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全世界許多大型製造商皆依賴iFIX，監督、控制全廠的資料。強大功能被使用於各種工業應用，例如：電子產業、製藥、生化科技、消費性、食品及飲料、石油、天然氣、電力。 -
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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配合客戶需求 進行 AI 系統程式開發與系統建置: 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 -
1. PLC（可程式邏輯控制器）
- 功能：處理感測器輸入信號，根據控制程式驅動輸出設備。
- 品牌：Siemens、Mitsubishi、Omron、Allen-Bradley
- 應用：輸送帶控制、機械手臂運動、包裝機控制
2. HMI（人機介面）
- 功能：提供直觀操作畫面，讓操作員監控設備狀態，調整參數。
- 品牌：Weintek、Pro-face、Delta、Siemens WinCC
- 應用：生產線監控、能源管理、空調系統控制
3. 變頻器（VFD）
- 功能：調整電機運行頻率，控制速度和扭矩，降低能耗。
- 品牌：Delta、ABB、Yaskawa、Schneider Electric
- 應用：風扇、水泵、輸送機速度控制
4. 工業感測器
- 種類：溫度、壓力、光電、超音波、編碼器
- 品牌：Keyence、SICK、Banner、Omron
- 應用：產品檢測、位置感測、液位監控
5. 運動控制器
- 功能：精準控制伺服馬達或步進馬達的位移、速度、加速度。
- 品牌：Delta ASDA、Yaskawa、Beckhoff（TwinCAT）
- 應用：CNC 加工機、切割機、機械手臂運動軌跡控制
應用案例:
- 智慧製造產線
- 目標：提升生產效率，降低停機時間。
- 解決方案：PLC + 變頻器控制輸送線速度，搭配 HMI 監控產量，異常時自動發出警報。
- 智慧農業控制
- 目標：自動化溫室管理，節省人力。
- 解決方案：溫濕度感測器 + PLC 控制灑水系統 + HMI 調整設定值。
- 物流倉儲系統
- 目標：提升揀貨速度，減少錯誤率。
- 解決方案：AGV（自動導引車）+ 梯形圖程式控制移動路徑，搭配條碼掃描器確認物料。
自動化未來趨勢:
- AI + 自動控制：用機器學習分析生產數據，提前預測設備故障。
- 5G + IoT：設備聯網，遠端即時監控與調整控制參數。
- 碳管理與節能優化：結合能源監控系統，自動平衡生產與節能需求。
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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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AVEVA Edge是一個全面的開發平台包含了許多強大的工具，用來製作SCADA與HMI應用程序，開發環境可以讓使用者一次性的開發並且發布到各式場域、移動裝置，提供現場設備狀況顯示和網頁連線顯示。 -
FAUNC 手臂長年使用於汽車產業、科技產業、傳統產業，並長時間連續24小時不間斷生產，以高穩定度受到客戶認同。 手臂產品齊全，手臂產品負荷範圍從 1kg ~ 2.3ton。 可運用於專用機、壓鑄機、沖壓機、CNC加工機、橡塑膠設備執行搬運、疊棧、串接搬運及工件加工製程。 -
自動光學檢測設備（Automated Optical Inspection, AOI）是一種利用高解析度攝影機和影像處理技術，來快速檢查產品外觀、尺寸或表面缺陷的設備。AOI 廣泛應用於電子製造、半導體、精密加工等產業，能取代傳統人工目檢，大幅提升檢測速度與準確性！🔧 AOI 的基本工作原理
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影像擷取
- 使用高解析度工業相機或線掃描相機拍攝產品影像。
- 補光設備（如環形燈、同軸光、斜角光）增強表面特徵。
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影像處理與分析
- 透過影像處理演算法分析產品影像，提取邊緣、紋理、對比度等特徵。
- 使用模板比對、特徵匹配、深度學習模型判斷產品是否合格。
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缺陷判定
- 根據檢測標準標示不良品，如刮痕、裂紋、汙漬、異物、焊接不良等。
- 分類缺陷類型，統計良率和不良率。
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輸出結果與設備控制
- 檢測結果回傳至控制系統（如 PLC、MES）。
- 自動剔除不良品，或發送警報通知操作人員。
🛠️ AOI 主要檢測項目
- 外觀瑕疵：刮痕、裂縫、氣泡、變色、凹痕
- 尺寸檢測：長度、寬度、高度、公差測量
- 元件檢查：元件漏裝、偏移、極性錯誤、短路焊接
- 印刷標記：雷射打標、條碼、文字 OCR 辨識
- PCB 焊接品質：焊點虛焊、錫球、錫橋、焊料不足
🚀 AOI + AI 的智慧升級
🔧 傳統 AOI 的檢測邏輯多半是基於閾值判斷，對於複雜的瑕疵可能誤判。現在許多工廠會結合 AI，讓 AOI 更聰明！
- 缺陷分類：用卷積神經網路（CNN）自動分類瑕疵類型。
- 異常偵測：用無監督學習模型（如 Autoencoder）學習正常品特徵，快速辨識異常。
- 瑕疵預測：用歷史生產數據訓練模型，分析哪個工序容易產生缺陷，提前調整製程。
📈 好處：降低漏檢率、提高良率，並能自動學習新類型的缺陷！
🎯 導入 AOI 的建議步驟
- 需求分析：確認要檢測的瑕疵類型、尺寸精度、檢測速度要求。
- 設備選型：根據產品特性，選擇 2D/3D、線掃描或點掃描 AOI。
- 光源測試：調整光源角度、波長，讓瑕疵特徵更明顯。
- 演算法開發：搭建影像處理邏輯，或訓練專用深度學習模型。
- 現場調校：調整檢測參數、移動速度，平衡檢測精度與效率。
- 數據監控與持續優化：用 AI 進行持續學習，不斷降低誤判率！
- 食品業
- 製造業
- 電子業
- 生技業
- 金屬加工業
- 汽車行業
結合 影像處理 和 AI 技術，可以讓生產線更快、更準、更穩，降低人為誤判，提升產品競爭力！ -
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