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永豐程可配合客戶需求,規劃設計後,再進行 AI 系統建置: 1. 設備製程數據收集大數據分析 2. 建立與訓練 AI 模型 3. 部署 AI 模型於本地端 4. AI 模型即時監控與預測 5. 製程異常預警與品質檢控應變 AI 系統(人工智慧系統)是一種能模擬人類智慧的軟體或硬體解決方案,透過演算法和大量數據進行學習、推理和決策。這些系統可以自動處理複雜任務,像是影像辨識、自然語言處理、預測分析,甚至自動控制。AI 系統核心組成
- 資料收集:感測器、攝影機、IoT 設備蒐集環境數據。
- 資料處理:清理、標註資料,準備餵給模型訓練。
- 模型訓練:用深度學習、機器學習演算法建立決策模型。
- 推論與決策:即時分析新數據,執行最佳決策或動作。
- 系統整合:與現場設備、PLC、ERP、SCADA 等系統連線,形成閉環控制。
AI 技術類型
- 機器學習 (ML):用數據訓練模型,學習隱藏模式和規律。
- 深度學習 (DL):使用多層神經網路,處理複雜數據(如影像、語音)。
- 電腦視覺 (CV):辨識圖像、影像中的物件、文字、瑕疵等。
- 自然語言處理 (NLP):理解和生成人類語言,例如客服聊天機器人。
- 強化學習 (RL):透過不斷試錯,自我優化策略,適合自動化控制。
應用範例
1. 品質檢測(電腦視覺)
🔍目標:即時檢測生產線產品是否有瑕疵。
🔧 解決方案:- 用攝影機拍攝產品影像
- 辨識裂痕、刮痕、異物
- 檢測到瑕疵時,控制 PLC 啟動剔除機制
2. 預測性維護(機器學習 + 感測器)
🔍 目標:提前預測設備故障,避免停機損失。
🔧 解決方案:- 收集溫度、震動、電流等感測器數據
- 用隨機森林或 LSTM 模型學習正常/異常狀態
- 偵測異常時,提前通知維修人員
3. 能源優化控制(強化學習 + SCADA)
🔍 目標:根據時間電價和用電需求,自動調整設備運行策略。
🔧 解決方案:- 即時監控電力數據
- 用強化學習模型找出最低成本的運行組合
- 自動調整變頻器、空調、儲能系統運行參數
未來發展趨勢
- 邊緣 AI:在端點設備(如 IPC、智慧相機)直接運行 AI 模型,降低延遲。
- 生成式 AI:快速產生生產計劃、維護建議,幫助決策更聰明。
- 數位孿生:用 AI 模擬工廠生產環境,預測各種情境下的最佳策略。
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永豐程科技可將 IOT 物聯網系統進行建置、系統整合、整合與串接業主所需。- 設備生產狀態監控
- 設備資料收集
- MES 系統串接
- 圖控系統串接 / 戰情室串接
- 視覺檢測系統串接
- AI 訓練模型串接
IoT 典型應用場景
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智慧工廠
- 即時監控機台溫度、震動、能耗
- 異常超標時自動關閉設備,或推播警報到工程師手機
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能源管理
- 監測電力、水、瓦斯消耗量
- 根據時間電價,動態調整設備運行策略
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農業自動化
- 感測土壤濕度,自動啟動灑水系統
- 透過影像辨識監測作物健康狀況
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智慧城市
- 即時監測路燈、垃圾桶、停車位狀態
- 收集交通流量數據,最佳化紅綠燈切換時機
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醫療監控
- 監測病人心率、血壓、血氧濃度
- 自動發送異常警報給醫護人員
如何開始導入 IoT?
- 目標定義:明確要解決的痛點(如降低停機時間、提升能效)。
- 感測器選型:挑選合適的感測器,確保數據準確可靠。
- 通訊技術選擇:根據現場環境選擇 Wi-Fi、LoRa、5G 等最佳連線方式。
- 平台建置:選擇雲端或邊緣運算平台,設計資料儲存與分析邏輯。
- 逐步測試與調整:從小規模試點開始,逐步擴大導入範圍。
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可依客戶需求開發 PC-Base 控製系統,採用工業電腦(IPC)或標準 PC 開發設備監控、資料處理和生產控制的自動化解決方案。
PC-Based 控制系統特點:
- 靈活開發:可用多種程式語言開發,如 C#、C++、Python。
- 強大運算能力:處理大量資料、複雜演算法,適用於精密控制。
- 高擴充性:可整合多種工業通訊協議,如 Modbus、EtherCAT、OPC UA。
- 視覺化介面:設計直觀的 HMI(人機介面),即時顯示設備狀態。
- 資料分析與儲存:支援連接資料庫,方便生產追溯和數據分析。
PC-Base 控制系統應用:
- 自動化生產線:控制機械手臂、輸送帶、包裝機等設備。
- CNC 加工:即時控制數位伺服馬達,精準執行切割或鑽孔動作。
- 智慧倉儲:管理 AGV(自動導引車)運行路線,優化物料流動。
- 半導體/電子製造:監控溫度、壓力、濕度等關鍵製程參數。
PC-Base 控制系統開發流程:
- 需求分析:確認控制邏輯、資料流向、介面需求。
- 硬體選型:選擇工業 PC、I/O 模組、感測器、驅動器。
- 軟體設計:撰寫控制演算法、設備通訊模組、警報系統。
- HMI 視覺化:設計生產儀表板,顯示生產狀況、警告訊息。
- 測試與調校:進行模擬測試,確認即時性與穩定性。
- 部署與維護:上線後持續監控系統效能,定期優化。
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PLC 程式開發是針對可程式邏輯控制器(Programmable Logic Controller)撰寫控制程式,讓工業設備能夠自動執行特定的動作。PLC 廣泛應用於生產線、自動化機械、電力系統和樓宇控制,因為它穩定、即時性高,而且容易與各種感測器和致動器整合!
🔧 PLC 開發基本流程:
- 需求分析:確認控制邏輯、輸入輸出設備(I/O)、警報條件。
- 硬體選型:選擇適合的 PLC 品牌與型號,例如:
- Siemens S7 系列
- Mitsubishi FX / Q 系列
- Allen-Bradley (Rockwell)
- I/O 設計:規劃輸入輸出點,例如:
- 輸入:按鈕、光電感測器、溫度計。
- 輸出:繼電器、馬達、電磁閥、指示燈。
- 程式撰寫:使用 PLC 開發軟體編寫控制邏輯,例如:
- Siemens TIA Portal
- Mitsubishi GX Works3
- Rockwell Studio 5000
- 模擬與測試:使用模擬工具或現場測試,驗證控制邏輯是否正確。
- 現場調校與上線:連接實體設備,進行動態測試與參數調整。
🛠️ 常用 PLC 程式語言(IEC 61131-3 標準):
- Ladder Diagram (LD) 梯形圖:類似繼電器電路,最常用!
- Structured Text (ST) 結構化文字:類似 C 語言,適合複雜運算。
- Function Block Diagram (FBD) 功能方塊圖:以圖形方式設計邏輯。
- Sequential Function Chart (SFC) 順序功能圖:適用於多段式流程控制。

