收驗證

    瞭解 META-aivi 如何利用人工智慧優化廢棄物管理程序,在提高塑膠零件回收效率的同時,減少錯誤和避免污染。
  • META-aivi SOP智能工安巡檢

    在工廠巡檢的過程中,導入META-aivi,利用AI建立正確的SOP操作步驟,逐一確保車輪是否與枕木放妥、接地線是否接妥以及確認靜電消除器燈號是否正常;並搭配擴增時境顯示現場狀況,於螢幕上顯示AI偵測結果,立即回傳辨識結果至人員眼前,若有異常則立即發出警示,指引人員正確的操作步驟並驗證流程的正確性,確保場域的安全。
  • META-aivi 智能設備監控

    大型抽水站是供給工業與民生用水的基礎設施,如何確保人員的操作步驟是否正確以及確保機台設備的狀態、數值,是否在正常範圍內並妥善整合可靠的安防警示系統,使廠區人員能即時得知廠內資訊並且在第一時間了解機台異常狀況以便進行搶修,是公共工程的首要之務。