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【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密
微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉
生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。
熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。
比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。
由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。
中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」
開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元
為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。
鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。
過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」
而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。
為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。
去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。
羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。
建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔
除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。
實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。
但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」
為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。
羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。
人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。
「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。
但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。
「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。
目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。
進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲
除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。
羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。
然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。
「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。
而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。
因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。
這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。
「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。
羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」
若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。
中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。
１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。
2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。
3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。
4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。
5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。
6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。
7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。
AI瑕疵辨識如何取代人工目檢
作業流程？
實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）
導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）
除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）
人工目檢１
人工垂直檢驗鋼捲
人工目檢２
人工水平檢驗鋼捲
AI作法１
以攝影機蒐集鋼帶表面影像
AI作法２
系統自動標示缺陷位置與種類
AI作法３
訓練進料區瑕疵辨識AI
附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）
資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941
【Toyota Sienna正七人豪華MPV霸主 大改款預售開跑】
(11/24)和泰汽車舉辦大改款Sienna新車預賞會
今年11月才在美國正式販售的Sienna
和泰汽車便使用最快的速度在同月份引進
並且進行全台巡迴展示同時啟動預售
大改款的Sienna分為兩個等級
旗艦版預售駕238萬元
鉑金版預售駕290萬元
並提供限量100台的早鳥優惠價
旗艦版早鳥優惠價210萬元
鉑金版早鳥優惠價265萬元
正式發表的時程預計會落在2021年第一季-
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新一代Sienna是由美國CALTY與MI Studio一同打造
外觀設計以日本新幹線子彈車頭為藍本
在保險桿與引擎蓋之間有大幅度的隆起
看上去真的頗有新幹線的肌理線條
頭燈採用LED投射式頭燈附自動水平調整
下保桿有Toyota近年來的家族化特徵
橫柵式的梯形進氣口顯得更加霸氣
車側A柱採用更傾斜的設計
搭配豐富的肌肉線條處理並延伸到尾燈
讓新一代Sienna變得更有活力
輪圈在鉑金版本也採用20吋的亮銀輪圈
旗艦版則是使用17吋輪圈
顯得相當霸氣與美式風格
車門打開在B柱下方的側裙可以看到類似WiFi的符號
若是鑰匙在手上可以在這個位置使用腳踢感應
讓側滑門不用動手便可以打開
車尾可以看到類似於Sienta的尾燈設計
利用黑色鋼琴烤漆的線條像下勾勒
並使用置中的SIENNA車型銘牌
下保桿也是使用黑色鋼琴烤漆來處理
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內裝部分變得更為時尚
並使用多層次的架構搭配軟質塑料、皮革以及木紋飾板
中央螢幕為9吋Toyoa Permium Audio主機
介面為全中文並支援Apple Carplay/Android Auto
在音響主機使用12支JBL的揚聲器
儀錶板為雙圓式儀表中間有7吋的中文資訊幕
儀表檯上方在鉑金版配備10吋抬頭顯示器
另外Sienna空間運用也相當多元
全車共有多達18的置杯架
並且中央鞍座使用簍空設計
在下方可以放置包包等物品
中央螢幕下方也有可以放置物品的空間
上面也配有Qi無線充電板
全車也有Type-A+Type-C共6個充電孔
中央扶手後方/後行李廂有1500瓦的家用插座
冷氣為前雙區後雙區共四區的恆溫空調
後座在車頂側邊都有冷氣出風口
鉑金版本也有11.6吋的後座影音娛樂系統
支援HDMI/Miracast/DLNA的畫面投射
後座椅的部分採用前二後三的配置
第二排為Super Long Slide超長滑移座椅
在鉑金版更有Ottoman腳靠
第三排為皮質座椅並可6/4分離傾倒收納
讓車室空間運用更多元
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動力部分由於環保法規關係
導入2.5升的引擎並配油電複合系統
此顆引擎為新世代代號A25A-FXS的直列四缸引擎
最大縱效馬力為247匹
引擎最大扭力24.2公斤米 馬達最大扭力為27.5公斤米
變速系統為E-CVT電子控制無段變速系統
傳動系統為前輪驅動
底盤平台新的Sienna使用TNGA-K打造
懸吊系統為前麥花臣後多連桿前後皆附防傾桿
行車模式提供EV/ECO/Normal/Sport等模式
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安全部分全車標配10氣囊
TSS2.0的駕駛輔助系統
包含ACC全速域主動式車距維持定速系同(含Stop&Go)
PCS預警式防護系統
LTA車道循跡輔助系統
AHS智慧型遠光燈自動遮蔽系統
PKSB防碰撞輔助系統
ACA主動過彎輔助系統
PVM環景影像輔助系統
PSM盲點偵測警示系統
RCTAB後方車側警示系統
讓駕駛員在駕駛這類大型MPV會更加容易
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雖然現在SUV風氣盛行
不過大型MPV還是有它的市場在
和泰汽車如此迅速導入全新Sienna
相信就是不讓其他貿易商有導入空間
而目前台灣市場的對手Carnival/Odyssey也尚未上市
所以Sienna算是占得先機
並且開出不錯的早鳥優惠價格
有興趣的朋友們要趕快去展間看看了
By熊子
#全民瘋車Bar #廖怡塵 #壯壯 #熊子 #預賞
#Toyota #Sienna #MPV #七人座 #大型MPV
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新在哪裡？
●車身原先的鍍鉻件，增添黑色烤漆點綴
●霧燈外框、車側後飾鏡外殼、車側防護桿、後保險桿施以黑色處理
●配備黑色車斗防護架
●足踏 20 吋 "Talca" 黑色鋁圈
●中控台飾條及冷氣出風口外框採鏡面黑色處理
●駕駛艙頂篷改為黑色
●座椅也升級為 Vienna 雙色真皮座椅
●車色提供素色香草白及珍珠黑共 2 款
#Amarok
#福斯商旅
#Black_Edition
在戶外娛樂活動的增加、後座開放載人等誘因的推波助瀾之下。皮卡車款在國內市場近年來逐漸蔚為一股風氣，幾間品牌開始著手引進自家皮卡作品搶市，其中來自德國的 Volkswagen Amarok 自推出以來均強調其德國進口血統，與同級車款產生區隔。
為了強化市場競爭力，台灣福斯商旅在今年 4/27 推出限量 30 輛的 Amarok V6 Black Edition 特仕車型，全車搭載內外黑化專屬套件，建議售價為新台幣 172.8 萬元起。
延伸閱讀：https://www.7car.tw/articles/read/66515
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新在哪裡?
●售價微幅調漲
●車頭保險桿氣壩造型微調
●全車系標配 LED 頭燈，同時內部造型些也經過重新設計
●換上 5 幅 10 爪造型 17 吋鋁圈
●車尾尾門擾流板採用亮黑色烤漆
●尾燈新增 LED 光條設計
●內裝座椅菱格紋造型更新
●新增駕駛座椅電動調整(豪華型以上，10 向調整)
●新增 LED 照地燈(全車系標配)
●配備 Drive+ Connect 7 吋 Wi-Fi 主機
●後廂取消備胎，容量從 289L 提升至 377L
●全車系標配 TSS 系統，包括 PCS 預警式防護系統、ACC 主動式車距維持系統、LDA 車道偏移警示、AHB 智慧型遠光燈自動切換，豪華型以上更提供 PKSB 防碰撞輔助系統，在時速 15 公里下，系統判斷車輛有碰撞風險時，會發出警示並降低動力輸出主動煞車輔助，避免產生碰撞。
自 2014 年巴黎車展，首度展出 C-HR 概念車開始，一路到 2016年日內瓦車展正式推出，C-HR 憑著前衛、動感的跨界設計始終扮演著相當搶眼的角色。而在今年 10 月，C-HR 正式在海外市場發表中期改款車型，和泰汽車也很迅速地選擇於 12 月中正式推出，全車系編成提供經典、豪華與尊爵 AWD 三個等級，售價分別為 89.5 萬元、95.9 萬元、106.9 萬元起。
延伸閱讀:https://www.7car.tw/articles/read/63171
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今早買完菜回家，自己開車不小心刮傷。
保乙式才三個月，很猶豫要不要出險……
朋友建議汽車美容，但我真心覺得可能效果有限，因為車子是刮傷的很深，見骨的哪種。
有人有經驗可分享嗎？現在很憂鬱QQ
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