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背景新聞：
臺積電光阻劑事件

2019年 1 月中，臺積電因使用光阻劑規(guī)格不符，造成南科晶圓 14B 廠晶圓瑕疵，導致數萬片晶圓報廢事件。后來證實對臺積電的 2019 年第 1 季營收產生沖擊，除已經公告調降 2019 年第 1 季財測之外，根據臺積電公布的 2018 年財報指出，臺積電對此事件初步估算，事件約造成新臺幣 61 億元損失，較 2018 年 8 月機臺受到病毒感染，造成 25.96 億元損失，增加約 2.35 倍的金額。

人工智能能為工業(yè)4.0的應用帶來什么？大家也許會馬上想到：利用計算機視覺做產品檢測，可以把人力從簡單重復性工作中解放出來；可以維持穩(wěn)定的檢測正確率。其實遠遠不止這些。

威盛的工業(yè)視覺在實際項目的應用中，除了可以解放人工、獲得穩(wěn)定的高正確率這些基礎成效外，還可以達成：

01在復雜環(huán)境、多重判定條件下，迅速得出最優(yōu)解，從而整體提升生產過程的正確率。
02威盛的工業(yè)人工智能通過計算機視覺在整個生產體系的運用，加上對視覺結果的整體分析，可以提升整個產線的效能。

第一臺階：穩(wěn)定正確率、解放人力

人非圣賢孰能無過，這些由人為因素導致的失誤在工廠的特殊環(huán)境因素下可能被客觀放大。

1疲勞因素：產線的7x24小時的運轉要求，勢必造成疲勞，有些原先依賴肉眼識別的質量檢測環(huán)節(jié)，不要說是瞌睡，哪怕是眨眼也會導致一些疏漏。

2培訓因素：有些質量檢測的判斷條件很多，相對復雜，對操作人員的經驗要求很高，很多檢測崗位甚至需要專業(yè)證書才能上崗。這些產品檢測如果遇到人員變更，就會客觀存在階段性的正確率下降。

為了避免這類問題，就需要增加人工、增加班次減少個體工作時間；增加培訓時間這樣就存在人工投入成本的增加。廠方不得不在增加成本和降低正確率兩者之間做取舍。

采用計算機視覺就可以規(guī)避這兩大問題。威盛工業(yè)視覺解決方案，采用神經網絡深度學習，對產品的各種新形態(tài)進行學習生成模型從而及時做出判定。即便是對于復雜情況，深度學習的模型也可以迅速做出精準判斷。將客觀存在正確率波動的人工判斷，穩(wěn)定為正確率幾乎恒定的計算機視覺判斷，項目實踐中，威盛整體方案的正確率達到了99.9%以上。實現了將寶貴的人工資源從簡單重復工作中解放出來的目的。

第二臺階：借助人工智能獲得最優(yōu)解

在工廠實施環(huán)境下，很多決策依賴于多項條件。如材料剪裁，在特殊原材料裁剪時，考慮因素非常多，原材料物理屬性、目標產品尺寸要求、以及切割工具的尺寸大小。當傳統(tǒng)工業(yè)在采用人工的時候，這項最優(yōu)解高度仰仗工人的經驗，但當條件因素增加的情況下，即便是具有豐富經驗的工人也只能給予“較優(yōu)解”，很難保證“最優(yōu)解”。

（不規(guī)則曲面上的最優(yōu)解）

威盛的工業(yè)人工智能，采用深度學習、圖像分隔、邊緣檢測、二值化等方法，對各種判斷方法生成模型，實施對多項條件因進行分析，從而高效得出可能是唯一的最優(yōu)解。在項目實踐中，威盛解決方案，相較傳統(tǒng)方法的最快速度，也至少提高了2.5倍效能。最終，整體提升了工業(yè)過程的正確性。

第三臺階：流程改進、整體效能提升

威盛工業(yè)人工智能通過對各個工作點的數據統(tǒng)計分析，循環(huán)遞進改善整體工作流程效能。如下圖，左邊的廠區(qū)中有多種車床、設備等生產工具，采用工業(yè)視覺對各項設備及各個流程產出的產品監(jiān)控檢測，上傳到人工智能系統(tǒng)進行分析，再根據分析結果對流程中各個環(huán)節(jié)改善，從而形成正向閉環(huán)提升，成功解放人力，獲得了穩(wěn)定乃至更高的正確率數據，持續(xù)提升整體工效能。

未來五年，智能工廠作為新工業(yè)革命進一步提高效率和精度，以及更加合理化和智能化的使用設備，以標準化、自動化、規(guī)模化為基礎，以柔性化、定制化、可視化、低碳化為新目標。將工業(yè)視覺技術引入整體制造流程后，將由基層到整體，分階段全面優(yōu)化產線，解放人力、提升制造精準性、整體優(yōu)化生產效能。

關于威盛電子

威盛電子是全球領先的科技企業(yè)，運用先進的人工智能、物聯網和計算機視覺技術，致力于交通、工業(yè)、智慧城市和數據中心應用的創(chuàng)新智能解決方案。公司總部位于臺灣臺北，通過威盛全球化網絡布局，在美國、歐洲及亞洲的高科技核心區(qū)域設立了分支機構�？蛻羧汉w全球各大領先高科技、工業(yè)和運輸企業(yè)。