多家電子製造業領導業者採用 NVIDIA Metropolis for Factories 實現工業自動化

包括富士康工業互聯網、和碩聯合科技、廣達及緯創資通在內的多個台灣大型電子製造業者,採用 Metropolis for Factories 來進行自動光學檢測工作
作者 Adam Scraba

全球逾千萬家工廠合力造就出市值 46 兆美元的電子製造業,他們必須生產毫無瑕疵的產品。各大電子製造商採用 NVIDIA Metropolis for Factories,以推動產品精益求精的品質。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在台北國際電腦展 COMPUTEX 主題演講中,宣布包括鴻海科技、和碩聯合科技、廣達、西門子及緯創資通在內,逾 50 家製造業龍頭及工業自動化供應商採用 Metropolis for Factories。

NVIDIA Metropolis for Factories 集合工廠自動化工作流程,讓工業技術業者與製造商能夠開發、部署與管理各自專屬的品管系統,以培養出競爭優勢。

全球製造商每年投入六兆美元來進行品管作業,在近乎每條生產線上進行缺失檢測作業。然而人工檢查作業趕不上持續高漲的需求。

許多製造商用自動光學檢測(AOI)系統來助一臂之力,不過這些系統的誤檢率通常居高不下,在缺工人力吃緊之際還要投入更多人手和成本進行二次檢測,減低其價值。

NVIDIA Metropolis for Factories 現在提供尖端的人工智慧平台及工作流程,用於開發 AOI 其精確的檢測應用程式。

和碩聯合科技使用 Metropolis for Factories 提高 AOI 的準確度

企業總部位於台北北投的和碩聯合科技把 NVIDIA Metropolis for Factories 用於生產線上。

和碩聯合科技生產主機板、智慧型手機、筆記型電腦及遊戲機等許多產品。和碩聯合科技旗下十餘座工廠每天生產三百餘款產品及超過五千種零組件,需要有強大的品管能力來管理林林總總的產品。而經常更新產品也需要不斷調整 AOI 系統。

和碩聯合科技使用整套 Metropolis for Factories 工作流程,讓其印刷電路板(PCB)廠使用系統中的模擬、機器人與自動化生產檢測功能。Metropolis for Factories 讓這些電子製造商一開始只要使用小型資料集,便能夠快速更新缺失檢測模型,將 AOI 系統的檢測準確率達到 99.8%。

和碩聯合科技使用機器人模擬器 NVIDIA Isaac Sim 來為模擬環境中的機器人手臂編寫程式,以及模擬移動機器人的運作效能。

和碩聯合科技使用NVIDIA Omniverse Replicator產生模擬缺失的合成資料,透過領域隨機化及其他技術協助建立大型訓練資料集。

在Metropolis,NVIDIA TAO Toolkit 讓 Pegatron可以取得經過預先訓練的模型,並傳送學習資料,以從其增強的資料集中建立高度精確的缺陷檢測模型

和碩聯合科技使用 NVIDIA DeepStream 軟體開發套件來開發經最佳化調整的智慧影像應用,可以處理多個視訊、影像及聲音串流內容。和碩聯合科技透過 DeepStream,能夠將處理量提升十倍。

和碩聯合科技另使用 Omniverse 平台建立與運行檢測設備的數位孿生模型,如此一來就能模擬日後的檢測作業流程,有望提升生產線工作效率。

廣達的子公司達明機器人同樣使用 Isaac Sim,將生產線上使用機器人檢測機器人的作業調整到最佳狀態。

Metropolis for Factories 協助和碩聯合科技這樣的製造商提高生產線處理量、降低成本與提高生產品質。

日益茁壯的合作夥伴生態系全力支持 Metropolis

Metropolis for Factories 從企業工業邊緣到雲端都能部署,日益茁壯的龐大合作夥伴生態系則協助加快市場的採用率。

包括感測器製造商、應用程式合作夥伴、檢測設備製造商及整合方面的合作夥伴,許多業有專攻的業者齊力促進達成這個目標。

知名成像技術零組件製造商 Basler 攜手 NVIDIA,使用 NVIDIA DeepStream SDK 幫助開發者縮短打造人工智慧檢測系統的時間與進行整合。

Metropolis 合作夥伴 Quantiphi 與全球最大的飲料業者之一合作,自動檢測滿載的商品棧板。

Overview 與 Advantech 合作,兩家皆為 NVIDIA Metropolis 的合作夥伴,共同打造一個基於 AI 的即時檢測系統,以支援工業檢測、產品和組裝計算和組裝驗證。

Metropolis 的合作夥伴 Siemens 和 Data Monsters 正在共同建立工業檢測系統,整合了 Omniverse Replicator 合成數據生成、NVIDIA TAO 訓練、DeepStream 運行時和 Siemens 搭載 NVIDIA Jetson 的工業個人電腦。