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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:蔡孟勳、莊健平、麥朝創應用AI 影像技術於刀具紋路之分類

工具機加工時，工件表面產生的紋路一般而言可區分為過切、振紋、斜陡坡紋、刀圈紋、拉絲等。在解析紋路時，通常需要有經驗的師傅來加以判讀，而且工件在不同光線、不同角度下所判讀的結果也不盡相同，本文結合AI (Faster RCNN)與影像技術來自動分類加工紋路，使用者只要將加工好的標準模具放置於我們所設計的拍攝模組中即能自動標示紋路的類型，未來將結合專家與IoT系統，達到自動判讀紋路成因的目標。

作者:陳金聖、陳世剛、Luis Cardenas、廖述政、林育信應用深度學習之半結構化環境物件分類與機械手臂持取系統

因應智能工廠之來臨，為了達成智能化物件持取流程，本文提出一高效率之演算法，並結合深度學習演算法，透過物件群集之特徵，解決多重類別物件在半結構化環境中之辨識與分類問題。本研究根據所需的物件建立訓練樣本，訓練深度學習網路，根據輸入的影像資訊，進行物件之識別與類別分類。最後為了要完成機械手臂持取任務，本文透過半結構性環境之約束條件，基於物件位置的估測來規劃持取位置，降低夾爪與其他物件碰撞的情形，提升持取的成功率。透過本文所提出之方法，未來可在無人工廠中，針對工作重複性較高的出入料區，透過機器視覺提供物件資訊，並使用機械手臂進行自動取放的工作，減少人工成本。

作者:黃幼芯、李旺蒼、許敦年、張淳智、顏憶茹製造業廠商層次分類之應用模式分析

本研究旨在發展台灣製造業廠商層次分類之分析模式，運用因素分析、華德法與K-means兩階段分群法、C5.0演算法、倒傳遞演算法建立一套診斷分析模型，此模型可篩選題項、分群、建立有效分類規則、尋找關鍵影響因素、評分、並可提供每個類型轉移至其他類型的可能路徑與策略方向。

作者:張淳智、李旺蒼、許敦年、黃幼芯、顏憶茹製造業供應鏈管理層次評估系統之建置

本研究旨在建置一套台灣製造業廠商層次分類之評分與建議模式，以存貨掌控度為標的，運用因素分析與倒傳遞演算法萃取出各產業之關鍵影響因素，並透過尺度化與標準化等發展出可彈性變動之問卷與評分模型。另外，本系統亦開發出一套規則直譯器，讓系統可以隨著資訊的增長而成長，以提供廠商更適切的改善建議。

作者:黃幼芯、李旺蒼、顏憶茹、張淳智、何亦羚電商營運與物流服務現況分析

我國為一海島國家，往海外拓展商機是我國產業發展的重點之一，跨境電子商務可有效協助我國業者開發新市場，因此如何加快佈局網路通路，考驗著企業虛實整合的能力。由於電子商務日漸重要，因此本研究透過蒐集國內、國外（歐美、大陸、東南亞、日本）電商環境資訊，並探討我國產業經營電子商務模式，再進一步了解物流業支援電商銷售的服務現況與機會，以發展推動電商物流服務之策略。本研究參考電商營運類型將電子商務分為虛實整合型、中介型與銷售型三大類，並繪製各類型之營運模式，再參考相關文獻將其關鍵成功因素區分為商流、物流、金流、資訊流與其他五大類。

作者:梁碩芃、林錦德、陳韻巧、王培寧、謝男凱工具機智能軟體的發展方法 — 以顫振抑制技術為例

因應工具機設備的智慧機械化發展，智能軟體是不可或缺的其中一項元件。但開發工具機的智能軟體需要跨域整合能力，不但需要具備工具機設計、加工應用等機械領域知識，也需要導入軟體開發方法與管理。而後者經常是多數機械領域投入智能軟體開發時的痛點。本文以顫振抑制技術為例，展示工研院智慧機械科技中心如何應用軟體開發方法有效率進行工具機應用軟體開發任務。

作者:王祥賓、許富銓、林英傑積層製造複合加減法SLM技術及應用實例

複合積層製造技術結合了選擇性雷射熔融（selective laser melting, SLM）（加法）及高速銑削加工（減法）之工法優點，利用高能量雷射熔融金屬粉末成液態，透過急速冷卻將材料融合堆疊成型，但為了克服金屬積層製造之層狀堆積結構所導致的的成品尺寸精度不佳或表面粗糙度不佳等問題，進一步整合高速銑削加工技術進行表面精修，透過加減法混合之複合加工製程，可提高積層製造金屬製品的表面品質與產業應用。

本文以SLM與銑削之複合AM創新製程技術，成功應用於模具異形水路，充分滿足塑膠射出成型產業對於減少成型週期時間之需求，也可促使積層製造技術切入新興產業鏈之契機。

作者:蔡伶郁、古昀生、王俊傑自動化產線智慧監控與排程優化技術

國內傳統產業由於全球智慧化轉型的衝擊下，紛紛意識到轉型的必要性，不僅訂單方面朝向少量多樣的型態，內部管理面臨勞工需求、老齡化與經驗斷層等問題，如何協助傳統產業企業轉型為目前重要課題。因此本研究透過智慧監控，掌握生產數據和狀態，利用智慧排程提供快速訂單排程與提供小批量生產插單，推動智動化提升與數位串流將供應鏈串連，打造智慧工廠為目標。

作者:陳思儒、林勇志馬達異常狀態監控技術研究

作者:羅倆凡、張耿豪、呂寧遠、林毓庭、李韋辰、蔡雅惠生成對抗網路於工業影像之單一瑕疵分類

在工業製造過程中，瑕疵檢測必是不可或缺的一環。而現今檢測流程中也仍存在各式懸而未決的問題，尤其在製程技術進步的當代，缺陷樣本的稀缺性會造成標註及訓練定義上的困難。本文將介紹一種新型的智慧檢測技術，藉由一些神經網路的特殊性質，解決了樣本缺乏而難以檢測的困境。