臺灣博碩士論文加值系統

工業4.0的概念是以「智能製造工廠」串接物聯網與互聯網。本研究以個案分析手法，對H公司生產稀土釹鐵硼永磁產品組裝，高精度要求，製程瓶頸，逐一克服，並導入H公司智能化自動組裝檢測第一條示範線，有效的降低對“人員”的依賴及人為因素產生不良產品的影響。其中大量運用了CCD視覺輔助，AOI設備中AI深度學習作為來料檢驗判定依據。
藉由參與規劃個案，需求體量大，無法運用人工生產，導入全自動組裝生產、檢驗資料、圖像，產品資訊回溯，總結包括其對生產效率、產品品質和生產成本的細部規劃。從傳統以人工主導的生產線，打造成全自動組裝檢查，高可靠度、高產能的示範線。
將工廠生產線各項資料量化即時產生可視化圖表，實時掌控，達到遠端監督控制，智能化生產製造管理模型提升整體企業營運效益。並給公司決策層提供科學資料化的參考，作為調整公司營運的方向及策略。

The concept of Industry 4.0 revolves around the integration of the Internet of Things (IoT) and the Internet through "smart manufacturing factories." This study employs a case analysis method to examine H Company's production of rare earth neodymium-iron-boron permanent magnet products. By addressing high precision requirements and overcoming process bottlenecks one by one, H Company successfully introduced the first demonstration line for intelligent automated assembly and inspection. This significantly reduced dependence on personnel and minimized the impact of human factors on product defects. The implementation extensively utilized CCD vision assistance and AI deep learning in AOI equipment for incoming material inspection.
Through participating in the planning of the case, it became evident that the high volume of demand could not be met through manual production. Thus, fully automated assembly production, inspection data, imaging, and product information traceability were introduced. The summary includes detailed planning regarding its impact on production efficiency, product
quality, and production costs. The transition from a traditional manual production line to a fully automated assembly and inspection line resulted in a high-reliability, high-capacity demonstration line.
By quantifying various data points from the factory production line and generating real-time visual charts, real-time monitoring and control were achieved, enhancing overall corporate operational efficiency through an intelligent manufacturing management model. This provides the company's decision-makers with scientific and data-driven references, enabling real-time adjustments to the company's operational direction and strategies.

摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 3
1.4 研究流程 4
第二章 文獻探討 5
2.1 工業4.0 5
2.2 智能製造 9
2.3 稀土釹鐵硼永久磁鐵簡介 11
2.3.1 稀土釹鐵硼永久磁鐵種類及特性 14
2.3.2 燒結釹鐵硼全製程介紹 15
2.3.3 現今使用領域與應用 16
2.3.4 業現況與挑戰 17
第三章 研究方法 21
3.1研究設計 21
3.1.1 個案分析法 21
3.2 研究對象 22
3.3 資料蒐集與分析 24
第四章 案例分析 25
4.1 個案公司介紹 25
4.2 製程介紹 28
4.3 案例技術瓶頸及解決方案評估 35
4.4 導入營運技術模組 37
4.4.1 來料檢驗-自動光學檢測設備AOI 39
4.4.2 CCD視覺輔助定位組裝系統 42
4.4.3 CCD視覺全檢系統 44
4.4.4 產品資訊回溯系統 46
4.4.5 類積木模組化柔性生產線 47
4.5 導入資訊科技模組 51
4.5.1 E-Board電子看板系統 52
4.5.2 QMS系統及供應商評選 54
4.5.3 設備OEE系統 55
4.6 智能製造導入後觀察結果 58
第五章 結論與建議 62
5.1 研究結論 62
5.2 研究建議及未來方向 64
參考文獻 65

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