台灣網通產業有高達96％的訂單都是外銷，訂單少量多樣，不易蒐集生產數據作為人工智慧（AI）分析樣本，但受到市場拉力影響，提升智慧製造能力才能和國際大廠客戶資料進行對接；加上台灣工廠面臨缺工問題，為了利用最少的時間，生產對的產品、找出錯的產品，利用AI進行品質檢測，對於網通產業來說勢在必行！

總部設在新竹科學園區的智邦科技，去年剛好成立30週年，一直以來都是在網通領域發展產品，是全球大廠的OEM、ODM合作夥伴，近幾年開始參與一些開放性組織的架構，同時也是Facebook開放運算計畫（Open Compute Project,，簡稱OCP）的卓越貢獻者，提供具有連網、運算和儲存特色的解決方案和標準平台。

智邦科技生產據點以台灣和大陸為主，由於智邦是今年經濟部台商回流的第一波名單，同時也是經濟部工業局的補助廠商，今年第二季在台灣有擴產、量產計畫，過程中無可避免會遇到缺工和提升效能的問題，因此在面對智慧製造或是導入AI這件事上，智邦科技抱持著水到渠成的態度。

智邦科技資深經理周永恩指出，網通產業的智慧製造可從「市場拉力」和「技術推力」兩個層面來看，以網通產業高達96％的訂單都是外銷，且高度集中在幾個重要客戶身上，目前國際大廠都在積極導入智慧製造，受到市場拉力影響，近幾年客戶對於供應商會有所要求，像是生產資訊要能和客戶對接、生產流程要透明化，最好能和客戶進行資訊串連，提供數據給客戶作進一步的AI分析；在技術推力部分，因應網通產業少量多樣的生產模式，如何持續提升品質和客戶滿意度是重點，這些都是促使智邦必須同步升級「智造」能力的原因。

圖一、智邦科技資深經理周永恩出席「智造時代：轉型未來工廠戰略」研討會。

圖片來源：台北市電腦商業同業公會

導入智慧製造，上下游供應鏈一起來

網通產品的屬性是少量多樣，發展AI的時候，本身要累積足夠的資料樣品就有困難，供應商也和智邦遇到一樣的問題。周永恩指出，將AI導入既有的品質檢測流程，可以提升效率和品質，並且省時省力，但智慧製造需要大量資金、研發和人力作為後盾，智邦願意入大量資源，不代表能要求協力廠也一併跟進，因為這對協力廠來說都是額外的成本。

「IBM在製造白皮書中曾經提及，超過65%的企業營運價值是由供應鏈所驅動」，周永恩表示，智邦很重視與供應鏈之間的整合，品管應該被視為供應鏈的整合系統而非輔助系統，智邦從2015年開始進行產線資料蒐集，不單為了自己做，做出來的成果更要與上下游一同分享。智邦的企業文化相當重視夥伴關係，當初在評估導入智慧製造時，也同步蒐集供應鏈夥伴的需求，共同協作發展「智慧視覺檢測平台」，希望提升整體網通產業的智慧製造能力，一起卡位全球市場。

此外，AI模型技術含量高，導入AI除了初期模型的建立，更重要的是導入後持續的維護，這些都需要人力和資金的投入。智邦在回台擴建過程中，感受到台灣工廠面臨的缺工問題，品檢人力更是青黃不接，還有經驗傳承的問題。為了提升品檢效能、優化製造流程，智邦透過流程整合規劃，建立智慧視覺檢測整合平台，並成立PCB影像特徵參數資料庫，將成果和資料分享給協力廠，未來希望建立整個產業內的共享機制，降低智慧製造的導入門檻，帶動整體智造力升級。

圖二、智邦科技智慧製造的執行架構

圖片來源：智邦

善用AI分析，大幅降低AOI的錯殺率

為了達到下游客戶所要求的「零檢出」，還要符合客戶對於交期的要求，智邦和所有供應鏈體系花了很多時間與人力在做品質檢測，如何「用最少的時間，生產對的產品、找出錯的產品」，是智邦思考要解決的痛點。為了識別印刷電路板（PCB）板層中的缺點，會使用自動光學檢測（Automatic Optical Inspection ，簡稱AOI）進行影像辨識，但實務上會發現，利用AOI分析的結果，可能有70％是錯殺，因此一條產線通常仍需要配置4個人力執行AOI影像辨識，現在導入AI應用後，可將難以透過AOI辨識的部分，先進行瑕疵分類再以人工判別，大幅降低影像辨識的錯殺率。除了公司內部進行AI升級，智邦也和供應鏈廠商合作，但要在既有設備上和廠商作資料對接，必須花很多時間請AOI廠商修改程式，經過一年多的努力，目前國內廠商一般常用到的AOI機型，智邦已有串接和導入的能力。

網通業訂單少量多樣，發展AI怎麼做？

網通業在導入AI時，執行中會遇到很多問題。周永恩指出，首先是少量多樣的樣本，網通不像一般消費性產品，一次生產都是幾萬件起跳，一個訂單可能只有幾百件，如何透過小量的生產、得到足夠的影像去進行模型訓練？智邦選擇和清大老師和工研院團隊合作，進行影像增量機制，從少量取樣到的瑕疵樣本中，經由演算法去創造新的瑕疵，持續不斷更新和訓練AI模型。其次，AOI影像辨識最困難之處，是如何將瑕疵拍得出來，因為機構件產品設計上很多花紋、髮絲紋，如何辨別是原本的設計或是瑕疵？智邦找了很多台灣廠商合作，最後終於找到專精該領域的廠商合作開發機台，未來也會把這種機制的know how分享給上游機構件廠商，提升品檢品質，省去智邦後續檢測的力氣。

台灣網路設備產業大概有4,400家供應商，與其大家各作各的，不如找到共同點進行共同計畫開發。初期建立模型要導入設備和蒐集資料，並將資料送上雲端運算處理，智邦正在號召協力廠商共同導入設備和架構規劃，把上下游供應鏈資訊流整個串接起來，在供應商質量資料庫中可以看到所有生產資料，若有問題就能及時支援，可避免出貨延遲。未來希望除了智邦自己的生產資料外，也希望尋找不同業界的合作伙伴合作打群架，提升台灣網通產業的智造能力。

資料來源：2019/4/30「智造時代：轉型未來工廠戰略研討會」，周永恩簡報資料

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