作者:
choral 2020-08-24 22:38:50※ 引述《Hiterler (希特勒)》之銘言：
: 什麼工業人工智慧 智慧型工廠 供應端最佳化
: 從2011喊了快十年
: 真的有改變科技業什麼嗎？
: 機械手臂也是老早就有的東西
: 還是本魯之前待的公司太小 接觸顧客少
: 所以沒有什麼用到的層面？
:
幾年前待過工廠，覺得AOI還滿蠢的，還要配一個人站在那邊看pass與否，不知道現在ML是不是解決這問題了元件飛到點位外也抓不到，壓壞後製程不少治具XD
作者:
Morphee (千磨萬擊還堅勁)
2020-08-24 23:15:00是說台達吧
一些切削的損壞預估不知道怎麼搞，震動/聲音/視覺都有限制
作者:
motan (警察先生就是這個人)
2020-08-24 23:26:00不是說感測跟分析技術進步很多嗎，幾年應該差很多吧？工業4.0感覺就是又一波大吃小，以前小廠利潤不夠大廠看不上，等到大廠這些整合好，是不是增加的利潤就讓他們有動力去做本來沒興趣的生意了？
作者:
gj942l41l4 (米食主義者)
2020-08-24 23:51:00換工件就得重新訓練這件事，是最近很多人想解決的是不是能從機台響應或特定sensor上找出問題並調整？繞過這個問題，甚至減少換工件時的調機時間台灣加工業很多都走小量多樣的，大量打不贏對面
作者:
iamala (it depends)
2020-08-25 06:44:00感謝分享
作者:
tripleb (BBBird)
2020-08-25 08:24:00沒錯 最後終究會回到現實面 錢
作者: closedltw (外觀檢察機) 2020-08-25 09:24:00
覺得AOI蠢的老闆真的不少,本來幾千的元件要看,AOI幫忙篩到只有幾個,不用10秒就能複判完一片板子,但很多老闆認為只要多派幾個"有經驗"的老手,一樣可以抵掉一台機器大部分的老闆會願意導入標準化的XX系統,很多時候都是因為接到國外訂單,客戶要求才會購自動化設備,不然反正台灣人工便宜,人海戰術能解的,常常都是用人力直接解決
作者:
djboy (雞尾酒)
2020-08-25 10:10:00推
作者:
bnd0327 (阿噗噗)
2020-08-25 10:35:00十分同意"不應該追求浮動標準"的觀念
作者:
Csongs (西歌)
2020-08-25 12:38:00最後一段很認同
作者:
ppc ( )
2020-08-25 13:27:00推心得
作者:
as6633208 (okokokiknow)
2020-08-25 13:49:00中小工廠還是無感拉捨不得花錢的太多了
作者:
wayaba (客倌 你想燒幾分熟呢)
2020-08-25 14:19:00推 謝謝分享
作者: gospursgo21 (spursfan) 2020-08-25 14:38:00
推
作者: bear1414 (story) 2020-08-25 15:03:00
這篇清楚 其實最關鍵不是AI, 而是是否能判別帶來的價值
作者: qwas65166516 (TO BELIEVE) 2020-08-25 16:37:00
推
作者: Zacctui 2020-08-25 16:56:00
推這篇
1F示範了甚麼叫無知不過可悲的卻是代表大多數人的觀點現在談的AI大多數都是假的 喊給老闆爽的全球有做到基本功的工廠工業4.0跟大數據幾乎是零更不用說是AI
作者:
choral 2020-08-25 21:30:00樓上這樣貶低別人只顯得沒格調而已
作者: grex (grex) 2020-08-25 22:23:00
good
作者: daywalker (請大家重視全球暖化) 2020-08-26 08:42:00
你沒看過不代表沒有 看你工廠的定義是什麼Data Center其實就是工廠 沒大數據?沒AI?然後別搞不懂目標 有賺錢的老闆不是追求多高端的廠房而是他們清楚知道目標是獲利 人工成本1塊自動化成本10搞自動化搞到要賠錢 何不開人力爽賺
作者:
swwf (十字路口)
2020-08-27 13:00:00推!