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title: AI導入經驗分享
tags: ['20200711', tactics]

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#  AI導入經驗分享
###### tags: `20200711` `tactics`
胡念祖
虎尾科技大學
資訊管理系副教授

> 專長：資料處理，資料庫相關，AoI

## 單位
ircad : 微創手術平台

## 專案類型
數據預測 => 以數據處理為主
> * 銷售與採購預測來自歷史資料、外部資料、業界情報，進行預測，大部分都有不錯的水準，但會有突發事件。
> * 製成品質，用製程與品質結果來做對比，與預測，需要有現場人員的配合
> * 研發配比，縮短研發時程
> * 機台參數，參數怎麼下，預期到製成的結果

AI的視覺檢測
> * AOI製程監測
> * 員工行為監測 避免工安意外
> * 醫學影像分析 很難做，需要醫生參與

訊號分析
> * 聲音分析 機台的異音
> * 震動分析
 
異質資料整合
> * 與業界協同，讓資料轉化為業界看得懂的東西

視覺化的呈現
> 可以看得出來的結果
> 回溯追蹤
> 關聯分析與規則分析 (有關聯了、再來找出規則)

## AI導入階段（初始）
先不要想著做大
> 先試行==>然後組織跟著做調整
> 層級低的人去指揮層級高的人，很容易在組織中失敗

> 不可能鳥小員工的

## 第一個專案
不要做太久，半年之內完成，大家會比較有感覺
很容易效益評估 (效率提升等)
要可以複製到其他單位
參與的層級要高

**重要：要讓人產生信心**

## AI導入階段（正式）
> 員工是需要獎勵的 （老闆沒來上課，淚）
> 整合不同的單位共同開發或推動

## 案例：AOI焊接點
鐳射焊接
透過夾具，光源設計，演算法
找到一個適合的範圍
做出一個完整的AOI機台
一兩個月以上，加上產線整合可能要三個月

## 案例：縫線
透過AOI檢測，亮紅燈
早期使用電腦視覺，用對比的方式來做，誤判率高
AI準確度高達99％
除非光源導致拍不到

## 案例：化工業管線
運轉過程中，需要一兩個小時才有成品
希望可以預測品質
![](https://i.imgur.com/CDFRlT4.jpg)

> 一秒有一筆資料，一年就很多資料
> 資料處理導致最後的成果
> 要把資料變成文字或數字資料

## 案例：機械手臂
透過傅立葉轉換分析震動聲音
>平常紀錄正常的聲音
>

![](https://i.imgur.com/eGPuVVr.jpg)

## 案例：數據整理與預測
在公司建立分析環境，如此資料可以自己處理
但缺點是要維護這個分析環境

![](https://i.imgur.com/O7hmikg.jpg)


## 案例：配比預測
不同配比去預測品質
RD分享效果很好
導入的RD被踢到別的廠房

> 政治問題，不好說

![](https://i.imgur.com/2UxxY6k.jpg)


## 主管心態
* 開放的想法
* 不要怕失敗
* 要捨得投資
* 尋求專家協助 (資料不會用、不會分析，還是要靠外部的專家給建議)
* 組織變革、授權 (專門的AI組織，做中學，便可以慢慢的自己解決問題，然後要能夠被充分授權)
* 獎勵制度
* 經驗的累積
* 參與學習

## AI專案的經費
(還是沒有講多少錢啊)

## 提升成功的機會
專家怕被取代

 > 老師Line: LAZYHU