友達智慧製造內場域應用首度大公開

 工廠智慧化成果 1  老舊機臺自動上傳IoT數據監測異常

3千臺舊型PLC機臺無痛升級IoT

面板廠一臺PLC機臺動輒上億元，改機成本相當昂貴，將20年老舊機臺升級IoT，這是老舊工廠智慧化的第一步。所以友達內部開發IoT機上盒裝置，讓老舊機臺數據蒐集更容易，不只免停機就能安裝，甚至可以做到隨插即用。友達一共部署超過3千多套這樣的裝置到19個fab廠中，共蒐集機臺22萬筆PLC參數，用來監控設備健康狀態，也因此讓停機降低30%，維護成本降低20%，品質良率提升5%，也省下百萬美元的改機費用。

用軟體工具分析IoT數據也加以視覺化

機臺PLC數據擷取出來後，就能透過WiFi回傳到友達自行開發的精準保修平臺進行設備故障分析，並將分析結果以視覺化呈現，另外也會透過MQTT協定將這些數據儲存到雲端資料庫，作為後續大數據分析使用。還搭配友達PHM設備健康管理平臺一起使用，平臺上提供了許多預警功能可以選用，包括有AI異常檢測、健康評估、異常診斷、壽命預估等預警功能。

內建AIoT透過邊緣運算即時回報異常

針對不同製程機臺，友達內部也有提供不同類型IoT機上盒，除了可以蒐集PLC數據，也能回傳各種IoT感測器數據，如電流、震動等，而且不只固定在機臺上，還有移動式版本，維修工程師帶在身上，就能進行設備維護和異常診斷。這臺移動式機上盒更內建AIoT功能，能更即時回報異常，也提供GUI介面，方便人員查看，因為資料不一定需要上傳，即使沒有網路也不怕。

 工廠智慧化成果 2  工廠靠機器視覺提升人員、環境安全

用AI視覺偵測加強人員SOP落實

生產中的常見問題是，產線作業員沒有完全按照SOP作業，因為過程中某些操作或動作未依規定完成，就容易產生品質風險，友達內部作法是直接把整套產線作業流程，變成可以用系統方式來監控，將攝影機拍到的畫面傳到附近的邊緣設備上，結合電腦視覺來偵測，例如在切割作業時，從作業員身體肢體動作及姿勢，就能知道這個人有沒有把切割的動作做到位，一旦動作沒有確實完成，系統就會發出警示，要求重做，等動作完成後，才進到下個流程。

廠內環境和作業安全都靠AI加強把關

除了用刷臉管理門禁，友達也把這項識別技術用來提高工廠環境和人員作業安全的監控，還因此打造兩套系統，一套是測距監控系統，一套為穿戴偵測系統，前者可針對維修區域或化學品溢出的區域，使用AI攝影機建立虛擬安全圍籬，並依人員與虛擬圍籬間的距離來管控風險，一旦達警示距離，除了語音提醒還會用Line通知人員到場處理。後者則用在高風險作業環境中，使用機器視覺偵測身體不同部位的穿戴配件，提高人員作業安全，比如身上有無穿戴安全帽、護目鏡、口罩、手套、背心等，並整合到單一個螢幕畫面中，方便管理人員查看。

用影像IoT記錄取代機臺機構巡檢

除了以IoT偵測機臺設備異常之外，友達還採取視覺方式加強機臺內部的機構檢測，在機臺中架設AI攝影機，利用影像來偵測機臺每個重要零組件的健康狀況，也因此，檢修人員不需要每天巡檢和定時拍照，而是改用影像IoT記錄機臺的狀況，以GUI定時拍照取代人員巡檢，因為機構檢查不需關機，也較不容易造成機臺的突發當機　或磨耗影響良率。

 工廠智慧化成果 3  從智慧化能源管理邁向淨零碳排

在能源管理上，友達內部打造一套Smart Grid智慧電網系統，能夠分析IoT機上盒從機臺設備蒐集的電流等資訊，來做到節源的調控，透過這樣的方式，每年可以減2～3%的電費。尤其廠務設備用電占全廠用電量60%，其中CDA機組為廠內用電大宗，除了提供數位化報表用電量趨勢分析外，臺中三期廠區還增加能同時監控開機數及各產線CDA用量的功能，一旦產線CDA增量需調度啟動另一主機時，管理者可立即查看與展開相應處置，推估年節電量485萬度。另針對高用電的冰水主機也導入AI技術，透過智慧化管理，來達到最佳化節能的效果。透過這樣的方式，每年可以節省934公噸的碳排放、節電1,861千度，以及省下390萬元的電費。

 工廠智慧化成果 4  AOI靠AI影像視覺更能揪出產品瑕疵

用AOI搭配AI視覺提高檢出率且更省人力

過往生產線上採用 AOI（自動光學檢查機）檢測瑕疵品，但AOI設備常受到產品設計不同而影響檢測結果，得再透過人力來進行複判，而人工檢測易受過多變數影響，出錯率高造成更多損失。為了解決這個難題，友達在AOI設備導入AI 技術對瑕疵檢測進行強化，以現有、大量的光學檢測數據訓練AI模型，以AI影像視覺辨識檢測生產線產品，不只複檢人力降低至10分之1，也提升30%分類準確率。友達現場展示了模擬生產線卷對卷AOI機臺的AI瑕疵檢測。

減少AOI瑕疵誤判的關鍵就靠3套系統

一共有3套系統，在友達工廠AOI設備上來使用，線上即時檢測系統、瑕疵管理專家系統，以及智慧分類系統，前兩者都是屬於AOI系統相關，後者則是結合AI視覺瑕疵檢測演算法，友達正是透過這3套系統，幫助工廠來減少生產流程中的產品瑕疵誤判、容忍機差和減少工作量。像是使用者可以透過線上檢測系統，更即時掌握產品的生產狀況，而針對過去瑕疵資訊難以跨製程整合的難題，也能透過瑕疵管理專家系統就能解決，還提供良率預估、自動判斷產品等級等功能。

導入AI智慧分類系統能偵測細微瑕疵

進行瑕疵檢測時，產品會先經過AOI初判後，再透過友達自行開發的一套AI智慧分類系統來進行複判。這套AI分類系統結合多種瑕疵分類演算法，可偵測細微的瑕疵，不論是輕微凹凸型瑕疵、亮態瑕疵或是異物型瑕疵都難不倒它。這套系統不只檢測瑕疵，還提供記錄訓練足跡與建議調參功能，連模型訓練到運行的服務和管理，都能透過它完成。

 工廠智慧化成果5  用無人自動搬運車搭配機器手臂自動巡檢

全自動化的設備巡檢作業

不只協助搬運料件，針對工廠設備的巡檢，友達內部也有開發自動巡檢設備，結合AGV無人搬運車與協作機器人，來輔助人員完成一些工廠設備或機臺的巡檢任務。這臺AGV無人車因為使用SLAM技術，可以即時定位與構建地圖，所以現場不用磁帶，也可以達到精準定位。AGV車移動到指定的巡檢位置後，就會啟動車上的機器手臂，手臂上有熱影像鏡頭和OCR鏡頭，可以辨識文字和影像資訊，不像以前都是要靠人員拿紙筆抄表，每天都要記錄這些數值，然後回填到執班記錄表格上，現在透過手臂上搭載OCR影像辨識技術，將要記錄的數值拍照、擷取後自動上傳到後臺系統加以辨識後，就能完成記錄，幾乎全程自動化。

用機器手臂搭配影像辨識取代人工刷洗

在進行TFT面板製程中的乾蝕刻程序時，容易會留有沉積物，過去都是靠人工刷洗去除沉積，不僅花時間，還要額外人力，一年就要花掉數百萬只做這件事，後來友達決定把這個人工清洗作業，改由全自動化機器手臂加上AI視覺取代，不只清洗、洗完後也會拿風槍進行吹乾動作，都靠這隻手臂來完成，再透過影像視覺來檢測，針對不合格的地方，加強清潔作業，確保沒有殘留物。

80um微粒成像靠整合AOI視覺的協作機器人來揪出

光罩製程對面板製程相當重要，只要光罩上殘留一滴點灰塵，就會大大影響曝光，而影響產品良率，但過去為了找出影響不良率的地方，友達費盡心思，因為顆粒度太小，肉眼根本看不見，通常得放大成數千倍之後的80um的微粒成像才能看見。為了解決這個問題，後來友達改以機器手臂搭配AOI顯微鏡，來檢測光罩上的微粒，由AOI鏡頭定位出座標後，再由手臂進行光罩的清潔作業，之後再搭配AOI鏡頭進行複判，確保所有地方都有吹乾淨，透過採用自動化作業，不只每月人力工時減少80小時，光罩搬運多增加300片。

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