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QKC20200710:讀書會_人工智慧 (AI) 在品質技術的應用系列:(4) 設備管理數位化轉型案例 [複製鏈接]

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本帖最後由 官生平 於 2020-7-11 00:21 編輯

品質學會品質知識社群 (QKC) 讀書會
專題:人工智慧 (AI) 在品質技術的應用系列:(4) 設備管理數位化轉型案例
時間:2020 年 07 月 10 日 (星期五) 14:00 - 18:00
地點:台北市羅斯福路二段 75 號 9 樓 (時代大樓品質學會九樓會議室)
引導:官生平 彭鴻霖 會友
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發表於 2020-7-10 09:16:46 |顯示全部樓層
本帖最後由 hlperng 於 2020-8-15 08:31 編輯

從工業 4.0、人工智慧 (AI)、到數位轉型。

關鍵指標:OEE、TEEP
智慧製造 = 智慧工場 + 智慧生產 = 智慧設備 + 智慧生產

代工製造:工程圖、藍圖、料表。
研發創新:規格書、規範、協議、標準。

設備管理:從工場到工廠,設備、資產。

設備衡量指標:
  • TEEP: Total Equipment Effectiveness Performance
  • OEE: Overall Equipment Efficiency or Overall Equipment Effectiveness
  • OFE: Overall Factory Effectiveness
  • OPE: Overall Production Effectiveness
  • OAE: Overall Assset Effectiveness

數位轉型 (digital transformation)
CAD、CAM、CAE、CALS、CAX

數位與數字的差異!數位強調電腦技術、數字著眼在應用。

數位孿生或數位雙胞胎 (digital twin)、數位針線或數位線程 (digital thread)
數位針線 (digital thread) 又稱數位主線、數位線程、數位紐帶、數位鏈、數位流線、數位串鏈三維模型、有限元素模型,幾何尺度與形狀、任務輪廓、失效物理 (PoF)、產品生命週期管理 (PLM)、預後健康管理 (PHM)、

數位經營靠協作,協作 (collaboration) 與合作 (cooperation) 不同,關鍵在於主體性,協作是兩個主體,合作必須在同一主體。






人工智慧 (AI) 與智慧製造 (smart manufacturing)
人工智慧:規則學習、統計學習、機器學習、深度學習

拓墣適化 (topology optimization)、生成設計 (generative design)、增強設計 (augmented design)、
生成對抗學習 (generative adversarial learning)

系統分散處理規劃趨勢:雲端運算、邊緣運算。新興技術 5G 與物聯網高度依賴邊緣運算。多核運算 (many core computing or multi-core computing)

Tesla 公司為他們銷售的每一輛電動車在工廠內建立一個數位孿生 (digital twin),為顧客超前規劃部署意圖的操作或者必要的維護,提前更新修正改版軟體,取代系統故障發生之後的改正修理。

產業導入人工智慧 (AI) 與智慧製造 (SM) 的三大障礙:傳統設備、信心、與投資報酬率。根據 2018 年《富比士洞見》(Forbes Insight) 的調查報告,車輛與製造業有超過一半的受訪者 (56 %),對於 AI 預算編列增加不到 10 %。


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