射出成型全檢與製程參數優化技術 2025/01/20

傳統射出成型業通常依賴人員判定生產品質，易導致品質不穩定，整體生產效率下降；人員根據生產經驗調整參數，傳承培訓困難、生產參數無法最佳化等問題。將射出產品瑕疵包含短射與變形等，利用AI建立與製程參數關聯，達成智慧化品質控管。

技術優勢及特色

大數據AI深度學習分析與回饋

• 大數據蒐集產品設計參數、製程參數、品管檢測數據。
• 依AI深度學習分析模型輸出即時回饋製程狀況，並預測即將發生的問題。
• 無須人工檢測成品，估計可節省90%人力檢測成本。

關鍵特徵資訊可視化

• 可視化顯示介面，可顯示機台與模具內關鍵特徵資訊，如：模內壓力、壓力積分、壓力曲線斜率等。
• 可即時查看及管控，並可設定機台合格驗收標準，確保達成目標品質。

監測&模擬之品質預測

• 透過監測機器狀態，可分析及檢測成品的平面幾何特徵。
• 在實際生產前，透過模擬機台狀態及參數，便可預測工件品質，正確率高達96%（業界多為人工抽檢）。

產業效益及商機

• 可應用產業：
  電子零組件產業（塑膠外殼）、運輸工具（汽車保險桿、內裝飾板）等塑膠製品。
• 應用實例：
  本軟體模組已應用至國內指標性泵浦製造大廠，協助泵浦塑膠殼體射出智慧化，並建立品質監測系統，該公司成功提高約12%良率（84%→96%），每年減碳25.33噸。