機器學習如何應用在汽車製造監測上?

汽車的生產流程是一種具有複雜的生產步驟並需要倚靠系統統整結合人為經驗及設備自動化的智能化生產線，大致上會經過五大工藝，衝壓→焊接→塗裝→總裝→檢測，說這些步驟是一種工藝一點都不為過，每一道都是很複雜龐大的工業生產過程。五大工藝簡單說明，衝壓：將金屬鋼板裁剪衝壓生產成各種不同用處形狀的部件。焊接：由自動焊接手臂，將各類部件焊接組裝成車身。塗裝：對車身部件噴塗烤漆，達到防鏽、美觀的步驟。總裝：將所有車身、引擎、輪胎、儀表板、內裝等部件組裝完整。檢測：在各種模擬狀況下進行檢測試車，以確保出廠車輛的安全及質量。

＃設備自動化 ＃汽車製造生產流程 ＃衝壓焊接

機器學習應用在汽車製造監測上

固德的機器學習監控系統可針對汽車生產流程中的衝壓、焊接等自動化過程進行監控測量，幫助使用者確保產線質量及設備品質。

衝壓後的工件在進行檢測時，需要確保在衝壓過程中沒有形成凹坑或凹痕。因此量測模具變異值與衝壓機台，能夠幫助使用者即時了解產線製程品質，並且在模具劣化前進行保養避免不良品的產出。透過VMS-ML機器學習智能監控系統監測沖床機構，沖床上部機構，如：出力馬達、曲軸、衝桿、彈簧、齒輪等。當機構或傳動不穩定時，振動圖形將會發生變異。模具監測：模具失效或劣化時、料件發生異常時，趨勢線則會往下掉。

汽車車身焊接工藝是製造汽車的程序中，需要運用到大量的焊接機器人及自動化焊接設備。焊接基本流程是將個部件分別焊裝，包含車身的前後端部件、地板線焊裝、及車身前後部分等焊接過程。透過VMS-ML機器學習智能監控系統監測焊接手臂，對於焊接過程的異常問題如：咬邊、撞槍、斷焊、焊偏，以及手臂運行中抖動及轉動件磨耗等，能夠找出異常判定並幫助使用者避免異常原因的發生。

VMS-ML 機器學習智能監控系統特色

One shot learning 快速執行學習與標定目標動作週期：
機器學習智能監控系統可即時快速學習標定物的重複性或部分重複性的生產行為，並可依此制定規範，並且以“人”的經驗作為基礎，轉植為Rule Base的監測。

Auto tracking 自動追蹤識別系統：
在即時監測訊號中，自動偵測標定過的目標訊號，從單純到複雜的動作都可自動追蹤識別。

Pre-modeling 機械特徵分解：
機械特徵識別技術AI化，歸納故障種類並且深度學習，經由長時間累積數據，可將特徵提取，使用者根據故障種類以達到有效的預知保養。