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工業製造流程中常有高精度之溫控生產步驟，僅僅1、2度的溫差可能就會大大影響產品效能，而溫度控制又涉及許多變數影響，雖然透過頻繁和定期的量測和調校，或由經驗豐富的工程師持續觀察與修正，可以確保生產品質，但無形中也增加了設備與人力的負擔。
在科技部「數位經濟技術創新研發與應用」專案計畫的支持下，國立交通大學資訊工程學系曹孝櫟教授團隊研發「工業物聯網溫控生產預測技術」，透過物聯網(IoT)蒐集工業大數據(Big… 更多 Data)，並成功運用 #人工智慧 (AI)技術建立溫控生產的即時品質監控與預測系統。
這項研究透過安裝少量但關鍵的物聯網感測裝置，累積溫控生產環境與過程的大數據，可大幅縮減繁瑣人工測溫與校正流程，比起傳統抽測，更能精準掌握每一個產品的生產品質，達到100%的生產履歷追蹤。
此外，還能根據過往累積的製造經驗，透過機器學習，預測從未生產過產品的製程參數甚至優化，減少嘗試錯誤(trial and error)，快速進入新產品量產階段，做到“溫故知新”。
研究團隊更透過與研華科技的密切合作，選定實際用於量產印刷電路板的SMT產線進行技術導入，以即時的生產資料驗證技術與完善系統，排除實務上遇到的各種問題。當系統的準確性與效能被驗證完成之後，就可以快速地複製到各地工廠的多條產線，讓技術真正落地，帶來立即、顯著的效益。
研究團隊後續也將積極與研華科技工業雲端平台（WISE-PaaS）合作，將成果以WISE-Marketplace APP的形式上架並對外推廣，期待帶動溫控生產工藝的升級，創造更高的產業效益。
完整新聞稿👉https://ppt.cc/fJseAx
📸左起：研華科技楊瑞祥技術長、國立交通大學資訊工程學系曹孝櫟教授、科技部工程司徐碩鴻司長、「數位經濟技術創新研發與應用」計畫辦公室楊得年領域召集人
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