【精選】數海奇觀：向你展示魔幻謎題數海風雲經典
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商品訊息簡述:
作者： 孟繁學
新功能介紹- 出版社：明天
新功能介紹 - 出版日期：2006/03/01
- 語言：繁體中文
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
和碩衝刺自動化布局 | 上市電子 | 股市 | 聯合新聞網
代工大廠和碩（4938）積極將生產線回流台灣，規劃回台投資近150億元之餘，因應這些年來大陸工資高漲問題，也同步衝刺自動化生產，藉此提升生產效率。經濟日報提供 分享 facebook 和碩董事長童子賢表示，和碩早在18年前就開始導入自動化生產，在機械手臂、智慧光學檢測等先進設備的協助下，和碩蘇州工廠同一單位生產速度較以往增加六至七倍，並大力投資自動化與人工智慧製造。. } }); } 時代在變，製造業因應時代轉型的腳步從未停歇。童子賢說，智慧生產、物聯網（IoT）加上人工智慧（AI），工業4.0將更升級。他認為，人工智好康報報省錢王慧對製造業的幫助，就像是過去耕耘機為傳統農業帶來革命性的突破，過去和碩工廠內的機械電子電路組裝不良品分活動商品特惠析，得用十幾個人、花上兩周最近流行產品熱銷產品的時間，但是和碩事先花了三個月的時間，用過去的數據資料訓練人工智慧分析系統，真正上線檢測，只用幾個小時就完成了。談到人工智慧在各行各業的應用，童子賢認為，人工智慧適合針對單一議題、在龐大資料中進行深度推演，雖然人工智慧不能當央行總裁，但是可以擔任央行總裁助理，分析對社會整體進出口影響。舉例而言，美國華爾街就是看中人工智慧可以快速完成閱讀、分析的工作，正在大批的解僱初級營業員與分析師，快速轉型為科技服務業。和碩積極調整產能、加強垂直整合來分散風險，除了加速在關渡興建研發中心，深化研發能量，亦在新店購入廠房生產物聯網感測器等高附加價值限時商品便宜產品，加上在原有桃園龜山兩處生產基地新增產線與自動化設備，不僅提高台灣製造比重，更將台灣做為設計、製造、服務三合一大本營，持續深耕台灣。相關投資達149億元，可增加逾1,000人就業機會。
在此次GTC 2019期間，富士康 (Foxconn)實際展示旗下將電腦視覺技術應用在產線，讓產品生產檢測更具效率，同時也能提昇產品整體生產速度的解決方案，強調整體檢驗精準度可達98%以上，同時更可讓檢測所需人力從原本400人左右精簡至2-3人即可完成。富士康目前應用在武漢產線的人工智慧檢測系統 分享 facebook 富士康這套檢驗系統目前主要應用在中國境內武漢生產線，主要希望改善傳統必須透過大量人力進行檢驗，同時透過人工檢驗往往在一段時間後，可能因為視覺疲勞等因素造成檢驗精度下降，反而讓產品生產良率下降。而另一方面，則自然包含人力成本、資源最佳化利用，以及提生產線效能等考量，因此希望藉由人工智慧技術導入提昇生產效率。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 此次在GTC 2019期間展示的解決方案主要用於產品外觀等細節檢測，富士康表示在其他生產過程其實也會有不同技術應用導入，甚至可以藉由自動化應用串接不同生產流程，讓整體產線可以實現透過少數人力管理即可全自動化運作，並且讓產線系統可依照檢測結果自動校正生產誤差情況。而在檢測系統設計中，富士康說明依照不同檢測需求，在一般簡單外觀判斷其實使用Jetson系統效能就能實現，但在此次展示的主機殼側板檢測流程因為包含外觀瑕疵、金屬板邊緣凹折弧度是否符合要求等項目，因此採用的是Tesla T4 GPU組成系統，搭配多組鏡頭進行電腦視覺辨識，藉此實現辨識精度可達98%以上，並且超越人眼視覺所及檢視細節，讓整個檢測系統可以完成過往必須花費400人左右進行檢測的工作流程，甚至目標希望能使單次可完成800組物件檢測數量提高至1200組。在學習訓練方面，富士康會預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行前期訓練，爾後套用在新零件的辨識學習所需時間基本上只需花費3天即可完成，同時隨著持續學習累積經驗，理論上也能讓相似零件的辨識學習時間縮減，但為了維持一定辨識精度，基本上還是會以3天學習訓練時間長度為主。此項辨識系統除了應用在富士康武漢生產線，未來也有可能應用在其他產線，甚至可能應用在零件相對簡單、複雜度比較不高的生產零件檢測。這樣的情況，其實也說明雖然電腦視覺等人工智慧技術應用，似乎已經可以取代部分傳統人力需求，但諸如手機等相對複雜的零件檢測，現階段可能還是會仰賴人工檢測居多，其中因素可能包含現行檢測系統辨識精度，以及整體建置成本與傳統人力成本比較。不過，依照富士康未來發展目標希望走向全自動化產線運作模式，顯然接下來也會持續藉由電腦視覺等人工智慧技術導入，讓產線運作成本能更進一步精簡。除了富士康，其實現在已經有越來越多產線、工廠、農場都已經開始導入電腦視覺應用等人工智慧技術，例如亞馬遜很早之前就已經開始導入機器人協助揀貨、分貨，而不少現代化農場也開始透過電腦視覺技術判斷農作物良率，意味傳統單純僅以人力完成的工作，逐漸可由電腦系統取代，但在需要人腦做進一步判斷，以及更精準操作的工作方面，傳統人力依然會有其不可取代性。傳統產線檢測需要透過大量人力，以肉眼方式進行檢測，但可能會有疲勞等因素影響檢測精度 分享 facebook 精簡地來說，富士康此套檢測系統就是藉由多組鏡頭捕捉影像資訊，並且透過Jetson AGX或Tesla T4進行電腦視覺學習加速，讓系統能針對實際拍攝影像比對生產零件是否符合規定 分享 facebook 檢測系統內部結構 分享 facebook 預先透過瑕疵範例圖像讓系統進行深度學習 分享 facebook 透過多組鏡頭進行拍攝 分享 facebook 實際運作流程 分享 facebook 通常單一零件會針對外觀塗裝瑕疵、外型凹折弧度等是否符合規範，並且透過前期學習讓系統建立基礎判斷模型 分享 facebook 電腦檢測系統會透過鏡頭、GPU元件協助學習加速 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
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