應用5G 技術-動線監測智慧化生產線開發計畫
台灣麗偉電腦機械股份有限公司
計畫概要
本計劃預計打造一由智慧機械組成的自動化生產線，利用5G通訊技術，結合AR智慧眼鏡及人工智慧、邊緣運算與自動控制等技術，讓一個[非資深或專業或全能]的操作員透過本計畫的系統能達到對整條生產線可以
(1)獨立作業
(2)走動式掌控生產線
(3)做到[品質監控][品質與效率提高][設備不良之及時線上維修或調適]等多能工。
本計畫主要目標如下:
(1)增強單機之AI智慧功能。
(2)建立工程技術模組因高速化整合的效益模式。
(3)實現AR技術在生產線上之多能工效益。
(4)落實雲端AI之資料庫的數量與可用性。
(5)使台灣麗偉產品由純[硬體設備]提升為具技術服務整合的[系統性產品]。
圖一:邊緣運算單元硬體架構圖
邊緣運算單元
東海主要負責邊緣運算系統的實現，使用瑞薩32位元MCU實現邊緣運算單元，硬體架構圖如圖二所示，邊緣運算單元透過5G模組傳輸，雙方採用一問一答的方式溝通，當伺服器需要資料時，則下達命令給邊緣運算單元。邊緣運算單元會將收集的資料進行取上下限值、平均值、均方根值及FFT等即時邊緣數值，並依時間順序排整在記憶體中，等待前端伺服器呼叫。
邊緣運算單元可依照現場生產線需求，不需要每次都以最大量的通道來感測與準備資料，所以只接收有意義的感測資料。採用此種方法主要是要避免採集到不必要的資料，以往系統會一直收集資料，資料會一直上傳給前端，前端除了需要過濾資料外，一直傳送資料也會造成通訊負擔，使整體的反應時間下降，此種方法預估可降低傳輸負擔60%以上。
圖二:台灣麗偉智慧化生產線即時遠端指導與協作示意圖(資料來源:台灣麗偉)
資料處理與設定值定義
邊緣運算單元採集各點的振動、位移或溫度資料後，會先將資料分類，分類標準依照即時性、採樣率及感測器種類來界定。
分類後會進行資料處理，為降低伺服器負擔，邊緣運算單元會針對某些資料先進行基礎的資料轉換與運算，方法有上下峰值、平均值、均方根、FFT及小波等運算。在往後的智慧應用中會再依據所得到的之數據，建立強大的智慧應用。
本次計畫則針對振動/位移感測器回傳的資料中，進行上下峰值、平均值、均方根、FFT等值做處理並即時反應，以得到生產線之即時監控。由數值分析過後的資料，伺服器會確定每種感測器的設定值，再將設定值回傳給邊緣運算單元，邊緣運算單元則會針對此設定值做監控與資料過濾的動作。
人工智慧系統
智慧感測單元與智慧介面平台採集資料與過濾之後，選取需要的資料上傳至人工智慧系統，做建立模型或訓練模型等動作，但這些資料仍需做預處理，如標準化或特徵值等處理，才能導入深度學習訓練模型。
最後將感測器數值以及人工智慧系統分析結果儲存在公司資料庫上，輸出結果除了即時顯示在AR眼鏡上外，亦可即時顯示在WEB介面上，可隨時監控感測數值及人工智慧分析結果，方便操作者因應不同輸出結果，即時調整加工參數，確保加工穩定及品質。
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