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作者:羅倆凡、李韋辰、張耿豪、呂寧遠、蔡雅惠AI檢測技術於特殊金屬表面紋理之場域應用

智慧工廠是一種將人工智慧、物聯網和數據分析等技術應用於製造過程中，實現全面智能化管理的工廠。智慧工廠可以提高生產效率和產品質量，降低成本，實現智能化管理，更好地滿足客戶需求。未來，隨著人工智慧技術的進一步發展，智慧工廠將會成為推動工業發展的重要力量。本文將以實際推廣案例介紹智慧工廠在不同場域以及低碳人工智慧技術的應用。

作者:張雯琪半導體綠色智能工廠的升級及實現

半導體產業積極推動節能減碳，以符合國際淨零碳排目標。半導體廠在範疇一減碳技術的方法包括減少、取代、回收和去除溫室氣體排放。在範疇二則常見透過智慧製造應用方案提高設備能源效率，使用多重感測器搭配智慧預防診斷、即時監控和量測、機聯網、AI運算和遠距服務系統等，增進產能和良率，同時減少平均單片晶圓的能耗量。未來，臺灣設備業者應主動在機台加裝減排和智慧氣體監控系統；建立碳盤查與減碳路徑，制訂短中長期減碳技術策略；取得證書，或是加入綠色製造相關聯盟，確保在半導體綠色供應鏈中不缺席。

作者:李炫璋、林依穎、林敬智雷射加工智能化發展與應用趨勢

雷射之應用領域廣泛且多樣，近來因為雷射源技術的突飛猛進，隨著不同應用產業之開發，雷射產業逐年成長。雷射應用於材料加工(Material Processing)已經超越光通訊與光儲存成為全球雷射最大的應用領域，再加上雷射源的可控性，使得雷射可以很容易與自動化模組或設備連結。透過系統整合並導入智慧化，成為智慧製造的重要一環。因應智慧製造需求，雷射加工走向智能化趨勢。雷射大廠相繼開發智能化技術，雷射中心亦建立先進雷射應用服務中心，開發智能化系統與機聯網技術以提高可靠度及產品品質；建立智慧工廠，優化生產，獲得最佳效益。

作者:張雯琪臺灣半導體設備進軍全球之機會與挑戰

臺灣半導體製造產能全球第一（全球占比22%）、晶圓代工產能全球第一（67%）、10奈米以下半導體產能全球第一（92%）、封測產能全球第一（55%）、OSAT產能全球第一（33%）[1]，趨動臺灣對半導體設備的需求，多年來穩居全球半導體設備市場前三名。然而現今我國設備主要仰賴進口，國產設備占比僅約一成，先進製造設備更小於5%。受地緣政治、半導體供應鏈重組影響，我國設備業將面臨更激烈的競爭環境，因此除了加速技術自主之外，本文將探討國產設備商，如何敏捷地因應全球半導體產業地緣政治、智慧製造、綠色製造等議題，將有助於我國半導體設備商掌握機會、面對挑戰。

作者:張鈞傑、沈文哲、林俊安、丁家敏、張正敏、彭昌明定頻感應馬達智慧數值演算輔助設計方法

感應馬達只要連接市電即可運轉，常見於風水力應用場景與流體機械領域，近年來因為高效率需求增加，在感應馬達設計方面，需要考量相當多的因素。本文提出感應馬達設計流程，從馬達規格推算出符合規格的特性曲線，接著從感應馬達特性曲線得到感應馬達設計，符合高效率目標。採用計算智慧方法，調整感應馬達等效電路參數，等效電路參數計算出相對應特性曲線，從感應馬達設計得到等效電路參數，使用計算智慧方法進行感應馬達設計調整，符合規格之等效電路參數，完成感應馬達設計，並運用有限元素軟體分析進行驗證。

作者:葉峻賓、連健宏、許沁如、王裕清、黎煥昇、王裕銘、莊柏逸、蔡博翔虛擬檢測員-全自動智慧PCB光學檢測技術

產品品質是企業追求客戶滿意、提高競爭力的重要指標，生產檢測則是確保產品品質的重要手段，儘管目前市面上有許多視覺檢測（Automatic Optical Inspection, AOI）解決方案可供使用，然而實務上易因寧可錯殺不得誤放之需求，為提升缺陷檢出率而增加特定缺陷種類的資料量，卻導致過度學習（overfitting），讓系統穩定性不佳。為此，團隊已發展虛擬檢測員（Virtual Quality Inspector, VQI）外觀瑕疵檢測技術，可從大量正常影像建立模型，檢測與正常影像差異過大的影像，藉此避免未知的缺陷被分類器誤放，並能整合多種分類器來降低已知缺陷之誤判率，及依據現場作業檢測複判精度動態調整偵測靈敏程度，以維持檢測技術的正確性與穩定性。最後，團隊亦將VQI技術整合至既有AOI設備系統，可代替作業人員自動填入複判結果，利用檢測後之良率分析資訊，串接機器手臂於卷對卷軟板製程進行缺陷標記，達成全自動化之智慧光學檢測作業。

作者:洪哲倫智慧製造的關鍵角色：工業大數據分析

物聯網與機聯網的進步，現在已經能夠有效蒐集生產現場的數據。以往這些數據只被使用來監控現場的生產狀態，近年來隨著大數據分析與人工智慧的思維加入，這些數據有了更多樣的應用，進而形成智慧製造的新領域。本文將針對工業大數據的產生、儲存與計算還有人工智慧分析進行介紹。

作者:連健宏、林義暐、王裕銘、李偉杰、梁隆禎人工智慧化瑕疵電路標記系統

近年來，為因應軟性電路板的檢測市場需求及技術變革，工研院機械所致力於人工智慧化電路瑕疵打標系統的開發，以提升國內軟性電路板業者及光學檢測業者的技術能力及產品價值。人工智慧化電路瑕疵打標系統搭配機器學習缺陷辨識技術、瑕疵定位串接技術及機器手臂打標技術，針對細線寬軟性電路板的檢測，可有效降低人力成本、減少產品誤檢率及提高產品良率。該項技術除可應用於軟性印刷電路板外，也可用於面板及半導體…等線路的檢測。本文針對人工智慧化電路瑕疵打標系統及其設備進行深入探討。

作者:葉立綸中國工具機市場需求的新趨勢

中國大陸在調整產業結構以及政府投資基礎建設，與大陸汽車廠商和智慧型手機廠商積極進行投資硬體設備，創造出工具機消費金額成長的結果，成為2017年全球最大的工具機消費市場。雖然中國本地製造的工具機金額比重已超過中國工具機消費金額的70%以上，但短期內於中國外資的工具機企業與中國大陸本地工具機企業無法於當地組裝與製造，以及即使中國大陸企業可以自主化製造但精度與可靠度仍無法滿足終端應用市場需求。因此臺灣的工具機企業應進一步觀察這些工具機產品的特性與加工能力，以持續鞏固現有市場的競爭優勢。

作者:陳俊漢、沈宗福、楊竣翔、陳淇星空壓智慧化能效分析平台開發與研究

本研究以節能為目標，針對工廠運轉中動力機械設備，例如空氣壓縮機組，發展空壓的開放式能
效分析平台，實現自動化診斷，來提高能源使用效率。該平台的主要功能是接收使用者上傳的監測空壓系統的參數值，並透過雲端平台進行相關參數的運算和分析。這些分析結果可以為管理和節能診斷提供決策依據。

作者:沈怡如端到端自動駕駛的機會與挑戰

端到端自動駕駛（End-to-End Autonomous Driving）正在成為智慧車輛產業的重要發展方向，相較於傳統的模組化架構，端到端技術以單一深度神經網路串聯感知、決策與控制流程，可透過大數據訓練實現自我學習、降低軟體開發複雜度並提升整體運行效率，使車輛能以人類駕駛邏輯學習行為決策。目前採用此架構開發的車廠或技術供應商如Tesla、小鵬汽車、Wayve 等。在算力與多模態數據快速增長的驅動下，該模式展現出更高的泛化能力與可擴展性，也為自動駕駛演算法的研發帶來新契機。

作者:謝秉澂、蔣澧、賴柏丞、張知穎塑膠拉吹成型瓶胚加熱溫控研究

寶特瓶的製造技術已廣泛普及，然而對於製造過程中的智慧溫控及節能減耗兼具之控制方法研究仍然相對有限，目前國內吹瓶機製造業者也無相關功能之設備推出。由於吹瓶機加熱系統的溫度控制是影響寶特瓶品質好壞的關鍵因素之一，尤其當面對部分季節早晚環境溫度差異大的情況，吹瓶設備的現場操作人員常需針對加熱系統中特定的紅外線加熱燈管進行數次的調整，且調整過程高度依賴專家經驗，使瓶胚表面的溫度精準控制具挑戰性，加上回收料所製瓶胚對溫度控制的要求更加精確和嚴格，如何兼具智慧溫控及節能減耗已成為吹瓶設備開發業者的挑戰。因此，本文基於深度強化學習架構，建立一加熱系統參數智慧調控技術，在環境溫度變化干擾情況下，能將加熱箱內溫度及瓶胚表面溫度分別控制在目標溫度的±1.5℃及±2℃內。此技術在實際應用上不需改變加熱系統原先的設計，屬於低成本易實現的方案。

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