SOLUTION · MANUFACTURING
製造業 AI 解決方案
在缺陷流出產線之前就攔截它。數週內部署的視覺檢測、可離線運行的邊緣推論、能跨產線複製的標準化流程——由我們的工程師駐廠交付。
把品質檢測從人眼極限,推進到產線速度
多數工廠的品質問題不是出在「沒有人檢查」,而是人眼檢測在量產速度下本來就會漏。三班輪替之間判定標準不一致、疲勞造成漏檢、客訴退貨追不到根因——這些都不是再加人力能解決的問題。同時,現成的 AI 視覺方案往往假設你的廠房有穩定網路、乾淨的標註資料、以及一條可以隨意停機調校的產線,而真實的製造現場幾乎沒有一項成立。
Tenten AI 的做法是讓工程師直接駐廠。我們在你的實際光照、實際治具、實際 NG 樣本上採集影像並訓練模型,把推論跑在產線旁的邊緣裝置上——不依賴外部連線、不把影像送上雲端,即使廠區斷網也照常判定。檢測結果透過既有的 PLC I/O 與 MES 介接觸發剔退或記錄,不改動你的產線控制邏輯。
我們交付的不是一台 demo 機,而是一套可複製的流程:第一條線驗證通過後,模型、標註規範與部署腳本可以搬到第二條、第三條線,讓品保主管在面對稽核與客訴時,手上有一致、可追溯、可解釋的判定依據。
核心能力
01
產線級視覺缺陷檢測
在你的實際產線光照與節拍下訓練模型,針對刮傷、毛邊、錯件、漏件、焊點與表面瑕疵做即時判定,並輸出可調的判定閾值,讓品保能依客戶規格收緊或放寬。
02
邊緣部署,離線可用
推論跑在產線旁的邊緣裝置(含 NVIDIA Jetson 等),不依賴外部網路,廠區斷線時檢測照常運作,影像與判定結果可選擇完全不出廠,符合資安與營業秘密要求。
03
MES / PLC 原生介接
透過 PLC I/O、OPC UA 或既有 MES API 觸發剔退訊號與寫入檢測紀錄,不改動你的產線控制邏輯,讓 AI 判定無縫嵌進現有的工序流程。
04
可控的誤剔率與漏檢率
我們以你能接受的漏檢(escape)上限為硬指標來調校,並提供混淆矩陣與閾值曲線,讓你在誤剔(false reject)與漏檢之間,依產品與客戶要求做有依據的取捨。
05
設備維修知識庫
把分散在 SOP、機台手冊、保養紀錄與老師傅經驗裡的維修知識,整理成可檢索的知識庫,讓現場人員用自然語言問出「這個報警代碼怎麼處理」並拿到引用來源。
06
排程與派工輔助
在既有 ERP/MES 資料上,協助處理換線、急單插單與人機排程的試算與建議,把原本靠資深排程員直覺的決策,轉成可重現、可審視的方案。
應用場景
金屬沖壓件表面瑕疵檢測
在沖壓出料端架設工業相機,即時判定刮傷、壓痕與毛邊,NG 件由 PLC 觸發氣動剔退,取代抽檢漏網與下游客訴。
PCB / SMT 焊點與錯件檢測
在貼片後與回焊後加入視覺檢測,辨識空焊、錯件、極性反向與缺件,補足 AOI 規則難以涵蓋的外觀類缺陷,降低板級重工。
包裝產線標籤與封口檢測
檢測標籤貼歪、印刷模糊、批號錯誤與封口不良,在出貨前攔截,避免整批退運與下游通路罰款。
機台報警快速排障
現場技師對著維修知識庫問報警代碼與故障現象,系統回覆處置步驟並附上手冊與歷史工單出處,縮短停機時間。
急單插單的換線排程
業務臨時插入急單時,排程助手依當前在製、模具與人力試算多個換線方案,標示交期影響,讓排程員快速決策。
交付節奏
WEEK 1
駐廠盤點與資料採集
工程師進駐你的產線,確認光照、治具與相機架設,蒐集實際良品與 NG 樣本,釐清 MES/PLC 介接點與可接受的漏檢上限。
WEEK 2–3
模型訓練與單線驗證
在實際資料上訓練並調校模型,部署到產線旁的邊緣裝置,與 PLC/MES 完成觸發與紀錄介接,在單線上跑通並對齊判定標準。
WEEK 4
試運轉與閾值校準
以實際產出比對人工判定,校準誤剔與漏檢、固化判定閾值,完成操作與維護交接文件,交由現場品保接手日常運行。
WEEK 5+
跨線複製與擴展
把驗證過的模型、標註規範與部署腳本複製到其他產線與廠區,逐步擴展檢測項目並建立模型再訓練與監控機制。
Weeks
首條產線上線時程,而非數月
Offline
邊緣推論,斷網照常運作
MES/PLC
原生介接,不改產線控制邏輯
常見問題
你們的方案在斷網或廠區沒有穩定網路時還能用嗎?
可以。推論完全跑在產線旁的邊緣裝置上,不依賴外部連線,廠區斷網時檢測照常運作。影像與判定結果可以設定為完全不出廠,只在本地處理與儲存,符合資安與營業秘密的要求。
誤剔率(false reject)會不會高到拖慢產線?
我們以你能接受的漏檢上限為硬指標來調校,並用實際產出資料校準閾值,讓誤剔控制在可接受範圍。閾值是可調的——品保可以依不同產品與客戶規格,在誤剔與漏檢之間做有依據的取捨,而不是接受一個固定的黑箱判定。
怎麼跟我們現有的 MES 和 PLC 整合?
我們透過 PLC I/O、OPC UA 或既有 MES API 來觸發剔退訊號與寫入檢測紀錄,不改動你的產線控制邏輯。整合方式在第一週駐廠時就會跟你的自動化與 IT 團隊一起確認介接點,確保 AI 判定無縫嵌進現有工序。
為什麼是數週,而不是像其他導入案要好幾個月?
因為我們的工程師直接駐廠,在你的實際光照、治具與 NG 樣本上採集資料與訓練,省去來回溝通與遠端猜測的時間。第一條線通常數週內就能上線驗證;真正花時間的跨線擴展,則建立在已經驗證過的流程上,複製成本大幅降低。
如果我們沒有大量已標註的缺陷資料怎麼辦?
大多數工廠一開始都沒有乾淨的標註資料,這很正常。我們在駐廠時協助蒐集與標註實際 NG 樣本,並在資料量有限的情況下運用合適的模型策略先讓單線跑通,再透過上線後持續累積樣本來提升準確度。
驗證過的方案能不能複製到我們其他產線或廠區?
可以,這正是我們的交付重點。第一條線驗證通過後,模型、標註規範與部署腳本都是可搬遷的,讓你在第二條、第三條線甚至不同廠區複製時,不必每次從零開始。判定標準保持一致,對稽核與客訴的追溯也更容易。
