張開智慧之耳，台達自主研發的 AI 檢測一聽就知道哪裡故障

5G 時代伴隨更多 AI 應用誕生，不但需要能更高效處理運算的晶片，也需要能夠配合的伺服馬達、控制系統。台達是台灣自動化設備的關鍵廠商，經過多年深耕，已自主開發出一套能夠用 AI 檢測「馬達異音」的技術，並將這套技術應用於企業內部許多產線，不良品的檢出率將近100％！台達智能製造事業部研發經理張仁明表示，台達的開發經驗，可幫助業界專業知識傳承，也反映出台達「環保、節能、愛地球」的企業精神。

 
過去「馬達檢測」靠經驗法則，現在則靠 AI 技術

馬達是現代各種裝置的重要動力來源之一，也是許多自動化設備的關鍵零組件，一旦出現異常，不僅會縮短馬達本身的使用壽命，也會連帶影響整體系統運作。因此，台達的馬達出廠前，都會將檢測視為十分重要的環節。
 
目前馬達的檢測方式無非從電流、振動與聲音三個面向著手，其中又以異音偵測居多。現行馬達的異音偵測，不是用人耳聆聽，就是自動化設備判別，不過張仁明指出，這些方式都大量倚靠過去的經驗法則，精準度有其限制：「要提升馬達的異音檢測品質，還是要用AI技術。」
 

台達的「異音檢測技術」能將體感經驗化為分析數據  

AI 技術的最大特色：讓產品品質有一致標準。異音檢測不僅用在馬達，只要是機械設備異常，都容易發出與過去不同的聲音，這時只要具備經驗的專業人員，都可以從中分析出設備可能的故障原因，並且進一步預防處理。
 
交由專業人員固然可靠，卻也有設備製造商難以克服的問題。例如人耳判斷異音有其先天侷限，無法讓產品品質有一致標準；或者即便專業技師的異音檢測能力絕佳，一旦遇到人員異動，專業經驗就會難以傳承。
 
「簡單來說就是無法把經驗和感受量化成數據。」張仁明進一步解釋，不同的主觀感受與經驗，會讓產品的檢測標準難以一致，「而且就算是同一人，聽了一整天後，標準也會因為聽力疲乏而不一樣。」
 

自主研發解決方案，體現台達持續優化產品品質的堅持

台達近年開始將 AI 應用於自動化馬達異音偵測系統，一方面體現出相關部門對檢測專業的堅持，另一方面也展現出台達對於解決問題鍥而不捨的研究精神。
 
馬達與風扇都是台達主力產品，為了解決人力聽覺標準不一且容易疲乏的問題，台達早已在自身產線中導入自動化測試設備；可惜的是，此一作法雖然解決了過去聲音難以量化為數據的問題，但在更高階的偵測判別仍有不足。
 
張仁明表示：「現階段的自動化異音偵測作法還是依靠經驗法則設定參數」，因此只能在單一轉速下偵測馬達好壞，當轉速不同，系統就無法判斷，「這會導致出貨的馬達產品出現批間差，進而影響品牌商譽。」
 
 
AI 演算法提升檢測精準度也顧到複檢人員的工作量

AI 演算法可藉由資料庫訓練出自我學習能力，即便條件複雜，也可以用一定的邏輯自行判斷結果，張仁明說明：「這項特色可應用於不同轉速的馬達異音檢測。」
 
透過此應用，台達還進一步提升了馬達檢測的速度與精準度。原有的馬達檢測方式採用自動化快速判別馬達品質，再由人力複檢系統篩選出不良品；現在的方式，則是在這兩道環節之間加入 AI，先由 AI 進行第二道檢測，再將產品交由人工作最後的複檢。
 
「這種方式對產線流程的影響程度最低，但卻能大幅提升馬達的檢測精準度，同時降低複檢人員的工作負荷。」張仁明強調。


AI 潛力雄厚，檢出率逼近 100%

這套馬達異音 AI 偵測系統已經應用於台達的部分產線，而且成效已如預期呈現，將檢出率提升到過去沒有的高度。
 
在導入前，非 AI 系統的良品直通率大約維持在80％，導入AI後，全數不良品的檢出率則可達90％～95％，張仁明談到：「如果去除輕微瑕疵，只計算中度與重度不良品，檢出率更可接近100％。」

未來，台達除了擴大應用至其他產線、將之商品化，提供給各類型機械設備製造業者外，還會繼續研發更多功能。AI 的應用潛力雄厚，可沿延伸的創意非常多，張仁明相信：「未來還可以透過AI進一步細判馬達異音的種類，從中找出故障原因，進一步改善製程，提升產線良率。」


未來可將技術推廣到條件複雜的實際產線

台達解決方案之所以能落地實用，主要原因除了本身具有豐富的製造經驗，也因為台達擁有實際的應用場域。目前市場上已有類似系統，不過功能都較為簡單，不適合用於條件複雜的實際產線中；而台達推出的軟硬體產品，都已經在自身產線上測試使用，確定可行後才會轉化為商品。
 
「台達的智慧化系統，都已經解決產線可能遇到的問題，可以直接上線使用。」張仁明說道。


善用AI 技術，傳達台達的綠色企業精神

除了協助業者優化檢測效益外，張仁明認為馬達異音AI偵測系統也充分反映出台達的「環保、節能、愛地球」的企業精神。
 
近年來綠色環保成為全球共識，企業的資源與影響力龐大，改變自身產品所產生的環保效益，也不遜於資源捐助，此一系統就是最佳案例。由於善用AI技術，台達大量減少不良品的產生，同時也進一步延長馬達使用壽命。
 
「資源妥善應用，就可以大量減少地球負荷，對於企業來說也可節省無謂的物料成本浪費。因此未來我們將會持續深化智慧製造佈局，落實環境與經濟雙贏的永續願景。」張仁明的總結正是各行各業導入 AI 的重要目標之一。


（轉載科技報橘報導：https://buzzorange.com/techorange/2020/12/09/delta-mortar-ai-qc/）