智慧化技術在製造與醫材應用研討會

說明工業局輔導與補助範疇，產線智慧化／低碳化。輔導案介紹，智慧化／低碳化改善與建議報告、碳盤查報告。補助案介紹-CITD個案申請、產創平台以大帶小。

• 工業局輔導與補助範疇
• 輔導案介紹
• 補助案介紹

自動光學檢測系統已被廣泛應用在工業界，輔助人員檢測產品之瑕疵，近年來AI深度學習技術日益成熟，已被應用在瑕疵檢測中來解決傳統影像處理準確率不足的問題，然而，深度學習技術需要大量高品質標記瑕疵資料學習，而瑕疵資料的收集及標記卻需要耗費大量的時間及人力，此外，深度學習技術的訓練亦需要有經驗的人員選擇模型及調整訓練參數，這使得深度學習技術在產業應用上有一定的門檻。本次演講中我們將介紹深度學習技術及瑕疵檢測的應用，並針對減少訓練資料及自動化機器學習的經驗做進一步分享。

• 深度學習瑕疵檢測
• 少量資料學習
• 自動化機器學習

提升生產效率與品質一直是製造業者最關注的問題，所以持續地進行製程參數優化也是業者能增加競爭力的關鍵途徑之一，不論是高科技的半導體研發，或是傳統產業如石化業的材料組合等，都有製程參數優化的需求，而目前大多都是靠工程師經驗來進行，優化效率也難以提升，且工程師經驗不一傳承不易，本次演講中我們將針對工研院研發之製程參數最佳化技術以及成功應用案例進行分享。

• 須滿足多限制條件
• 高效率參數搜尋
• 雙腦協作操作模式

隨著資通訊、消費性電子、汽車、醫療技術的進步，加上電信光纖、微流體、智慧可穿戴設備越來越多的應用，產品往輕薄短小巧等微型化的發展，許多精密微小塑矽膠件，需仰賴微射出成型工藝，進一步推動全球微射出成型技術的市場發展。
隨著人口老年化的發展趨勢，醫療器材的消耗與日俱增，也帶動微型塑矽膠件的需求量成長。本演講將報告 智慧化生產，越來越多地應用於醫療產品微射出成型製造，以提高準確性、效率和品質控制，及EPSON微型射出機在節能減碳上的益處。

• 微成型產品（醫療）的發展趨勢
• 智能製造／新世代工廠介紹
• 整合式解決方案（Turnkey）／微射出機與智能製造
• 核心能力與代工流程
• 節能減碳的益處（成型機、微型熱澆道）

疫情時代全民防疫帶動醫療防護用品、網購商品包裝、餐飲外送包材等塑膠製品需求激增，後疫情時代穩定成型及碳排能耗也隨之成為業界重點議題。藉由本此議題，分享數位化射出成型如何因應醫材少量多樣與如何達到3Q成型確效的高成型穩定與高效運行的需求。

• 射出成型過程品質確效的挑戰
• 射出成型數位化3Q確效的應用
• 數位化在射出成型未來的應用

因需求減少、產值降低、供應鏈斷鏈等問題重挫射出工廠的發展，為提升競爭力，工廠開始反思運營模式，並轉向工業4.0進行改革──先從找對問題著手，朝向智慧工廠邁進。

• 講解射出機聯網的發展
• 分析人工智慧的應用實績
• 智慧型機聯網掌握即時生產狀態