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機器人自動化檢測:以川崎重工 x Roxy AI 為例|AI 應用案例

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上一篇 AI 應用案例,是在探討採礦、海運行業的自動化應用,主要是關於原物料產出與物流運輸的層面。這一篇,我打算來探討一下「自動化品質檢測」的 AI 應用,以川崎重工 x Roxy AI 的合作項目為例。

自動化品質檢測的 AI 應用原理

一個量產產品能夠拿到市面上銷售、展示,大致來說,這中間一定有「原料取得、生產製造、品質檢測、倉儲保存、物流運輸、銷售」等流程。每一個流程,其實 AI 都有可以介入的地方。

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川崎重工(Kawasaki)是日本最早生產和銷售工業機器人的公司之一,旗下的機器人部門(Kawasaki Robotics)更是經常在人工智慧展場出沒的單位。

今天要分享的案例,是川崎重工與一間人工智慧檢測解決方案公司「Roxy AI」合作的項目。川崎重工主要負責的是機器人這一塊,而 Roxy AI 則負責「智慧視覺」軟體層面的應用。

簡單來說,現在的 AI 圖像視覺,背後其實都有「卷積神經網路」(Convolutional Neural Networks,CNN)在運作,它會藉由像素與像素之間的重疊程度,來學會辨識新的圖像。

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而「品質檢測」環節,最需要的就是「找出問題」的視覺!因此,川崎重工與 Roxy AI 的合作其實相當好懂:機器人手臂協助將產品需要檢測的環節,用撿取、移動、旋轉等方式,讓負責智慧視覺辨識的鏡頭可以完整查看,進而找出產品潛在的瑕疵。

AI 在品質檢測、品管領域展現出的特色

根據川崎重工官網的介紹,他們與 Roxy AI 合作的機器人檢測產品,具備以下特色:

  • Roxy AI 是一款能在現場靈活運用的 AI 檢測產品
  • 它不是「多功能」的產品,而是「簡單且高性能」的產品
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而通過這款簡化版的 AI,它能實現以下目標:

  • 高精度與高速:人人都能輕鬆使用
  • 需要的學習數據量少 (因為任務單純)
  • 低規格電腦也能在短時間內完成學習
  • 適用於金屬、樹脂、橡膠、食品、服裝、木材等廣泛行業
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跟上一篇談採礦、海運行業的 AI 應用場景很像,在製造業上,要解決問題其實「不一定需要用到最頂尖的 AI 技術」,例如生成式 AI。

生成式 AI 的不確定性,在製造業上反而經常會成為阻礙,但是在不需要限制答案、限制運作路徑與結果的事情上,或是作為與人溝通的橋樑,反而有奇效。

AI 在品質檢測環節扮演的角色:

  • 作為「少子化時代」的勞動力來源,現在已開發國家普遍都出現了「招募新人困難」的問題
  • 作為留住資深人才的手段:降低員工的重複性工作,公司不希望這些小事耗費掉員工的熱情而離職
  • 作為提高檢測速度與檢測品質的輔助工具:人眼會累,機器不會
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一直以來,我都認為「機器人與 AI 會取代人類的工作,讓人們失業」,但是在研究川崎重工的成功案例時,我注意到一個與德國啤酒廠 Westheimer Brewery 的例子,完全是另外一種情況。

在 Case Study 回顧中提到,Westheimer Brewery 的成功,很大程度上歸功於內部培訓和保留技術工人。釀酒師 Jörg Tolzmann 解釋道:

「長期保留優秀技術工人至關重要,因為在釀酒廠和手工藝行業,特別是像 Sauerland 這樣的農村地區,勞動力短缺現象非常明顯。」

保留經驗豐富的員工尤為重要,因為新員工越來越難招聘。川崎重工的新系統,使員工的日常工作更輕鬆,從而更容易留住他們。例如,包裝站的 Kawasaki Robotics BX200L 可以獨立撿取瓶子,並快速輕鬆地更換新種類。

從上面的案例我們可以發現,其實員工會不會失業,很多時候取決於「你身上有沒有公司想要留住的經驗」。工作是不是讓機器搶走了,對公司而言可能反而沒那麼重要。

就算有機器、有 AI 代替人力工作,但是誰來負責隨機應變,誰來負責創新,誰來負責腦力激盪,甚至誰來負責維護公司的特色與個性呢?

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終究還是會需要員工的。雖然低階操作員確實有可能失業,但是隨著 AI 與機器人的普及化,新公司的數量有望增加,低階操作員也有機會跳槽去新的公司,扮演新公司的靈魂角色。

機器人部署的五大步驟

文章最後,我想分享一下川崎重工提供的《機器人部署的重要步驟》,裏面一共有五個動作,應該對於想要引入機器人、甚至是 AI 機器人的企業,有一些幫助:

第一步: 確定你想用機器人解決的問題

這會放在第一步,代表它非常重要,你必須確定自己不是「為了 AI 而 AI,為了機器人而機器人」,並不是所有任務都交給 AI 或交給機器人,就一定能帶來好結果。

人、機器人和專用機器都有自己的長處和短處。為了最大限度地發揮機器人的能力,重要的是確定哪些任務委派給機器人才是最有效的。

- 川崎重工

第二步:收集相關資訊

雖然現在全球有關 AI、有關機器人的企業,公司股票普遍漲翻了天,但是關於這些新技術如何運用、如何落地、是不是應該投資下去等關鍵問題,多數中小企業都完全沒概念。

因此,多多收集相關資訊,參加相關展覽,確實有其必要性。

第三步:諮詢機器人系統集成商

如果你們公司的需求,不僅僅是接入 AI 系統,更需要在現實工作環境導入機器人、機器手臂,那麼諮詢機器人系統集成商就很重要。

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由於每一家公司的做法、需求都不盡相同,機器人集成商勢必要進行客製化,製造出最適合你們公司使用的產品,這不是行業內的專業人士是做不到的。

機器人系統集成商是介於「用戶」以及「機器人製造商」之間的角色。不過像川崎重工,就同時身兼機器人系統集成商與製造商(賺兩次,笑)。

第四步:讓機器人系統集成商協助進行部署

為了製造出實用的機器人,機器人系統集成商會在初步瞭解需求後召開會議,會議中會需要企業提供以下細節,包括但不限於:

  • 公司的預算
  • 公司的日程安排
  • 生產項目品種
  • 工作空間環境
  • 工作節奏
  • 其他看似無關緊要的詳細資訊
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對於人類來說,這個過程可能是一系列的任務。但在使用機器人的情況下,有必要將每個任務再細分為更小的步驟,並將它們編寫為單獨的動作。

第五步、安裝後的持續追蹤改進

即使機器人安裝完畢、上線了,機器人系統集成商與製造商仍然會持續協作,包括:

  • 定期維護和檢查
  • 對問題的支援與反饋
  • 協助故障恢復
  • 更新和規格變更
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人工智慧要落地,尤其是結合機器人在真實環境落地,其實工程並不小。然而,這也是面對少子化時代的必經之路,隨著 AI 技術的持續突破,未來機器人的能力範圍勢必還會越來越強,這幾乎可以肯定是未來的科技發展趨勢。

以上是這一期的 AI 應用案例分析,提供分享,希望我們都能早日找到未來的方向。

Written by
黃郁棋

《科技人》站長,在科技業打滾十年的老屁股,每天都覺得自己要被新技術取代了,完了完了。

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