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隨著OpenAI的ChatGPT問世，全世界都看到了AI應用發展的可能，製造業者也紛紛希望利用AI的技術，來提升產能、降低成本。
電子代工廠仁寶也不例外！
在為期3天的台北國際電子產業科技展上，仁寶展現自家研發的AI大語言模型。透過軟體服務公司PowerArena所研發的AI電腦視覺系統， 利用影像辨識來分析⽣產線上作業員的⾏為，⾃動偵測有問題的作業流程，再將產線上蒐集到的影像資料轉換為數據，輸入到仁寶自研的大語言模型當中。
換言之，仁寶的AI可以基於PowerArena的視覺系統快速掃描所有的產線影像，然後指出與常態不符的畫面節點。透過此種⽣產履歷的Debug，產線⼯程師可以更有效率的依照異常影像來優化流程。
Debug自動化！產線效率大升級
過去，這樣的產線Debug工作，往往要耗時1小時以上，但現在透過AI模型就能夠降至1分鐘，不但大大提高產線工程師的效率，也更容易向管理層回報數據化的異常報告。
更重要的是，各類異常影像的歸檔、累積，可協助仁寶自家語言模型的深度學習，未來產線有類似問題發生時，即使是沒有經驗的工程師，也能透過仁寶AI找到具體解方。
PowerArena行銷經理謝瑄表示，過去傳統的產線由於是以人工在產線旁記錄，不僅耗時費工，產線工程師也很難做到全面記錄，「當主管站在身後檢查，作業員也會感到壓力，沒辦法呈現最真實的作業狀態。」而透過產線上的影像記錄偵測，就能夠改善人員操作的限制。
目前PowerArena的AI電腦視覺系統客戶除了仁寶以外，也包含英業達、緯創等台灣電子代工廠商，針對不同產線的需求進行相應的電腦視覺管理。
謝瑄表示，雖然導入AI系統會產生一部分的系統開發成本，但長遠來說，能夠降低生產成本，提生更高的效率。
不怕機密外流！仁寶採用聯發科私有雲開源模型Breeze-7B
然而解決了成本問題，還有另一項挑戰。
仁寶電腦智能技術研發一部工程師黃冠維表示，開發大語言模型遇到的最大的困難就是模型的選擇， 有些客戶資料屬於機密文件，無法使用會公開至雲端的開放模型當中進行訓練。因此，仁寶使用聯發科所開發的「地端」私有雲開源模型Breeze-7B來做後續微調，研發出自己的一套作業流程語言模型。
就像是工廠內部的ChatGPT，產線工程師可以透過簡單的問答來找到產線的相關資料，進而透過系統產製出的視覺化圖表，協助產線⼯程師提升管理品質與效率。
利用Meta Llmma，仁寶AI助理指日可待
目前，這套作業系統應用在仁寶的筆電製造產線當中進行測試，未來也會透過這樣的數據基礎來導入到其他產線。
黃冠維表示，目前仁寶也積極透過其他開源模型架構如Meta的Llmma進行微調來開發內部的AI助理（AI Agent），「目前已經開始實作測試，很快就能夠看到成果。」
未來的AI不再只是現有的單一來回問答，而是可以主動做出建議，用感測器感知周圍環境，然後採取相對應的行動、做出決策。黃冠維也提到，未來仁寶內部除了能夠在工廠產線端，其他如人資部門、財會部門等都可以使用。
轉載源自數位時代
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