富智康：利用 Google Cloud 視覺檢測工具自動化手機製造流程
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富智康有限公司（2013 年 5 月前原名富士康國際控股有限公司）於 2002 年 4 月成立，並於 2005 年在香港證交所上市（股票代號：2038.HK）。 作為鴻海精密工業股份有限公司旗下的一家子公司，富智康是全球移動設備產業的領導者廠商，提供手機、行動、無線通訊設備以及消費電子產品的垂直整合、端到端設計、開發和製造服務。進入網路時代後，富智康利用其在硬體和軟體的核心能力，跨入 5G、人工智慧、物聯網和車聯網等領域，建立完整的網路和行動生態系統。 富智康的營運據點遍佈世界各地，包括位於台灣和中國的研發中心、在中國、印度和越南的製造工廠，以及在美國設立的售後服務中心。2019 年，富智康的營收達 143.8 億美金，並於全球手機市場取得 10.4% 的市場份額。此外，截至2019年底富智康已經取得了 1,515 個有效專利，其中包含 560 個軟體專利，以及 955 個與通訊、行動設備和其它硬體相關的專利。
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聯絡我們富智康利用 AutoML Vision 等 Google Cloud 視覺檢測工具自動化並標準化智能手機的瑕疵檢測流程，提升整體營運效率，以應對業務成長的需求。
Google Cloud 結果
- 每個零件的瑕疵檢測時間只需 0.3 秒
- 標準化不同工作站之間的瑕疵檢測流程，確保檢測結果一致
- 在快速變動的市場中提高公司的競爭力
透過使用 Google Cloud，將瑕疵檢測的「漏檢率」從 40% 減少至 10%，顯著降低製造時間和成本
在行動通訊設備、進階輔助駕駛系統、車內娛樂系統、物聯網和 5G 需求的不斷增長下，帶動了富智康業務的成長。富智康是手機、無線通訊設備和消費性電子產品的領先製造廠商，而公司的業務亦正往新的市場拓展，以抓住現行科技發展下帶來的機會。
富智康成立於 2002 年，於 2005 年在香港證交所上市，目前於全球各地約有 71,000 名員工。2019 年，富智康錄得 140 億美元的營收。投資者關係黃琳芳表示，公司目前的業務橫跨多個產品線：手機和移動裝置、提供予汽車製造商與汽車一級供應商之進階輔助駕駛系統和車內資訊娛樂系統，以及 5G 和物聯網整合解決方案。
「富智康提供手機、行動和無線通訊設備，以及消費電子產品的垂直整合、端到端設計、開發和製造服務，」 黃琳芳表示。
「透過全車各項的感應器追蹤即時資訊，並過濾干擾雜訊，『進階輔助駕駛系統』可以在不同環境與狀況下自動執行變換車道、緊急煞車、調整駕駛方向等功能，」黃琳芳補充說明。「另外，車內資訊娛樂系統則提供諸多服務，包括語音助理、人臉辨識、導航系統，以及新聞、天氣預報和音樂等線上連結服務，更提供多屏互動式體驗滿足駕駛和乘客的需求。」
在系統整合方案上，富智康為特定產業提供軟硬體的整合解決方案。例如，透過將無線感應器裝置於牛隻身上，使養牛戶可以遠端監控牛隻的健康情況，提供即時的照料追蹤。
富智康的手機和無線通訊製造服務涵蓋產品的開發和設計、製造和組裝，以及售後服務和維修等業務。
「 Google Cloud 團隊提供資訊，協助我們如何運用 AutoML Vision 等 Google Cloud 視覺檢測產品來強化整體的產品製造流程。」
—-- 富智康資深專理 時定樑成為最佳的消費性電子產品供應商
富智康為鴻海精密工業股份有限公司（富士康科技集團）旗下的子公司。黃琳芳表示，該公司之目標為利用技術、專業知識和遍佈全球的業務據點，成為最佳的全球性消費電子產品解決方案供應商。富智康在中國和台灣皆有研發中心，製造工廠則落腳於中國、印度和越南，並在美國設有售後服務中心。
富智康的業務因新型冠狀病毒疫情的衝擊，使上游供應和下游需求都受到了一定的影響。消費者需求的下滑可能減少購買手機等產品，而供應鏈的波動則使手機製造所需之相關零組件有大幅的短缺，此外，市場競爭轉趨激烈、政治衝突升高，以及成本增加等因素都可能會影響該公司的業務。
持續進步優化
富智康為因應業務組成的變化，以及上述之成本上升等外在因素，需優化並提高營運上的效能。而透過反覆訓練及優化此機器學習模型的方式，為富智康帶來了一個提升產品品質、優化製造過程，並降低成本的良好機會。
在整體業務中，該公司認為瑕疵檢測是最快能獲益於機器學習技術的一個流程，使最終產品的漏檢率降到最低。在製造智慧型手機的過程中，每一個印刷電路板（PCB）都必須接受檢測，以確保最終的產品品質。
「在原先的製造流程中，我們仰賴人眼來檢測印刷電路板。當時瑕疵檢測的漏檢率，即未檢測出瑕疵的電路板數量除以實際上所有帶有瑕疵的印刷電路板數量為 40%，」富智康資深專理時定樑表示。
「在原先的製造流程中，我們仰賴人眼來檢測印刷電路板。當時瑕疵檢測的漏檢率，即未檢測出瑕疵的電路板數量除以實際上所有帶有瑕疵的印刷電路板數量為 40%。在使用 AutoML Vision 後，我們成功地將漏檢率降低至 10%，且系統檢測每個零件的時間大幅減少至 0.3 秒，若將移動治具的時間也列入考量，亦只需要 1.3 秒。此外，所有的檢測站都採用相同的檢測標準，確保整體作業的一致性。」
—-- 富智康資深專理 時定樑Google Cloud 提供產品的詳細資訊
富智康多年來與 Google 建立了良好的合作關係，因此決定採用 Google 的解決方案。「Google Cloud 團隊提供資訊，協助我們如何運用 AutoML Vision 等 Google Cloud 視覺檢測產品來強化整體的產品製造流程，」時定樑說。「Google Cloud 團隊提供了很大的幫助，給我們詳細而清楚的業務和技術資訊。」
AutoML Vision 讓富智康的團隊得以自行定義瑕疵類別，以客製化訓練機器學習模型，並佈署這些模型在產線的邊緣裝置，即時使用生產數據進行瑕疵的分類。
檢測手機內部零件
基於 AutoML Vision，富智康建立了一個自動化系統，並在 2020 年 4 月完成部署。隨後，富智康團隊即開始訓練此機器學習模型，並將訓練完成的模型運用於瑕疵檢測的流程，而此檢測的影像擷取設備包括兩台顯微鏡以及一台 XY 滑台，透過移動滑台讓顯微鏡可以拍攝到每一組印刷電路板的每一個元件。 富智康機器學習模型中所支援的軟體能檢測每個影像中的零件，並將其歸類為「合格」或「不合格」。該系統負責檢測手機的部分內部零件。
「導入機器學習模型對於產線製造良率的改善非常有效。我們只需要準備好數據並正確2地標記這些數據，剩餘的工作 AutoML Vision 皆能夠自動幫助我們完成。」
—-- 富智康資深專理 時定樑將瑕疵漏檢率降至 10%，減少檢測時間和成本
開始使用 Google Cloud 的產品後，富智康的營運效率獲得了大幅的提升。「在使用 AutoML Vision 後，我們成功地將漏檢率降低至 10%，且系統檢測每個零件的時間大幅減少至 0.3 秒，若將移動治具的時間也列入考量，亦只需要 1.3 秒，」時定樑解釋。「此外，所有的檢測站都採用相同的檢測標準，確保整體作業的一致性。」
Google Cloud 團隊也協助富智康團隊有效地應用 AutoML Vision 解決方案。「Google Cloud 團隊幫助我們如何有效率地進行數據標籤，發揮模型的最佳性能，」時定樑補充說明。
「導入機器學習模型對於產線製造良率的改善非常有效，」他說明。「我們只需要準備好數據並正確地標記這些數據，剩餘的工作 AutoML Vision 皆能夠自動幫助我們完成。」
富智康現在正在評估其他 Google Cloud 視覺檢測產品，能夠順暢地將影像輸出到機器學習模型。「在 Google Cloud 視覺檢測產品的協助下，我們正在打造一個只需輸入印刷電路板影像，並挑選一個影像作為模板，而後畫出檢測範圍和每個零件的定界框就能直接進行檢測的模型，」時定樑解釋。「Google Cloud 的產品能夠根據模板來對齊影像，裁切出需檢測的零件並進行數據標籤，而後訓練機器學習模型。」
請告訴我們您遇到的挑戰，我們在此提供您協助。
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富智康有限公司（2013 年 5 月前原名富士康國際控股有限公司）於 2002 年 4 月成立，並於 2005 年在香港證交所上市（股票代號：2038.HK）。 作為鴻海精密工業股份有限公司旗下的一家子公司，富智康是全球移動設備產業的領導者廠商，提供手機、行動、無線通訊設備以及消費電子產品的垂直整合、端到端設計、開發和製造服務。進入網路時代後，富智康利用其在硬體和軟體的核心能力，跨入 5G、人工智慧、物聯網和車聯網等領域，建立完整的網路和行動生態系統。 富智康的營運據點遍佈世界各地，包括位於台灣和中國的研發中心、在中國、印度和越南的製造工廠，以及在美國設立的售後服務中心。2019 年，富智康的營收達 143.8 億美金，並於全球手機市場取得 10.4% 的市場份額。此外，截至2019年底富智康已經取得了 1,515 個有效專利，其中包含 560 個軟體專利，以及 955 個與通訊、行動設備和其它硬體相關的專利。