精密量測系統(tǒng)
| 應用實例：溫升、壓力、分子量曲線分析 | |
化學槽及反應堆隨著時間變化，針對溫度、壓力或分子量等項目會依序產生有趨勢的曲線圖，化學業(yè)經常使用DCS或SCADA系統(tǒng)，如Honeywell之PHD或Yokogawa搜集檢驗數據，透過Watch Dog軟件可串連DCS數據庫，加載數據后，可針對數值數據作前置處理提取合適數值，并擬合成曲線，對每個節(jié)點、斜率、轉折點做管控，依其變化判讀出化學變化中發(fā)生的事件，如：找出加入溶劑的時間點，并進而提取該時域之數值變化，進行上下限或自定義規(guī)則的管制，超規(guī)異常也可透過EMAIL或警示燈提供信息給相關人員。 |  |
數值數據庫系統(tǒng)整合Data mining
將設備檢測數值數據轉成標準協(xié)議格式，透過系統(tǒng)串接，作數據庫進階開發(fā)應用。（如：利用Honeywell提供之NET Wrapper or Microsoft OLEDB Provider Driver向PHD Server擷取測量數據轉拋到數據分析數據庫，依所需分析類別等先做初步匯整動作）。
數值前置處理-Processing
過濾（Filter） 透過設定條件進行篩選，剔除不適數值、提取具穩(wěn)定趨勢之有效數值進行后續(xù)處理。 | 重新取樣（Resample） 依照數值曲線特性，變更數值取樣內容，不改變原有曲線特性的前提下，取得具有代表性的數據，減少后續(xù)儲存空間與演算時間的浪費。 |
數值轉換（Translation） 可藉由傅立葉（FFT）、對數（Log），、指數（Exponential）、極坐標（Polar coordinates）、標準化（Normalize）…等，將該時域下數據轉換成其他數值，進行有意義的分析。 | 曲線擬合（Curve Fitting） 如數據包含一維輸入及輸出，則此數學模型（線性、二次、三次…） 可經由多點數據擬合一條曲線，并進行后續(xù)分析。 |
數值即時監(jiān)控模塊-Monitor
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| MiDFUN專業(yè)研發(fā)團隊，接受貴廠特殊客制化需求，進階優(yōu)化系統(tǒng)功能、滿足您實務所需。 | ||
數值監(jiān)控數值即時監(jiān)控模塊-Monitor
可應用于在線檢測單點、多點、連續(xù)性數值監(jiān)控
數值即時顯示，透過自設管制規(guī)則，判讀工件OK、NG。
數值異常即時警訊，除軟件圖式警示，可外接警示燈號或e-mail信息發(fā)送，異常信息完整紀錄。
整合選別機將良品、不良品分類、或連續(xù)異?？煽刂茩C臺停產。
可整合成機區(qū)、整廠，及至跨廠區(qū)的中央監(jiān)控。可做成顯示廣告牌、支持行動裝置。 |  |
生產檢測儀器數值自動化聯(lián)機。制程參數與質量檢驗數據整合-Integration ------智慧制造的多樣式主題應用
從質量結果，跨站分析找出異常制程
遭遇問題：過去當異常發(fā)生而產生不良品時，由于時間差，往往無法快速追蹤異常發(fā)生原因，并修正異常制程，導致成本的損失。更糟的是，這是死循環(huán)。
解決方式：當SPC檢測發(fā)現(xiàn)質量異常時，可透過工單、批號…等關聯(lián)，由AIQ連接對應該產品的制程參數履歷，可快速檢視所有制造過程中的制程參數。亦可透過關聯(lián)分析，立即縮小問題范圍，找出異常制程。自動化系統(tǒng)可即時驗證設想是否正確，讓失敗機會不再發(fā)生。
找出最影響質量的關鍵制程因子 在眾多制程站別中，透過制程參數與質量檢驗數據的大數據分析，可關聯(lián)出各制程參數影響質量結果的關系程度比重，并找出最影響質量的關鍵制程因子。 |  |
預測性設備保養(yǎng)維護 自定義設備關鍵元件，累積關鍵參數數據資料，透過預測模型監(jiān)控健康趨勢，了解設備健康狀態(tài)，以供判斷是否更換元件?？伸`活調整更換時間，節(jié)省元件和避免無預期停機故障。 | 質量預測 當產品需進行破壞性測量或無法測量時，可透過監(jiān)控制程參數，及時預測產品品質。并在實際質量檢測前，透過預測模型，提早發(fā)現(xiàn)，甚至防止質量異常，也能避免不良品流到下游制程浪費產能。 |
找出最影響質量的關鍵制程因子 在眾多制程站別中，透過制程參數與質量檢驗數據的大數據分析，可關聯(lián)出各制程參數影響質量結果的關系程度比重，并找出最影響質量的關鍵制程因子。 | |
質量全檢數據的監(jiān)控與篩選 遭遇問題：客戶要求對產品做質量全檢，但面對巨量數據，無法有效處理、難以應用，該怎么辦？ 解決方式：AIQ即可快速對質量全檢的大數據Raw Data，做即時監(jiān)控與管制報警與簡易的統(tǒng)計出圖。并可透過AIQ數據前置處理功能，篩選出所需數據，上傳至SPC做后段分析管理應用 | 串接SPC做后段分析管理應用 以整廠來說，可能只有少數關鍵站，會做質量全檢?？蓪IQ作為前置應用，標明所需要的數據，將數據串連至SPC，整合進整廠的質量分析管理系統(tǒng)。并用原有的SPC系統(tǒng)和分析習慣，進行進階分析及出各式豐富的報表，以此將以往無法妥善處理的大數據資料，整合出可有效應用的一條新路 |
| 制程參數智能最佳化（快速優(yōu)化質量） 遭遇問題：當客戶要求更好的產品品質，只挑選產線原本生產的質量范圍中的精華區(qū)段（例如：質量管制項目的內徑由110~80mm要提升為100~90mm。該如何得出調整方式？并快速的調整產線制程參數？ 解決方式：由AIQ搜集各站制程參數和SPC質量檢驗數據并作關聯(lián)分析，透過大數據算法建立質量預測模型。之后只需對預測模型輸入所需要的預期質量，即可智能得出用以生產的最佳制程參數的建議值。 | |
AIQ為高度智能化且簡單易用之系統(tǒng)，讓您不再需要高度仰賴人力經驗，用最真實的科學數據，為企業(yè)累積生產智慧，提升產品品質。AIQ智能質量系統(tǒng)，可讓您逐步導入應用。對應各階段不同需求，以模塊化的方式，開啟各式不同的大數據應用主題。并有專業(yè)技術團隊，可量身開發(fā)打造客制化應用。
