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交大團隊研發「工業物聯網溫控生產預測技術」，可助產業節省成本又能預測新產品資訊，目前已應用在國內外百條產線。（科技部提供）
〔記者楊綿傑／台北報導〕工業製程中如何精準控制溫度是重要挑戰，交大團隊透過物聯網（IoT）蒐集工業大數據（Big Data），並成功運用人工智慧（AI）技術，研發「工業物聯網溫控生產預測技術」，不但能達到即時調控縮減人工流程的成效，還可以對從未生產過的產品進行參數預測，使工廠進一步提升產能，目前已在國內外上百條產線落地。
工業製程中經常出現高精度之溫控生產步驟，而溫度敏感性生產牽涉參數間複雜的互動，若無法有效掌控可能造成品質下降，但頻繁量測與停機校正需要有經驗豐富工程師進行，耗費龐大人力、物力及時間，而且也難以對新產品有效預測。
交大團隊在科技部「數位經濟技術創新研發與應用」專案計畫支持下，所開發「工業物聯網溫控生產預測技術」，可以大幅縮減繁瑣的人工測溫與校正流程，還能「溫」故知新，根據過往的製造經驗，預測從未生產過產品的製程參數，協助工廠快速進入新產品量產階段。
研發團隊以印刷電路板（PCBA）生產為例說明，關鍵步驟「表面黏著技術（ SMT）」是將電子零件黏著在塗滿錫膏的印刷電路板上，透過回焊爐高溫加熱進行回流焊接，將電子零件緊緊固定在板卡上。回焊爐溫度過高可能導致電子零件的損壞，不適當的溫度或加熱速度則可能造成焊接缺陷。為了確保產品的良率，SMT工程師需要為每種產品個別設計專屬的製程參數，並在回焊爐產線上反覆測試，佔用許多寶貴時間。
團隊表示，透過此技術在PCBA上的應用，可推論出每1片板卡的生產溫度曲線，有別於傳統需要在每次生產前花費時間測溫，並只能紀錄單一樣品的溫度曲線，自動達到100%的生產履歷追蹤。
此外，過去對於全新板卡產品的生產，需要透過反覆的試生產和調整，導入時間與花費都相當可觀，此技術只要累積足夠多生產與製程參數資訊後，可以進一步透過機器學習分析，推薦出新產品的製程參數。
系統技術也直接進入產業，在不影響到產線生產的情況下安裝感測器與部署系統，以即時的生產資料驗證技術與完善系統，排除實務上遇到的各種問題，有助後續可以快速地複製的其他產線。
團隊也說明，目前已與研華科技等4家廠商共同合作，成功建立了回焊爐製程即時生產品質監控與預測系統，並部署到全球各地超過7個工廠，100條以上產線，總體效益已超過每年5000萬。
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