提升中科園區產業AI化─智慧製造技術應用計畫

各位貴賓、產業先進、各位女士、各位先生,大家好!很開心各位夥伴們能共同參與「提升中科園區產業AI化─智慧製造技術應用計畫」,中部地區向為智慧機械產業發展之重鎮,配合科技部推動「人工智慧(Artificial Intelligence, AI)科研戰略」,邁向智慧創新國家之目標,AI智能化發展實有其必要與迫切性,本局為引導國內各產業進行AI智慧升級,自108至109年辦理「提升中科園區產業AI化─智慧製造技術應用計畫」,提供中科園區廠商提升技術能量,達成產業智慧升級與高值化,透過關鍵技術與設備模組技術水準提升,以扶植更多國內企業打入國際市場,亦朝成為世界級科學園區典範之目標持續邁進。

歡迎科學園區廠商踴躍參與本計畫,計畫將針對園區主要組成產業(包含:積體電路、光電、精密機械、生物科技、電腦及周邊、其他產業)進行技術輔導,免費提供「智慧工廠AI應用診療服務」,將可為園區廠商量身打造落地解決方案,期盼廠商結合學研界研發能量,提升產業價值。

本計畫目前委由工業技術研究院機械所推動執行,各位先進如有技術缺口或關鍵問題待解決,請洽計畫辦公室提供服務,未來本局也將針對產業需求擬訂相關輔導計畫,群策群力一同躍向AI智慧製造的新里程碑。

最後,謹代表中科管理局祝福大家身體健康、萬事如意,謝謝大家!

報名資訊

本計畫執行期間為108年12月至109年12月31日,「智慧工廠AI應用診療服務」熱烈開跑中!如有輔導需求之廠商敬請儘速洽詢計辦報名以免向隅(109年企業診療服務限額15案,須為中科園區之廠商);計辦洽詢專線:03-5912813黃小姐、03-5914519楊小姐。

啟動大會 免費提供「智慧工廠AI應用診療服務」

本計畫針對園區組成產業:積體電路、光電、精密機械、生物科技、電腦及周邊、其他產業,已邀請學、研界相關領域專長之專家共同籌設「專家平台」,除透過實際訪廠分析廠商於智慧製造之成熟度與AI化需求外,後續並以WorkShop形式為企業打造專屬課程,針對產業痛點對診下藥,課程展開為2大主軸:(1)學習:透過教育訓練補強技術缺口;(2)解題:針對關鍵問題研擬解決方針。透過「專家平台」智囊團集思廣益,整合AI智慧製造需求之8大面向:(1)製程優化、(2)設備智慧化、(3)勞動生產力、(4)供需預測、(5)庫存管理、(6)品質管理、(7)新產品規劃、(8)售後服務,對於改善企業體質達成智慧升級之目標將有實質助益。

影音專區

中科管理局的話-許茂新局長、施文芳副局長

專家平台大家長致詞-中興大學周至宏副校長、工研院機械所周大鑫副所長

貴賓致詞-合盈光電許玄岳董事長

專家平台說明-工研院機械所吳志平組長
專家平台說明_工研院機械所吳志平組長.pdf

計畫說明廠商-工研院機械所吳建峰業務經理
計畫說明(廠商)-工研院機械所吳建峰業務經理.pdf

AI案例介紹-工研院巨資中心洪淑慎副組長

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In Progress

多樣態光電製程品質預測

本議題資料來源為某光電公司,目標為同時預測多種產品的製程品質,針對每一組製程參數,需要預測 4 個不同類型目標的結果值。影響製程的變數包含溫度、壓力、材料、機台參數等,不同產品的製程,各種變數影響的強弱程度有所不同。藉由機器學習為製程中使用的參數建立模型,以此預測結果值。不同的產品有不同的結果標準值以及上、下限,一個預測精準的模型,可以幫助了解製程中各變數的重要性,對結果值的影響程度,有助於製程的分析及最佳化,可提升產品品質並節省成本。獎項獲獎條件:在 Private Leaderboard 低於 baseline (Weighted MAE 第一名 hicloud 15 萬點優惠點數 + 50,000 元獎金(含稅)第二名 hicloud 10 萬點優惠點數 + 30,000 元獎金(含稅)第三名 hicloud 5 萬點優惠點數 + 20,000 元獎金(含稅)佳作 hicloud 5 萬點優惠點數 (數名,視最終結果決定)hicloud 點數由中華電信提供備註1:hicloud 優惠點數可折抵服務費用,折抵完後自動開始依牌價7折計費備註2:中華電信保有資格審核、優惠內容修改與中止權利點數試算範例請參考:https://aidea-web.tw/computing 報告內容包含硬體規格、軟體規格、資料前處理、模型選擇、參數調校等,格式請參考 「多樣態光電製程品質預測 - 報告格式.docx」。

2020-08-11T16:00:00+00:00 ~ 2020-09-22T16:00:00+00:00
In Progress

生產智慧排程規劃

傳統的生產排程以人工使用EXCEL表作業,因工序中可能需額外處理或臨時的工時異動,因此常造成原定排程不準,無論規劃或調整都缺乏效率和彈性。導入AI技術建立智慧排程可以有效面對即時的影響因素變動,讓生產可以快速調整,提高準確度。本議題提供訂單資訊、物件清表(BOM)、出勤表、生產日曆等資訊,希望在特定期間與有限資源下,找出最佳的排程規劃,讓工作站/資源銜接等待時間愈短愈好,以符合目標交期且產能利用率最高為最優排程結果。獎項獲獎條件:在第一階段得分超過 baseline (> 0.90) 之前十名,得受邀參加第二階段決賽,以決賽成績為排名依據。決賽成績之前三名,並於 10/9 前繳交書面報告者。第一名 hicloud 15 萬點優惠點數 + 50,000 元獎金(含稅)第二名 hicloud 10 萬點優惠點數 + 30,000 元獎金(含稅)第三名 hicloud 5 萬點優惠點數 + 20,000 元獎金(含稅)佳作 hicloud 5 萬點優惠點數 (數名,視最終結果決定)hicloud 點數由中華電信提供備註1:hicloud 優惠點數可折抵服務費用,折抵完後自動開始依牌價7折計費備註2:中華電信保有資格審核、優惠內容修改與中止權利點數試算範例請參考:https://aidea-web.tw/computing 報告內容包含硬體規格、軟體規格、資料前處理、模型選擇、參數調校等。

2020-08-05T16:00:00+00:00 ~ 2020-09-29T16:00:00+00:00
Closed

光電製程品質預測

此議題為製程品質預測問題,即使用機器學習的方式,為製程中所使用的參數建立模型,並以此模型預測結果值。資料是來自於某光電公司的製程,透過分析資料能精準地掌握製程,除了可以提升產品品質之外,亦能幫助企業節省成本。由於此製程是多道手續,同時經過不同的機台設備,因此在分析以及最佳化上有一定的難度。影響製程的因素有很多,像是機台參數、材料(主要材料、輔助材料)的量與比例、溫度、壓力、時間等。這些因素會直接或間接影響產品的結果,不同的產品有不同的結果標準值以及上、下限。一個預測精準的模型,可以幫助了解這些因素的重要性,以及數值如何影響結果,對於製程的分析及最佳化有直接的幫助。在本議題中,針對每一組製程參數,需要預測 2 個目標的結果值。獎項獲獎條件:在 Private Leaderboard 低於 baseline (MAE 第一名 hicloud 15 萬點優惠點數 + 50,000 元獎金(含稅)第二名 hicloud 10 萬點優惠點數 + 30,000 元獎金(含稅)第三名 hicloud 5 萬點優惠點數 + 20,000 元獎金(含稅)佳作 hicloud 5 萬點優惠點數 (數名,視最終結果決定)hicloud 點數由中華電信提供備註1:hicloud 優惠點數可折抵服務費用,折抵完後自動開始依牌價7折計費備註2:中華電信保有資格審核、優惠內容修改與中止權利點數試算範例請參考:https://aidea-web.tw/computing 報告內容包含硬體規格、軟體規格、資料前處理、模型選擇、參數調校等。

2020-06-11T16:00:00+00:00 ~ 2020-07-15T15:59:59+00:00