輪胎回收工廠導入 AI 影像辨識
改善耗時、耗人力的數量統計與分類流程
製造業受到國際供應鏈變動衝擊，大幅縮短產品生命週期與交貨時程，因而相當重視生產效率與生產良率的提升。然而，許多中小企業的工廠中，仍有許多生產流程以人工方式進行統計與分類，不僅效率低又容易出錯。
某廢棄輪胎回收廠，在統計輪胎數量與測量大小進行分類作業上，便遇到耗費人力與分類出錯的問題。因此，緯謙科技協助導入 AI 影像辨識方案，透過物件辨識技術，準確計算與測量輪胎數量、直徑大小，更能即時進行輸送帶異常偵測，避免停機，提升生產效率。
某廢棄輪胎回收廠，在統計輪胎數量與測量大小進行分類作業上，便遇到耗費人力與分類出錯的問題。因此，緯謙科技協助導入 AI 影像辨識方案，透過物件辨識技術，準確計算與測量輪胎數量、直徑大小，更能即時進行輸送帶異常偵測，避免停機，提升生產效率。
製造業常見痛點：耗時、耗人力的物件統計、分類流程
環保署自民國 78 年起積極推廣廢棄輪胎回收，將其再生利用製成隔音材料、瑜珈墊、瀝青道路等，創造再生循環經濟。不過，輪胎回收工廠如同多數製造業工廠，在回收再生的過程中遇到 2 大痛點，
- 物件/零件數量統計與分類：輪胎回收廠分類的物件為廢棄輪胎，不僅重量重、體積也龐大，光是在統計數量與分類的作業流程，就需花費眾多人力，又可能因人力計算而出錯。
- 切割製程機台溫度異常：在分類後的切割製程中，常遇到因機台溫度過高，導致整批輪胎回收品質異常，甚至發生失火停機的意外，降低生產效率，讓工廠端非常苦惱。
優化人力統計、分類流程方案：AI 影像辨識
面對 2 大痛點，該輪胎回收廠希望透過數位科技提升生產效率，但因為 IT人員不足，擔心投入資金卻看不到效益。緯謙科技在了解廠端的需求後，協助導入一站式「AI 影像辨識」方案，讓工廠端不須另建資料機房、也不須增加資訊人員，大幅降低導入成本。
AI 影像辨識如何優化統計與分類作業？從過去一個一個人工計算，改為以攝影機搭配 AI 影像辨識的方式，藉由物件偵測和語意分割技術，快速進行輪胎數量的盤點與尺寸分類。此外，輪胎在輸送帶上容易發生掉落的狀況，也可能導致計算出錯，因此藉由物件追蹤技術，記錄輪胎運動軌跡，確保是否掉落輸送帶之外。
同時，為提升工廠人員管理效率，緯謙協助建置「線上偵測回報平台」，讓管理人員能以表格方式清楚查看輪胎數量、尺寸的統計數據，並能下載歷史偵測影片，檢查異常狀況進行處理與應對。
AI 影像辨識如何優化統計與分類作業？從過去一個一個人工計算，改為以攝影機搭配 AI 影像辨識的方式，藉由物件偵測和語意分割技術，快速進行輪胎數量的盤點與尺寸分類。此外，輪胎在輸送帶上容易發生掉落的狀況，也可能導致計算出錯，因此藉由物件追蹤技術，記錄輪胎運動軌跡，確保是否掉落輸送帶之外。
同時，為提升工廠人員管理效率，緯謙協助建置「線上偵測回報平台」，讓管理人員能以表格方式清楚查看輪胎數量、尺寸的統計數據，並能下載歷史偵測影片，檢查異常狀況進行處理與應對。
改善機台異常停機方案：溫度預測 AI 模型結合 Line bot 即時警示
在機台溫度異常的管理上，為避免溫度過高導致停機，緯謙將機台溫度感測器的資料，上傳到 Azure VM，透過 AI 訓練溫度趨勢預測模型，結合溫度預警標準值設定，當預測溫度超過標準值，將以 Line Bot 推播兩階段溫度預警提醒訊息，讓管理人員能提前掌握機台狀況，避免人為判斷錯誤，或發生無預警停機，降低產線生產效率。
