智慧製造成真! 產線導入AI的致勝關鍵 許瑞愷 / 東海大學資訊工程系助理教授

1. 東海大學 資訊工程系 許瑞愷
智 慧 製 造 成 真 !
產 線 導 入 A I 的 致 勝 關 鍵
2019/01/10

2. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
東海大學雲創學院/雲創中心/產業創新聯盟
台灣人工智慧學校

3. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
近幾年我們的AI參考案例
• 電腦視覺
• 產線半成品辨識: 鈑金業智慧製造
• 出貨檢測: 包裝、出貨碼頭品質確保、工安
• 人員追蹤: 路徑追蹤、人臉辨識(迎賓、點名)
• 智慧交通: 車牌辨識(東海入口)、車流/智能號誌
• 瑕疵檢測: 塑膠粒瑕疵檢測
• 數據分析
• 運動員數據分析
• 拉晶斷線、晶圓切割斷線
• 病人病況惡化預測
• 網路即時聲量偵測

4. AI專案經驗與
思 維 分 享 NBA Player Detection

5. 為何我們聚在這邊? 歷史重演!
• AI時代來臨，人類生活方式將改變!
• 要預見未來，就把身處位來的人都找來對談！

6. • AI進步非常快, 定義或許
很快就不同!
• 每當我們解決一個問題,
我們就不再認為那個解方
夠AI!
• 目前我對AI的定義: 協助
您進行預測的工具! 而目
前科技讓預測快速化、平
價化了!
• 預測不是目的，作出對的
決策才是!
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
What is AI?

7. 機器學習五大學派
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
終極方
程式
邏輯推理
準確性
逆向演繹法
符號理論學派
From:
Petro Domingos:
The Master Algorithm
(大演算), 2016/8

8. 機器學習演算法範例
產線導入AI的
致 勝 關 鍵

9. 機器學習概念
產線導入AI的
致 勝 關 鍵

10. 機器學習概念
產線導入AI的
致 勝 關 鍵

11. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
AI應用案例: 品管到出貨

12. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
AI應用案例: 品管到出貨

13. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
AI應用案例: 品管到出貨
良率如何從98%  99.99% 99.9999%?

14. 案例分享: 鈑金產業半成品自動辨識
產線導入AI的
致 勝 關 鍵

15. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
鈑金業主要營運流程
Source: Google Image

16. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
鈑材自動裁切 生產瓶頸: 人工QRCode張貼
原本半成品辨識作業

17. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
痛點:
1. 每設備需4小時以上比對料號、張貼
QRCode
2. 每周生產1000個不同鈑材(超過google
image net)
3. 人工失誤率至少 10%
4. 無法確實掌握工時、精準報工
5. 外包加工，進出貨檢料耗時
鈑金產業生產瓶頸與痛點

18. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
電腦視覺深度學習方法與導入

19. Well-Trained Neural
Network Classification
Model
Camera
Laser
Cutting
Stage
MES
生管
系統
整合
程式
開發
介面
Exception
Handling SOP
台車放
置引導
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
電腦視覺深度學習方法與導入

20. ■ 專案過程遇到的困難
» 團隊溝通
• 專案團隊組成
• 跨領域專業術語
• 計畫目標? 業主過度期待?
» 資料取得
• 少量多樣(超過image net)、無實體訓練資料
• 一鈑材多料號
» 100個類型後效能不彰
• 添購高檔GPU設備(12 hr. per training)
• 平行處理
• 前一天晚上Training隔天生產模型
» 資料雜訊
• 金屬摩擦瑕疵、
• 燈光亮度、反射、夕陽
» 現場環境
• 鏡頭架設位置
• 取像曲率
• 電腦位置
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
導入過程的困難

21. ■ 專案過程中的失敗與改善
» 鈑材有何特徵/AI演算法?
• 外框比對? Canny Edge
• 形狀比對? CNN
• CNN + Matching?
» 100個類型後效能不彰
• 添購高檔GPU設備(12 hr. per training)
• 平行處理
• 前一天晚上Training隔天生產模型
» 背光LED
» 錯誤率3%人工如何作業
» 錯誤如何快速再訓練，自動學習修正?
» 停電或Out-of-Service怎麼辦?
■ 專案成效: 效能提升3-5倍!
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
導入過程的錯誤、改善及成效

22. AI專案成功的關鍵什麼?
產線導入AI的
致 勝 關 鍵

23. ■ 如何複製經驗? 擴大成果與影響力?
» 廠商規模不大、數量眾多
• 鈑金加工上下游約有2000家廠商
• 同類型切割機約有2000台 (估計第一板台車約6億市場)
• 全部人工作業
• A咖AI廠商不會來搶!!
» 整合MES/ERP資料
• 自動報工
• 供應鏈即時狀態管理
» 產業孵化
• 複製此成功模式到各產業
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
一: 誘因與思維邏輯的改變
■ 思維邏輯的改變: 從講求競爭到追求共榮!

24. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
二: 定錨問題是困難的!
Source: https://udn.com/news/story/6809/3253499
■去年世足賽，高盛為何是大輸家?
– 本質不可測: 高盛經濟學家哈祖斯和史丹解
釋其統計模型不靈光。
– 大數據和人工智慧等等引發騷動的科技，不
見得能做出更正確的統計預測
■博蘭尼悖論(Polanyi’s Paradox)
– 我們懂得事情比我們能表達出來的還多
■要問問題，不是找答案!
– Steve Jobs從不做市場調查，只做市場觀察!

25. ■ 「複製人類思想」的進展勝過「複製人類動作」
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
三: 人機協作
 人機新夥伴關係
電腦越來越聰明，思考後，
採取什麼反應與行動才是下
一步的目的.
而更聰明的人機合作方式才
是成功的關鍵!
讓被取代的員工做更有價值
的事情: 建設未來的新工作!
人類擅長類比、單次學習、極少數據做預測
電腦可處理人類無法處理的偏見、速度、規模

26. 產線導入AI的
致 勝 關 鍵
三:人機協作: 契機-- XAI 可解釋的AI
Learning
Process
Video &
Social Media
Learned
Function
Output
Today
This incident is
a violation
(p = .93)
Video &
Social Media
New
Learning
Process
Explainable
Model
Explanation
Interface
Tomorrow
• I understand why
• I understand the
evidence for this
recommendation
• This is clearly one to
investigate
What should
I report?
What should
I report?
Detecting Ceasefire Violations
Incident
Detecting Ceasefire Violations
Incident
These events occur
before tweet reports
This is a violation:
• Why do you say that?
• What is the evidence?
• Could it have been an
accident?
• I don’t know if this should
be reported or not
• Can I trust?

27. ■ 聞、思、變
產線導入AI的
致 勝 關 鍵
四: 改變的勇氣
 從數據學習的創新策略
 Ex: Amazon
 Shopping-then-Shipping
 Shipping-then-Shopping