AI數位檢測系統

針對製造業的品質管控，富士通AI的 「外觀檢測系統」已經發展得相當成熟。透過AI深度學習，即能檢測正常與異常産品的細微差別。富士通協助客戸自動檢測異常産品，減少人工視覺造成的誤判、漏判，縮短作業時間並降低人力成本。

同時在常規生産線上，不但目測很難識別出所有的異常狀況，自動光學檢測機 (AOI)誤判為「異常」的檢驗錯誤也層出不窮，相應的人力成本大幅增加。此時若透過 AI 深度學習技術，即使AOI誤報，也可以作為「教師數據」重新學習，不斷精進數據庫，大大提高日後的檢査精度。

除此之外，設備圖像數據分析系統可以高精度檢測表面鏽蝕、裂紋及汗水痕。而且，系統還能以逐一像素檢測待測物狀態，捕獲該區域百分比的「定量風險」。此系統不僅能應用在物件損壞和侵蝕偵測，還可以使用於包裝過程中所産生外盒損壞、汚垢，以及纖維材料的質量檢測。

自動化提升工廠産能、降低工廠意外事故。

AI人體骨幹分析技術能利用工廠原有攝影機、主機，於人體身上擷取近4,000個關節點，得即時辨識人員的姿勢及動作，如坐下、舉手等，進而能自動彙整工廠所需的各項資訊。

工廠産線數量多、作業人力龐大，難以逐一檢測作業人員是否按照標準生産流程進行，因此通常會在作業站後再設立檢測站，但若前面工站有人漏做或未符合製作標準，依舊會進到下一個站點接續作業，很難即時發現並糾正問題點，最後導致良率不一。

而導入「産線SOP分析」後，AI能自動偵測作業人員每一動作是否符合標準流程，當發現遺漏步驟、超出規定工時等異常時，將會即時通報系統。

比起傳統檢測方式，「産線SOP分析」能即時檢測産線流程，確實提高整體良率，也減少後續人員需拆解商品重新製作、檢測等不必要的時間成本。

不僅如此，AI還能自動彙整生産進度報表，有利管理階層後續追蹤作業人員的效率。

工廠的機械作業區、大型原料放置處等危險區域，若有人員不慎或意外闖入時，傳統的監控系統只能錄下影像供事後追蹤，缺乏主動通報機制，錯失應變時機、釀成災害。

「禁區危險偵測系統」扮演主動保護場域安全的角色，當AI偵測到有人員在危險區域内做出危險動作，就會通報系統並發出警示, 使人員能立即前往支援，降低不幸發生。