現代科技的展現少不了傳統工藝的支持，遍佈於 3C 產品內部及外殼的金屬配件正是如此。協益鋼鐵在金屬原料及金屬加工的專業，成為許多科技產品的幕後助力，而在工研院和微軟物聯網創新中心的協助之下，協益鋼鐵也將新科技融入製程，以人工智慧打造自動化檢測系統。
協益鋼鐵表示：「為了強化品質控管能力，我們持續引進先進設備如日本金相顯微鏡來分析測量材料組織， 自動化檢測系統則是在出貨前的最後一站以人工智慧把關，確保出貨品質。 我們希望透過品質的提升來拓展更高階的市場，以及提升獲利能力。」
導入 AI、自動化轉型，不在現場也能即時掌握生產現況
1999 年成立的協益鋼鐵以內銷市場為主，約佔營收的 65%。業務模式乍看之下很單純，從中鋼購入鋼捲，經過分條、延壓、退火等作業流程，輔以各種表面處理如鍍鋅、鍍鉻、酸化，再出貨給製造業客戶，包括 3C 產品、自行車及有鋼材需求的產業都名列其中。
由於原物料市場的價格波動劇烈，協益鋼鐵和中鋼是以期貨模式約定合約價格，對市場的精準眼光不可或缺；另一方面，下游客戶若發現出貨成品有瑕疵必然整批退貨，即使這種狀況發生的頻率極低，但造成的損失無法輕忽。換言之，從原料採購到成品銷售，都是對資金調度及獲利率的挑戰。
出貨成品必須符合兩大條件，包括表面不能有瑕疵、板厚必須相同。至於出貨前的檢查站位於工廠內部，配置亮度極高的燈光來輔助檢視，找出髒污或鐵屑接觸滾輪後，在鋼捲表面留下的刮痕或釘點，但現場缺乏空調及強光持續刺激，對負責檢查的操作人員而言絶非舒適的工作環境。
工研院在檢查站架設兩部工業用高速相機並連結至兩部電腦，分別從成品的上方和下方進行拍攝，兩部電腦找出有瑕疵的影像再傳到第三部的 AI 電腦，AI 電腦連結 Microsoft Azure 以產出報表，每隔數分鐘就會更新資料， 除了大幅減輕了現場檢查人員的負擔，遠端辦公室的主管不必親臨現場也能立即掌握生產線資料及狀況。
導入自動化系統遇三大挑戰，協益鋼鐵如何迎刃而解？
協益鋼鐵導入自動化檢測系統的過程面臨許多挑戰，首當其衝的就是現場環境，沒有空調的生產線容易導致電腦熱當機，機器設備的震動也可能影響拍攝穩定度；此外，為了捲動沈重的鋼捲，工廠的電流電壓高於一般建築物，因而對攝影機造成訊號干擾。
第二項挑戰，則是完全不能更動現場的機器設備，否則投資高昂的生產線的保固就會失效，因而只能以隔離的獨立方案來執行檢測。
瑕疵判讀則是第三項挑戰，鋼捲會塗油防鏽，必須教導電腦學會油污不是瑕疵，處理方式與刮痕、釘點不同，而且還要避免油污噴濺鏡頭。
在工研院的協助之下，這些挑戰逐一化解。
工研院量測中心經理周森益博士表示：「我們一開始採用傳統的電腦視覺演算法來判斷瑕疵，但效果不彰，因為瑕疵的形式會持續改變，既非固定模式也無法標準化，例如：鋼板的色澤和反射率會因為不同的表面處理作法而有差異， 之後採取人工智慧模式，難題才迎刃而解。」
工研院現已採用 Microsoft Azure 的 IoT Hub 及雲端報表等功能來收集及呈現檢測數據，同時也在研究及評估使用 Microsoft Azure 的人工智慧服務，希望 以更為精密的人工智慧模型，因應協益鋼鐵在改善製程的長期目標 ，從報表資訊及瑕疵出現位置來找出製程問題。
舉例來說：無法觸摸得知且相機也拍攝不出來的無感刮痕，可在特殊角度由人眼辨識出來，雖然這不會造成客戶退貨，但有可能是後續出現更大瑕疵的前兆，需要及早察覺及因應。。
出貨必經「自動化檢測系統」，最大提升產品品質
協益鋼鐵導入自動化檢測系統之後，最立竿見影的效益就是完整保留出貨檢查的影像資料， 當客戶因瑕疵要求退貨時，得以互相查驗、釐清責任 。而且在出貨前確保成品品質及穩定度，不僅避免日後因為瑕疵而遭退貨的損失，也有助於提升客戶滿意度。
值得一提的是，系統導入後，正好有日本廠商前來稽核， 自動化檢測系統成了加分條件 ，讓協益鋼鐵順利爭取到新客戶。長遠來看， 自動化檢測系統還能延伸串連上下游供應鏈 ，例如：串接製程資訊，讓客戶即時掌握處理進度。
周森益博士表示：「瑕疵檢測是近幾年異軍突起的熱門領域， 顯見台灣產業重視品質，進軍高獲利市場的決心 。以協益鋼鐵的經驗為基礎，持續和微軟物聯網創新中心合作善用雲端服務，我們希望將檢測方案推動到更多類似應用如手機表面、沖壓鋼鐵件，成為提升產品價值的利器。」
（本文由微軟授權轉載）
