大數據資料倉儲系統建置

遠東先進纖維於104年在遠東集團推動工業4.0的大策略下,盤點現有基礎,並積極強化全面感知的基礎建設,同時培育人才,引入物聯網實務應用技術,啟動影像辨識開發、無線智慧電表(WSN)網路開發與協作型機械手臂應用。規劃出企業數位轉型與工業4.0建置藍圖,然而基礎建設持續推動,數據收集量逐步產出,如何進一步的儲存、分析,並展現分析成果,達成工業4.0的願景,催生了此一產學合作案。

計畫目標

建置一資料倉儲(Data Warehouse)系統,用於儲存所有與公司相關之數據,從而實現數據之統一、唯一及正確,亦是未來大數據分析平台的基礎。

整體架構

此資料倉儲系統硬體設備將藉由雲端業者提供的IaaS服務架設於雲端平台上。本中心將針對機台維護、能源節耗、品質監控三個方面進行規劃、分析系統所需之規格,確保整體系統符合未來擴充及網路安全機制的要求。

資料倉儲

相比于資料庫,資料倉儲是一個以分析資料為目的導向的系統,其中包含了被清理和統整後的資料,其使用這個可以是公司中的任何員工,主要為公司提供決策支持。

Roll-to-Roll製程智能生產-以顯示器偏光片生產為例

卷對卷製程(Roll-to-Roll, R2R)指的是一種高效能、低成本的連續生產方式,處理的對象物是一種具可撓曲性質的薄膜。在眾多卷對卷製程中,偏光膜(Polarizing Film)的製造可以算是精密度高並具有較高產值的產品。在偏光板生產中,常常要等生產的軟片製作結束後,方能進行品質的檢查,一旦發現產品異常,通常為時已晚,不但造成報廢品及生產成本的增加,更會無法完成預定的交貨時程。

計畫目標

本計畫將藉由各子計畫之間的搭配及生產場域的驗證,建立機械設備預防性診斷與保養,達到提高卷對卷製程的生產能量,提升決策者的決策品質,以達到智慧工廠(smart factory)的目標。

相關技術

透過感測器(Sensors)收集生產設備的特徵訊號,例如震動、扭力、溫度及濕度等,並運用工業物聯網(Industry Internet of Things, IIoT)技術以聯結各種設備、機器及數位系統,並利用大數據(Big Data)分析技術在生產設備即將發生異常前進行警示,不但可以增加生產系統的可靠性,也可以減少損失。

最新進展

本計畫已開始進行實場驗證,對商購及自行開發微感測器的實測,測試其穩定性及耐久性,藉由安裝的監控系統與端點裝置,在實際的作業環境下,進行測量與蒐集資料,並將資料送至大數據分析私有雲與分析引擎分享平台,得以讓合作廠商進行使用與測試,評估運行效能及安全性,並藉著使用者的經驗跟需求,改善人機介面擴展電腦模擬系統,建立使用者基於卷對卷製程知識元件、模擬程式,建構完整的智能生產管理系統,實際讓場域人員進行測試,以達到R2R 製程最佳化及增加生產系統的可靠性。

智慧型咖啡豆篩選系統

瑕疵檢測乃是用來確保產品品質的監控活動,這些活動通常通過人工目視檢查進行,一旦檢測出有缺陷的產品,即可啟動排除、修復、以及製程分析與改善後續活動。然而,人為檢測這一過程除了增加主觀因素,並可能由於壓力和疲勞等問題導致注意力不集中,以致於未能適當檢測出瑕疵產品。上述瑕疵檢測之原則,除製造業之外,農業上的應用亦不遑多讓。舉例來說,喝咖啡近來已成為許多人每天不可或缺的生活習慣,然而身為終端消費者的我們,卻很難想像在產地是如何進行瑕疵咖啡豆之檢測。一群年紀不等的工人面對眼前堆積成小山的咖啡豆,完全憑藉著經驗手工逐一挑選,在工作一段時間之後,效率與品質的降低勢難避免。因此如何利用人工智慧打造出「智慧型咖啡豆篩選系統」來協助現場工作人員們更快速及更精確的進行瑕疵分類及篩選,以維護產品品質及生產效率成為本計畫之出發點。本計畫已獲得Lenovo與Intel的經費贊助。

計畫目標

本計畫旨在結合深度學習中不同的模式,進行資料擴增(Data Augmentation)特徵萃取(Feature Extraction)物體偵測(Object Detection)、以及分類(Classification)等影像處理步驟,設計出能在輸送帶上將咖啡原豆瑕疵進行分類,協助工作人員降低因長時間工時所造成的誤判,提升咖啡豆最終品質之智慧檢測系統。

當前發展

本計畫利用來自咖啡豆產地國之一的祕魯所提供的咖啡豆照片做為樣本,結合資料擴增技術,進行影像複製,已獲得幾乎可以假亂真之效果。在取得大量影像資料後,即進入特徵萃取與分類,以及物體標籤(Object Labeling)階段,藉以將輸送帶上的咖啡豆透過攝影機取得即時影像之後,經由訓練完成的深度學習模型進行辨識與分類。此智慧型咖啡豆篩選系統之第一代雛型在聯想電腦台灣分公司(Lenovo)與英特爾公司(Intel)的贊助下,已於2018年11月在美國德州達拉斯市(Dallas)舉辦的SuperComputing 2018(SC18)上進行展示。

「老搖滾」—— AI強化學習驅動之互動復健系統

「老搖滾」是在科技部「品味長青」計畫以及後續多年期研究計畫經費支援下所開發的Kinect體感電玩,讓高齡者與復健病人在互動數位情境中邊玩遊戲邊做訓練,降低訓練枯燥感,增加復健訓練的樂趣。本計畫已經歷1.0Kinect體感電玩版,2.0互動影片激勵系統版,進入3.0強化學習驅動版的研究中。系統已被引進至多處高齡健康促進的服務現場進行落地服務體驗,2017.8~2018.7與南開科技大學合作,在常州玖玖江南安養中心進行試點;2017.11~2018.7與南開科技大學合作,在南投碧峰、加老及石川等三個社區關懷據點定期使用。

計畫目標

本計畫希望透過機器視覺或IoT技術獲取使用者動作,配合互動式影片指導使用者正確復健並提升整個過程的趣味性。

實現方式

使用Arduino超音波距離感測器偵測使用者的動作,並與阻力設備整合,但是把運動激勵影片換成AI強化學習(re-enforcement learning)的互動電玩,讓高齡者或復健病患在進行阻力訓練時,也同時訓練虛擬場景中的智慧代理人,例如讓牛車或汽車學習通過障礙物,使用者的運動時數代表強化學習的訓練回合,藉者「讓AI智慧代理人逐漸進步」這樣的動機來激勵使用者運動, 當使用者在努力運動時,也看到電玩中的AI智慧代理人慢慢進步,更能激勵他們的運動動機。

階梯式保膝智慧輔助診斷系統

退化性膝關節炎是臨床上最常見的關節炎類型之一。其病徵為關節軟骨由於老化、肥胖、膝關節列位(Alignment)不當、運動或運動產生的施力放置在膝蓋關節或是基因缺陷等因素而使其逐漸磨損殆盡,最終導致骨頭相互摩擦,使患者在使用關節當時產生不適及劇痛,尤其蹲、坐下起立或上下樓梯等動作。本計畫為與亞東醫院合作項目。

計畫目標

本計畫旨在開發出一套智慧輔助診斷系統。系統利用歷史病例大數據,綜合X光影像資料及個人背景資料等,建立人工智慧系統,用於輔助判斷退化性膝關節炎。系統將與Line@官方號結合,為患者提供互動式線上輔助診斷的功能,並輔以豐富的膝關節保護知識,達到醫病共享決策的目的,讓有膝關節疼痛的患者可及早發現及早治療,達到全民衛教的目標並提升醫院之整體形象。

相關趨勢

近年來政府積極推動醫病共享決策(Shared Decision Making,SDM)的計畫,該計畫主要的目的是希望能夠以病人為中心,促進醫病相互的尊重與溝通,藉由醫師和病人共同參與,雙方共享訊息,醫師提供不同的處置方案,病人則提出自己的偏好,在考量醫師的處置方案與病人的偏好的狀況下,建立治療方案的共識,以達成最終治療方案的決議。

從巨量企業資料到企業智慧之雲端大數據分析平台開發

工業4.0是全球製造業的發展方向,但縱觀行業情況,還有眾多企業並未達到工業3.0的水準。這些公司在管理、生產、進銷等多個方面,依然依靠著Excel或者獨立系統進行管理與數據記錄,這使得公司中寶貴的資料數據無法進行有效的保留,查詢,甚至橫向分析。對於這些公司而言,要實現利用大數據分析技術挖掘巨量企業資料中之價值,就需要有統整公司全部資料之ERP系統。

計畫目標

本計畫將針對企業之需求,提出一融合商業智慧與巨量資料之資訊系統,透過雲端化之企業資源規劃系統(ERP),收集傳統 ERP 無法儲存與處理 的非結構化資料,並結合企業內部與外部資料,建置一套適用於該產業之商業智慧資訊系統,由基礎 系統環境整合做起,找出資料的價值、萃取可用的資訊,並將巨量資料化為商業智慧,進而發掘趨勢、 預測未來、創造商機,創造最大的利益與價值。

商業智慧

商業智慧(Bussiness Intelligence)提供使用者一個隨時隨地能快速搜尋所想要資訊來源的工具。企業希望能從推動商業系統靈活運用資訊及累積組織來獲益,包括擴大經濟效益、強化績效管理、提升業務目標、達成顧客滿意等,本研究結果提供合作公司經營策略參考,策略定位正確才有機會在市場上佔一席之地。

面向智慧教學之大規模開放線上課程平台建置

大規模開放在線課程,又稱磨課師(Massive Open Online Course/MOOC),是一種針對於大眾人群的在線課堂,人們可以通過網絡來學習在線課堂。MOOC是遠程教育的最新發展,它是一種通過開放教育資源形式而發展來的。MOOC的設計和課堂參與類似於學院和大學課堂,但MOOC一般不會像在校付費的學生那樣要求學分。儘管如此,學習的獎勵可能通過證書來證明。利用線上的優勢,MOOC平台可以將優秀教育資源的利用率最大化。

計畫目標

本計畫將針對合作之基金會之需求,以MOOC領域知名的Open edX系統為基礎框架,建置面向高中與科大群體的MOOC平台,為提供客製化分析系統,為老師的課程建置與管理提供方便的工具。老師將透過分析工具充分了解學生情況,並隨時隨地調整課程安排,以達到互動式教學的效果。

未來發展

MOOC平台將持續讓優秀的教育資源觸及世界的每個角落,同時透過高度互動的形式,了解每一位學生,並為他們建立獨立的學習檔案。透過巨量數據分析,建立人工智慧老師,讓其在眾多的學習資料中為學生建立獨立無二的學習路線,從而實現客製化之教育。