精密量測(cè)系統(tǒng)
| 應(yīng)用實(shí)例：溫升、壓力、分子量曲線分析 | |
化學(xué)槽及反應(yīng)堆隨著時(shí)間變化，針對(duì)溫度、壓力或分子量等項(xiàng)目會(huì)依序產(chǎn)生有趨勢(shì)的曲線圖，化學(xué)業(yè)經(jīng)常使用DCS或SCADA系統(tǒng)，如Honeywell之PHD或Yokogawa搜集檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，透過(guò)Watch Dog軟件可串連DCS數(shù)據(jù)庫(kù)，加載數(shù)據(jù)后，可針對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù)作前置處理提取合適數(shù)值，并擬合成曲線，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)、斜率、轉(zhuǎn)折點(diǎn)做管控，依其變化判讀出化學(xué)變化中發(fā)生的事件，如：找出加入溶劑的時(shí)間點(diǎn)，并進(jìn)而提取該時(shí)域之?dāng)?shù)值變化，進(jìn)行上下限或自定義規(guī)則的管制，超規(guī)異常也可透過(guò)EMAIL或警示燈提供信息給相關(guān)人員。 |  |
數(shù)值數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)整合Data mining
將設(shè)備檢測(cè)數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議格式，透過(guò)系統(tǒng)串接，作數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階開(kāi)發(fā)應(yīng)用。（如：利用Honeywell提供之NET Wrapper or Microsoft OLEDB Provider Driver向PHD Server擷取測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)拋到數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，依所需分析類別等先做初步匯整動(dòng)作）。
數(shù)值前置處理-Processing
過(guò)濾（Filter） 透過(guò)設(shè)定條件進(jìn)行篩選，剔除不適數(shù)值、提取具穩(wěn)定趨勢(shì)之有效數(shù)值進(jìn)行后續(xù)處理。 | 重新取樣（Resample） 依照數(shù)值曲線特性，變更數(shù)值取樣內(nèi)容，不改變?cè)星€特性的前提下，取得具有代表性的數(shù)據(jù)，減少后續(xù)儲(chǔ)存空間與演算時(shí)間的浪費(fèi)。 |
數(shù)值轉(zhuǎn)換（Translation） 可藉由傅立葉（FFT）、對(duì)數(shù)（Log），、指數(shù)（Exponential）、極坐標(biāo)（Polar coordinates）、標(biāo)準(zhǔn)化（Normalize）…等，將該時(shí)域下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成其他數(shù)值，進(jìn)行有意義的分析。 | 曲線擬合（Curve Fitting） 如數(shù)據(jù)包含一維輸入及輸出，則此數(shù)學(xué)模型（線性、二次、三次…） 可經(jīng)由多點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合一條曲線，并進(jìn)行后續(xù)分析。 |
數(shù)值即時(shí)監(jiān)控模塊-Monitor
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| MiDFUN專業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，接受貴廠特殊客制化需求，進(jìn)階優(yōu)化系統(tǒng)功能、滿足您實(shí)務(wù)所需。 | ||
數(shù)值監(jiān)控數(shù)值即時(shí)監(jiān)控模塊-Monitor
可應(yīng)用于在線檢測(cè)單點(diǎn)、多點(diǎn)、連續(xù)性數(shù)值監(jiān)控
數(shù)值即時(shí)顯示，透過(guò)自設(shè)管制規(guī)則，判讀工件OK、NG。
數(shù)值異常即時(shí)警訊，除軟件圖式警示，可外接警示燈號(hào)或e-mail信息發(fā)送，異常信息完整紀(jì)錄。
整合選別機(jī)將良品、不良品分類、或連續(xù)異?？煽刂茩C(jī)臺(tái)停產(chǎn)。
可整合成機(jī)區(qū)、整廠，及至跨廠區(qū)的中央監(jiān)控?？勺龀娠@示廣告牌、支持行動(dòng)裝置。 |  |
生產(chǎn)檢測(cè)儀器數(shù)值自動(dòng)化聯(lián)機(jī)。制程參數(shù)與質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)整合-Integration ------智慧制造的多樣式主題應(yīng)用
從質(zhì)量結(jié)果，跨站分析找出異常制程
遭遇問(wèn)題：過(guò)去當(dāng)異常發(fā)生而產(chǎn)生不良品時(shí)，由于時(shí)間差，往往無(wú)法快速追蹤異常發(fā)生原因，并修正異常制程，導(dǎo)致成本的損失。更糟的是，這是死循環(huán)。
解決方式：當(dāng)SPC檢測(cè)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量異常時(shí)，可透過(guò)工單、批號(hào)…等關(guān)聯(lián)，由AIQ連接對(duì)應(yīng)該產(chǎn)品的制程參數(shù)履歷，可快速檢視所有制造過(guò)程中的制程參數(shù)。亦可透過(guò)關(guān)聯(lián)分析，立即縮小問(wèn)題范圍，找出異常制程。自動(dòng)化系統(tǒng)可即時(shí)驗(yàn)證設(shè)想是否正確，讓失敗機(jī)會(huì)不再發(fā)生。
找出最影響質(zhì)量的關(guān)鍵制程因子 在眾多制程站別中，透過(guò)制程參數(shù)與質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，可關(guān)聯(lián)出各制程參數(shù)影響質(zhì)量結(jié)果的關(guān)系程度比重，并找出最影響質(zhì)量的關(guān)鍵制程因子。 |  |
預(yù)測(cè)性設(shè)備保養(yǎng)維護(hù) 自定義設(shè)備關(guān)鍵元件，累積關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)資料，透過(guò)預(yù)測(cè)模型監(jiān)控健康趨勢(shì)，了解設(shè)備健康狀態(tài)，以供判斷是否更換元件?？伸`活調(diào)整更換時(shí)間，節(jié)省元件和避免無(wú)預(yù)期停機(jī)故障。 | 質(zhì)量預(yù)測(cè) 當(dāng)產(chǎn)品需進(jìn)行破壞性測(cè)量或無(wú)法測(cè)量時(shí)，可透過(guò)監(jiān)控制程參數(shù)，及時(shí)預(yù)測(cè)產(chǎn)品品質(zhì)。并在實(shí)際質(zhì)量檢測(cè)前，透過(guò)預(yù)測(cè)模型，提早發(fā)現(xiàn)，甚至防止質(zhì)量異常，也能避免不良品流到下游制程浪費(fèi)產(chǎn)能。 |
找出最影響質(zhì)量的關(guān)鍵制程因子 在眾多制程站別中，透過(guò)制程參數(shù)與質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，可關(guān)聯(lián)出各制程參數(shù)影響質(zhì)量結(jié)果的關(guān)系程度比重，并找出最影響質(zhì)量的關(guān)鍵制程因子。 | |
質(zhì)量全檢數(shù)據(jù)的監(jiān)控與篩選 遭遇問(wèn)題：客戶要求對(duì)產(chǎn)品做質(zhì)量全檢，但面對(duì)巨量數(shù)據(jù)，無(wú)法有效處理、難以應(yīng)用，該怎么辦？ 解決方式：AIQ即可快速對(duì)質(zhì)量全檢的大數(shù)據(jù)Raw Data，做即時(shí)監(jiān)控與管制報(bào)警與簡(jiǎn)易的統(tǒng)計(jì)出圖。并可透過(guò)AIQ數(shù)據(jù)前置處理功能，篩選出所需數(shù)據(jù)，上傳至SPC做后段分析管理應(yīng)用 | 串接SPC做后段分析管理應(yīng)用 以整廠來(lái)說(shuō)，可能只有少數(shù)關(guān)鍵站，會(huì)做質(zhì)量全檢。可將AIQ作為前置應(yīng)用，標(biāo)明所需要的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)串連至SPC，整合進(jìn)整廠的質(zhì)量分析管理系統(tǒng)。并用原有的SPC系統(tǒng)和分析習(xí)慣，進(jìn)行進(jìn)階分析及出各式豐富的報(bào)表，以此將以往無(wú)法妥善處理的大數(shù)據(jù)資料，整合出可有效應(yīng)用的一條新路 |
| 制程參數(shù)智能最佳化（快速優(yōu)化質(zhì)量） 遭遇問(wèn)題：當(dāng)客戶要求更好的產(chǎn)品品質(zhì)，只挑選產(chǎn)線原本生產(chǎn)的質(zhì)量范圍中的精華區(qū)段（例如：質(zhì)量管制項(xiàng)目的內(nèi)徑由110~80mm要提升為100~90mm。該如何得出調(diào)整方式？并快速的調(diào)整產(chǎn)線制程參數(shù)？ 解決方式：由AIQ搜集各站制程參數(shù)和SPC質(zhì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)并作關(guān)聯(lián)分析，透過(guò)大數(shù)據(jù)算法建立質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。之后只需對(duì)預(yù)測(cè)模型輸入所需要的預(yù)期質(zhì)量，即可智能得出用以生產(chǎn)的最佳制程參數(shù)的建議值。 | |
AIQ為高度智能化且簡(jiǎn)單易用之系統(tǒng)，讓您不再需要高度仰賴人力經(jīng)驗(yàn)，用最真實(shí)的科學(xué)數(shù)據(jù)，為企業(yè)累積生產(chǎn)智慧，提升產(chǎn)品品質(zhì)。AIQ智能質(zhì)量系統(tǒng)，可讓您逐步導(dǎo)入應(yīng)用。對(duì)應(yīng)各階段不同需求，以模塊化的方式，開(kāi)啟各式不同的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主題。并有專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，可量身開(kāi)發(fā)打造客制化應(yīng)用。
