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全球制造業(yè)吹起一股工業(yè)4.0 的轉(zhuǎn)型風(fēng)潮，制造商在生產(chǎn)設(shè)備裝上各類感測器，搜集產(chǎn)品與設(shè)備運(yùn)作的狀況，同時透過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)串聯(lián)各個設(shè)備的資訊。數(shù)據(jù)經(jīng)過處理和分析后不但能運(yùn)用于工廠管理，亦能有效提升生產(chǎn)良率。

由此看來，自動化或資訊化是工廠數(shù)位轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)，也就是說，對于人工作業(yè)比重較高的工廠來說，如果要實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0 轉(zhuǎn)型目標(biāo)，勢必得從改造產(chǎn)線做起，引進(jìn)機(jī)械自動化設(shè)備取代人力，才有辦法搜集生產(chǎn)線上的資料。

然而，改造產(chǎn)線談何容易，企業(yè)不只要投資大量時間、金錢與人力，還有可能影響既定生產(chǎn)排程，由于改造產(chǎn)線困難較大，推出人體骨干分析技術(shù)，協(xié)助制造業(yè)者解決這個難題，透過攝影機(jī)搜集產(chǎn)線員工的作業(yè)行為，再進(jìn)行AI 運(yùn)算分析，確認(rèn)員工作業(yè)流程是否符合標(biāo)準(zhǔn)，提高產(chǎn)品良率，讓制造業(yè)者不必大規(guī)模改造產(chǎn)線，也能提高生產(chǎn)品質(zhì)，持續(xù)往工業(yè)4.0 轉(zhuǎn)型之路邁進(jìn)。

一、AI怎么實(shí)現(xiàn)運(yùn)算分析

1. 數(shù)據(jù)收集和處理

數(shù)據(jù)收集的過程是，在安裝拍照攝像設(shè)備之后，從動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在識別的對象，并分離出對象。采集到照片。因此測試需要從至少這兩方面來考慮。

a) 采集的素材
圖片的像素、大小、清晰度、色彩、復(fù)雜度、噪聲等，會直接影響到計算機(jī)識別的結(jié)果。

舉個例子來說，下方的三個圖，對于肉眼和計算機(jī)學(xué)習(xí)去區(qū)分的難度是明顯不一樣的。識別的難度A一定小于B和C。

圖A

圖B

圖C

b) 采集的器材
圖片一般是用攝像頭拍攝獲得的，那么不同品牌和參數(shù)的攝像頭，拍攝出來的照片像素、清晰度、色彩，甚至是層次都會有差異。

2. 數(shù)據(jù)理解和特征提取

數(shù)據(jù)理解的目的在于，獲取到原始數(shù)據(jù)之后，分析數(shù)據(jù)的有效性，并且將數(shù)據(jù)里有用的， 并且將有典型特征的抽取出來。比如我們拍攝的各種照片，需要從中識別出是包含一朵花的，還是包含一個人的，是一輛自行車還是一輛小汽車。這個唯一的解決方案是，讓機(jī)器拿到足夠多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練的越多，模型將越準(zhǔn)確。

二、AI 充當(dāng)員工的聰明助手，找出真正有問題的產(chǎn)品

目前日本第二大鋼鐵廠JFE 利用一個解決方案來確認(rèn)員工是否確實(shí)遵守SOP，進(jìn)行產(chǎn)線升級。

當(dāng)工廠在產(chǎn)線上安裝攝影機(jī)，經(jīng)由人體骨干分析技術(shù)，分析作業(yè)員在制程的行為上是否有按照SOP 進(jìn)行，并透過AI 即時偵錯，提醒工廠領(lǐng)班產(chǎn)線上因人為疏失而導(dǎo)致良率下降的問題，并解決目前只能事后抽驗，但卻不一定能檢查出瑕疵品的困擾。

在制程的每一階段，作業(yè)員都需要站立或蹲在不同的區(qū)域，如果產(chǎn)線員工遺漏或不遵守SOP 要求， 攝影機(jī)就會告訴中控系統(tǒng)，再由系統(tǒng)通知領(lǐng)班，避免讓此產(chǎn)品進(jìn)入下一階段。

對于鋼材的生產(chǎn)，最重視產(chǎn)品品質(zhì)，假如作業(yè)員沒有確實(shí)遵守標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP），就有可能影響產(chǎn)品良率甚至產(chǎn)線上的工作安全，而鋼材的應(yīng)用通常都與大型建設(shè)或及交通設(shè)施有關(guān)，若品質(zhì)不良，后果十分嚴(yán)重。

通過影像分析技術(shù)，可以真正攔截到品質(zhì)有瑕疵的產(chǎn)品，節(jié)省事后大動作召回或維修的成本。

三、從人臉辨識走向行為分析，AI 用“看”找出潛藏工安危機(jī)

人體骨干影像分析技術(shù)，除了可以識別人體行為姿勢外，也能做到工廠人員的偵測。

舉例來說，結(jié)合骨干分析的智慧攝影機(jī)，能有效在作業(yè)員過于接近大型機(jī)具和執(zhí)行危險行為時，即時通報系統(tǒng)并警示操作人員，讓現(xiàn)在人員能在危險發(fā)生前，提早做好危機(jī)處理，有效降低工作環(huán)境的出事機(jī)率。不只工廠的工安管理，在工廠的管理面上，也可以透過結(jié)合骨干分析技術(shù)來優(yōu)化管理流程，例如人體骨干影像分析技術(shù)可以作為員工上產(chǎn)線出勤的依據(jù)，只要透過鏡頭中的辨識技術(shù)，就可以輕松做到產(chǎn)線上人員之控管，節(jié)省多余人力配置。

其實(shí)，除了制造業(yè)以外，包括公共運(yùn)輸、零售等各個產(chǎn)業(yè)，都能以人體骨干分析技術(shù)為核心，根據(jù)使用者的需求去定義行為模型，透過AI 影像辨識的幫助下，有效的解決企業(yè)營運(yùn)難題推出更具創(chuàng)新的服務(wù)，進(jìn)而跟上全球這股智慧轉(zhuǎn)型的浪潮。

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