活動資訊
- 活動主題:型創AIoM智慧型射出機聯網相容性計劃-成果報告與技術發展現況(I)
- 活動時間:2021年10月15日 14:00-16:30
- 活動方式:技術講座(線上)
- 活動費用:免費
- 報名連結:點此報名
活動議程
時間 | 議題 | 講師 |
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14:00 | 開場 | |
14:05 | 射出工廠的數位化轉型:智慧型射出機聯網 | 型創科技 唐兆璋 副總經理 |
14:30 | Q & A 討論與交流 | |
14:45 | 休息時間 | |
14:55 | IT與OT融合技術驅動成型智慧製造落地 | 工研院 微系統中心 郭宗勝 博士 |
15:20 | Q & A 討論與交流 | |
15:35 | 休息時間 | |
15:45 | 深度學習工業視覺瑕疵檢測 | 工研院 巨量資訊中心 湯燦泰 博士 |
16:10 | Q & A 討論與交流 | |
16:25 | 閉幕 | |
16:30 | 活動結束 |
射出機聯網相容性計劃
模具與成型產業屬傳統產業,面對大環境變化、產業變遷及市場少量多樣的需求之下,需要進行數位轉型邁向智慧製造。而數位轉型的首要之務便是將生產資訊可視化,但目前產業缺乏擷取射出機台標準的共通標準協定,形成產業邁向數位轉型第一波阻力。
為了普及射出機聯網的應用,ACMT發起【ACMT射出機聯網相容性計劃】,邀請國內外相關研究單位及業者共同交流討論,擬定【ACMT射出機聯網相容規範】條款,以推動產業數位轉型。
講師介紹
射出工廠的數位化轉型:智慧型射出機聯網
唐兆璋 型創科技 副總經理
- 射出廠的三大績效管理指標
- 掌握射出機狀態及生產數量
- 提升稼動率及縮短週期時間
- 如何快速進入智能工廠之路
講題摘要:
信息化是邁入智慧工廠的必要過程,雖然物聯網(IoT)已然成熟,但也伴隨著成長的痛苦,物聯網匯集的大數據,必需再加上射出成型的領域知識,並透過證據經驗不斷提高可靠性,運用恰當的圖表實現數據可視化,以達到省成本,提高價值,增加效率的目的。
深度學習工業視覺瑕疵檢測
湯燦泰 工研院巨量資訊中心 副經理
- 瑕疵檢測之產業應用瓶頸
- 深度學習為瑕疵檢測帶來新契機
- 深度學習瑕疵檢測之產業應用瓶頸
- 深度學習落地之兩項解決方案及案例分享
- 下世代訓練技術
講題摘要:
現有檢測設備無法滿足產業需求,(1)準確度不足:普遍作法是將檢測設備靈敏度調得非常高以減少瑕疵漏檢,結果造成很多假瑕疵(overkill)產生,需要大量人工複檢,使得檢測效率低落,或難以進行全檢,(2)多瑕疵分類能力不佳:產線需要知道瑕疵類型以利分析製程根源問題,然現有檢測設備無分類功能,或分類準確率僅有5~6成,無法提供可靠的資訊;近年來深度學習為瑕疵檢測帶來新契機,(1)減少假瑕疵的數量,以降低人工複檢量,(2)提供多分類的能力,以利肇因分析,(3)提高檢測效率,以便可進行全檢
目檢員 標記員 AI工程師
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Jean Chen 陳柏蓁
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