老牌PCB厂欣兴电子也导入AI检测瑕疵品，更要朝M2M迈进
欣兴电子总经理兰庭（左2）分享自家公司生产线导入AI，取代传统AVI来进行瑕疵品检测。
摄影／王若朴
老牌印刷电路板（PCB）厂商欣兴电子总经理兰庭今揭露，生产线已导入AI来进行瑕疵品检测，让产品检测效率提升了70%。
兰庭表示，过去，欣兴生产线采用AVI自动光学检查机来检测瑕疵品，但是，自动光学检测机常常受到产品色差、不同高度等因素而影响检测结果，因此，还得加派11~15%的人力，来复检自动光学检查机的结果。不过，“人员会疲劳，”他坦言，人工检测容易受到太多变数的影响，一旦检测出错，会导致上亿元的损失。
欣兴电子从产品开发到生产流程，都会产生上百万笔数据，兰庭很早就开始思考，如何应用这些数据来优化生产流程，也不断观望市场技术的发展。
直到最近，他认为，相关应用和工具成熟了，因此，才决定顺势导入AI，结合深度学习和AVI机器，来检测生产线产品。兰庭说，从导入至今，原本所有产品都需人工复检，现在只有其中30%得人工再检查，等于“效率提高了70%。”不过，他还不满足，“欣兴电子的目标是无人化检测。”不只如此，欣兴电子目前也开始进行电子数据搜集与分析，希望借由对比数据变异与生产结果，来推测哪个制程出错。
下一步AI应用方向上，兰庭指出，制造业最希望推动的是M2M（Machine to machine），透过“机器间的对话，来产生自动化连结。”比如当一台机器检测出产品问题，另一台机器就能自动处理。
另一个想靠AI实现的是安全侦测与预测。比如侦测操作员的动作，来预测是否会违规，或是监控厂房环境变化（如温度、气味和噪音等），来避免故障或危险的发生。
不过，不只缺乏AI人才，兰庭指出，制造业会面对的困难是，“实现AI之后，所需的管理人才。”尤其，他认为，导入AI后，制造业将面临许多新变化，比如生产和管理流程，因此需要懂得人机协作的“规划人才，”来监控和管理AI与流程。文◎王若朴
