現今製造業界已有共識，認同人工智慧(AI)是成就智慧製造、突破生產優化瓶頸的關鍵；但對於多數業者，如何真正活用AI技術，有效解決工業現場的難題，仍堪稱一大挑戰。
有鑑於此，研華以WISE-PaaS/AIFS(AI Framework Service)作為AI開發與運行的數據平台核心，搭配AI Vision智能機器視覺、PHM設備預兆診斷、PQA製程品質分析等主題設定，包裝為一系列AI解決方案，旨在協助製造業者降低 AI進入障礙、加速開啟智慧製造應用之門。
憑藉AI.AOI等三大方案，加速智慧製造進程
研華WISE-PaaS產品經理蘇誼閔歸納，企業欲推動AI應用，大致需要歷經七個步驟，依序是「選定具有價值性的題目」、「有效收集資料」、「進行資料標註」、「將資料存入資料融合運算平台」、「動員資料科學人才進行建模」、「藉由穩定運行的平台與IoT架構，將解決方案導入場域」及「由現場人員接手維護(包含模型再訓練)」。
針對七步驟，除第一步的選題需靠企業自行處理外，其餘各項環節，研華皆可提供助力。以資料採集及邊緣運算而論，研華深耕逾30年，早有能力針對各種場域提出對應方案；此外藉由WISE-PaaS/AIFS單一平台，即可滿足資料標註、資料融合、建模、模型維護等一連串需求。
蘇誼閔補充說，研華透過各種應用方案展現輔助能量，有效提升現場人員作業效率，並降低企業對資料科學家的倚賴度。譬如透過AI升級後的AOI(Automated Optical Inspection)方案，可輔助電子、電機機械或金屬鋼鐵等工廠提升瑕疵檢測效率。至於PQA(Predictive Quality Analytics)方案，可輔助紡織業及塑膠加工產業等的製程參數調整師傅，更有效率地調校機台參數，確保產品品質。有關PHM(Prognostic and Health Management)方案，可協助金屬加工、旋轉機械等工廠診斷關鍵製程設備的健康狀態，避免驟然停機釀成損失。
截至目前，藉由前述各項方案，輔以外部產學界夥伴能量，已協助許多企業解決生產製程當中的痛點。
以WISE-PaaS/AIFS為基礎，實現AI規模化應用
談及AI.AOI，已在印刷電路板(PCB)、被動元件等領域建立顯著實績。在PCB方面，以研華林口製造中心的PCB DIP(Dual In Line Package Process)產線為試煉場域，主要藉由研華自家的邊緣運算方案與AI模型，搭配擅長AOI取像設備的SI夥伴能鉅科技，成功打造DIP瑕疵檢測方案，其中也包含可協助現場人員提升維護效率的預訓練模型、AI輔助標註機制(AI Assisted Annotation；AIAA)，另外人員還可利用AIFS平台的Web介面，選定要訓練的資料、執行訓練、查看訓練績效，最終把模型部署到邊緣設備，並通知場域內相關人員已完成模型再訓練。經過驗證，在AIFS/PCB AI.AOI方案輔助下，可望達到99%檢出率，且誤報率壓在10%以內。
被動元件方面，SI夥伴偲倢科技具備疵檢測堅強實力，但欠缺具備資源管理、自動化部署及排程訓練等機制的平台，於是與研華合力打造用於被動元件瑕疵檢測的AI.AOI方案，不僅導入實際場域，並已形成工業App、擴大普及應用。
PHM方案已獲得大型鋼鐵廠採用，實現大型風扇馬達的故障預警。此個案係由業主配合多年的SI夥伴負責採集震動訊號資料並上傳雲端，之後由鋼鐵廠的資料科學家團隊與研華的資料科學家團隊共同基於WISE-PaaS/AIFS進行建模，過程中充分引用 WISE-PaaS/AIFS平台的資料前處理模組(協助進行特徵選取與分析)、超參數調校功能(加速產出最佳模型)。經初步驗證，該廠透過PHM方案的協助，已能在6天前接收設備異常警報，及早通知專家進行維護，避免突然停機、延誤生產。
PQA方案能於紡織業及塑膠加工產業等製造領域協助夥伴進行智慧升級，解決產業內相關品質痛點。導入過程會透過物聯網數據蒐集，針對客戶關注的生產品質進行分析，並進行製程要因分析來優化製程、及線上生產品質預測，透過WISE-PaaS/AIFS平台導入PQA方案，能幫助客戶快速智慧升級及落地現場驗證。
綜觀研華的AI.AOI、PHM或PQA方案，皆涵蓋從地到雲軟硬體產品的完整布局，也各自搭配對應的顧問服務。以PHM方案為例，在邊緣端提供DAQNavi、WISE-2410等資料有線及無線採集設備，並藉助WISE-PaaS/AIFS提供的設備異常預測、故障類型分類、剩餘使用壽命預測等共用模組，執行邊緣推論。
不可諱言，欲落實AI產業化大規模應用，必須仰賴可管理、可擴充、可運維的平台，WISE-PaaS/AIFS便扮演這般角色。為加強規模化效益，AIFS仍持續精進功能，現今已可藉由兼具版控、績效分析等完善功能的模型管理模組，協助遷移學習(Transfer Learning)的運行；未來預計疊加增量式學習、強化式學習、聯邦式學習三大整合模組，使現場維護人員不需倚靠資料科學家，就能自行提升模型再訓練的績效。用戶僅需善用WISE-PaaS/AIFS平台，即可有效滿足底層運算資源池的管理、訓練資料的融合、模型的開發、模型的部署與通知…等等作業需求，大幅加速AI旅程，真正實踐智慧製造。