製程即時分析與回饋控制系統
Streaming Analytics System for Manufacturing Performance Monitoring and Predictive Control
產業/市場面臨問題
製造業從接單、設計、生產到銷售過程中,橫跨需求、製程、研發、供給等層面,數據量大且特徵複雜,現今感測器和數據整合平台雖能蒐集大量數據,但許多數據重複蒐存,常造成儲存空間不足,增加數據調閱、瞭解與分析的難度,欠缺系統化整合管理技術。
●過往生產預測模型多因應某種假設情境而設計,但真實生產情況常有突發需求,假定的預測模型無法因應生產現場而動態調整,導致加工時間與產能預測不易,難以精準規劃人、機、料的投入安排及交期訂定。
●對於回饋控制方面,現況普遍經由人工經驗依狀況進行設定調整,因此常出現些許經度偏移現象,且依靠經驗有所差異。
產品特色&優勢
本產品所需的參數設定少,在每秒1MB即時串流的資料環境下,演算準確度達99.6%、延遲小於1分鐘,加速運算效率、節省儲存空間、保持準確度,符合製造場域應用。
●強化資料蒐集與儲存的整備度:以非監督式數據壓縮方法,串流運算多維度製程數據,粹取數據特徵並儲存利於分析之代表數據,減輕大量原始數據的計算和儲存負擔,同時保有精準度。
●提高資料分析與預測的準確度:以穩健統計方法,針對工程數據多包含數值型與類別型之混合資料集特性,建立各種預測模型及因應生產實況即時選模,達到預測結果可溯源,具可解釋度。
●確保品質監控與調校的穩定度:以穩健統計品管方法識別生產狀態,並於狀態改變時即時依據所有參數之現況,建立調整模型計算相對應之調整數值作為反饋控制之用,藉此確保產品品質之穩定性。
應用領域●智慧分析:以數據驅動建立分析模型,透過分散式、容錯、連續即時串流處理大量的資料流,得以更精確反應現有問題,甚或提供更預先性的決策指標。對於回饋控制方面,以穩健統計品管方法識別狀態,建立反饋調整模型提供自動控制之用,確保產品品質之穩定。
應用行業●製造業:因應大量、即時、異質之製程資料,透過資訊萃取、統計建模等步驟,掌握總體設備效率及優化方向,實現產能即時統計、製程效率預測等製程優化所需之應用,進一步增加設備利用率、降低生產作業成本,提高工廠資源運用效率,協助業者提升製程與產能控管能力。適用於感測器、機台數據管理需求之工廠與數據整合平台,及具有生產資源與製程站點多樣性,需要預測交期與保持品質穩定之製造領域。
功能介紹
克服混合型資料分析與預測之複雜度,實現產能即時統計、製程效率預測等應用,具備如下功能:
●大數據即時非監督壓縮:僅儲存具代表性的數值群,減輕大量原始資料的計算和儲存負擔,並保有如同以全部數據分析的準確度。
●串流數據壓縮與分析:串流處理多維度數據,粹取數據特徵並儲存代表數據,基於使用者對於準確度指標之需求,支援多種基礎即時分析方法。
●組合式分層建模預測:針對包含數值屬性及類別屬性之混合型資料集,建立各類別組合之分層預測模型並評比其預測能力,預測結果可對應原始數據。
●製程實況即時監測:低效警示,減少低效狀況、加速製程、提高產能及生產期間所需應用。
●穩態速率預測:支援新接訂單製品所需時間之預測功能,提供接單估價與訂定生產期間所需資訊。
●製品特徵分析:支援製品特徵與穩態速率關聯分析,機台設備穩定度分析、人/機/料/工/法關聯分析、績效評比等日常生產管理所需資訊。
●回饋控制:以穩健統計品管方法識別狀態,建立反饋調整模型以供自動控制之用,確保產品品質之穩定。
客戶價值
本產品目前應用於半導體封測、塑膠押出、電池組裝、電子器材等產業,因應產線多樣與複雜化,協助業者建立精準有效的製程數據分析與回饋控制系統,滿足儲存效能與成本效益。透過系統自動關聯分析、即時警示、建模預測與回饋控制調校建議,加速逾百倍人力決策時間,為企業年省數千萬設備及人力維運費用,同時累積數位轉型、智慧製造之解決方案智慧財產。
國內外獲獎100 Awards全球百大科技研發獎
可轉移技術
●大數據即時非監督壓縮模組(2020年)
●串流數據壓縮與分析模組(2020年)
●組合式分層建模預測模組(2020年)
●產線資源智慧調配原型模組(2019年)
●多因子組合分析與步進調優模組(2019年)
●機台群產效即時分析與優化模組(2018年)
關鍵字 :
#AI
#巨量資料
#智慧製造
#製程監測
#產能優化
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