META-aivi成功案例

製造業 | 金屬加工業

META-aivi 智能快速計數

車架數量AI智能盤點

自行車可作為休閒運動之用，亦具備中長距離的移動工具，是現代人不可或缺的載具。一部品質完美的自行車需要堅固的車架，而完整的車架則是由多個鋼管組成，經過人工篩選出適當尺寸的車架後，進行管料裁切、焊接、打磨、烤漆等程序，方可製成堅實的自行車。

   挑   戰   

數量龐大、多樣尺寸的鋼管記數

自行車車架所使用的鋼管原料，通常是大量運送至前端備料區等候裁切，由於過去多使用人工計算鋼管數量，人員容易產生視覺疲勞現象，且大小不一的管徑肉眼難以快速分辨尺寸，導致計算結果時常出現錯誤。

解 決 方 案

人工賦能：計算混亂中的秩序

運用META-aivi的快速計數功能，針對尺寸不同的料件進行AI模型訓練，META-aivi即可快速辨認與計算數量，所得出的結果可立即顯示在行動裝置上。同時，計算出的結果可與MES系統連接，減少人員盤點錯誤的發生，大幅增加入庫資料正確性，提升庫存管控效率。

META-aivi計算結果

辨識前
辨識後

   效   益   

AI智能計數 提升庫存管理效率

導入META-aivi使人員盤點車架的效率在短時間內顯著提升，透過所羅門強大的人工智能，不論是在任何情況下，計算車架數量的精準度都能高達100%，人員只要使用META-aivi即可立即獲得數據，免去人為失誤與多次複檢的困擾，提升整體效率，減少生產所需時間。

40% 節省時間

60% 提升生產力

99% 精準辨識

  客 戶 回 饋   

  META-aivi 其 他 應 用 案 例  

更多案例

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    有螺紋的金屬套件，容易因搬運造成工件碰撞受傷，或在加工過程中留下刀痕，即使搭配強光與顯微設備，以人眼檢測不易，容易發生誤檢與漏檢。使用SolVisionl非監督式檢測工具，可學習刀痕與碰撞瑕疵的特徵，在AI訓練完成後便可輕易檢測出人眼不易辨識的瑕疵，挑出瑕疵物件，讓出貨品質更好。
  • assorted coffee capsules

    咖啡膠囊顏色辨識出貨檢驗解決方案

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