■高雄科技大學 / 黃明賢 教授
隨著全球少子化的趨勢與人工智慧物聯網、5G 技術的快速演進，加速了製造技術的數位化、智慧化、與無人化的發展。可預見往後的製造技術將在先進網路基礎設施下，透過佈建與整合感測與控制技術，並結合虛實整合、人工智慧和機器學習所建立的演算技術，使產品的設計製造、生產設備的監控、維修保養、生產排程、製程參數優化等的進步，達致具集成化與彈性化智慧製造的境界。為因應工業4.0 時代來臨，高科大射出成型技術研究團隊，就智慧射出成型領域投入技術開發：
(1) 智慧射出成型之機上品質監測：
透過對模內熔膠及機臺感測數據之擷取並解析成型過程的模內熔膠狀態，對成型曲線的樣態分析進行科學化的參數調整，並建制標準作業程序以獲得合乎品質要求之成型曲線，並提高射出成品之穩定性。
(2) 智慧射出成型之機上鎖模力監測：
本研究提出基於量測大柱伸長率的線上品質監控系統，適用於原材料和回收料的成型品質監控，且可有效地控制成品重量分佈。
(3) 智慧射出成型之人工智慧品質檢測：
本研究採用以多層感知器類神經網路模型，對品質指標與品質等級進行機器學習，可準確地預測成品的幾何尺寸，並達到大幅降低品質檢測成本之目的。機器學習是邁向工業4.0 重要的一環。巨量資訊下，初始需以人工針對製程建模，完成後則需以機器學習自主訓練，使模型隨不斷輸入的資料進行學習越發貼近實際運作狀況。此與即時數據前處理、特徵擷取、新數據混合現有的模型進行動態修模等技術相關。至於在射出成型的應用，透過虛實整合系統可在虛擬模型中發現設計缺陷從而改進、確認機臺維修保養最佳時機、在虛擬世界執行設備維護與保養等。與此相關的技術包含：製造技術的領域知識、感測與通訊技術、物聯網、雲端運算、人工智慧、大數據分析、數位實境技術等，目前產學界已累積相當的研發能量，只是技術整合與實際應用面仍需大家一起努力。■
