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[導(dǎo)讀]位于深圳市光明新區(qū)高新技術(shù)園區(qū)的華星光電生產(chǎn)線是迄今為止國內(nèi)首條完全依靠自主創(chuàng)新、自主團隊、自主建設(shè)的高世代面板線。項目于2010年1月16日開工建設(shè),2011年8月8日建成投產(chǎn),2011年10月12日開始量產(chǎn),其主要產(chǎn)品為28英寸、32英寸、48英寸以及55英寸液晶面板,設(shè)計產(chǎn)能為月加工玻璃基板10萬張。投產(chǎn)后,產(chǎn)能快速爬升,2012年9月達到月產(chǎn)10萬張基板的滿載產(chǎn)能,以10個月的時間,提前3個月完成產(chǎn)能及良率的爬坡;2012年12月,通過生產(chǎn)工藝優(yōu)化,產(chǎn)能再創(chuàng)新高,達到12萬片。

位于深圳市光明新區(qū)高新技術(shù)園區(qū)的華星光電生產(chǎn)線是迄今為止國內(nèi)首條完全依靠自主創(chuàng)新、自主團隊、自主建設(shè)的高世代面板線。項目于2010年1月16日開工建設(shè),2011年8月8日建成投產(chǎn),2011年10月12日開始量產(chǎn),其主要產(chǎn)品為28英寸、32英寸、48英寸以及55英寸液晶面板,設(shè)計產(chǎn)能為月加工玻璃基板10萬張。投產(chǎn)后,產(chǎn)能快速爬升,2012年9月達到月產(chǎn)10萬張基板的滿載產(chǎn)能,以10個月的時間,提前3個月完成產(chǎn)能及良率的爬坡;2012年12月,通過生產(chǎn)工藝優(yōu)化,產(chǎn)能再創(chuàng)新高,達到12萬片。

企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

當前,無論是最新智能手機,還是大屏幕電視,全球消費類電子產(chǎn)品需求增長迅速。 LCD 屏幕是當今許多電子設(shè)備的關(guān)鍵組件,作為 LCD 屏幕制造商,面臨的壓力在于如何制造高品質(zhì)的產(chǎn)品來滿足需求。

對于總部設(shè)在深圳的顯示器組件制造商華星光電而言,要在這個瞬息萬變、競爭激烈的行業(yè)保持領(lǐng)先優(yōu)勢,需要持續(xù)改善生產(chǎn)流程和質(zhì)量標準。目標是先于競爭對手向市場推出先進的優(yōu)質(zhì)組件,同時降低成本以保護利潤率。

要在競爭白熱化的 LCD 制造業(yè)取得成功,華星光電必須在緊張的時間內(nèi)交付高品質(zhì)的產(chǎn)品,但耗時的產(chǎn)品檢驗削弱了它的敏捷性。為了實現(xiàn)這些目標,華星光電一直在努力打造智能工廠、優(yōu)化流程并采用最新技術(shù),以實現(xiàn)更快速、更高效的運營。該公司成功將多達 95% 的 LCD 制造流程實現(xiàn)了自動化。 不過,有一個瓶頸仍然存在:極其重要的質(zhì)量檢驗階段。

AI引入車間,提升產(chǎn)品質(zhì)檢效率

隨著華星光電LCD面板產(chǎn)能的持續(xù)提升,為保證產(chǎn)品質(zhì)量,華星光電需要引入更為高效、嚴格的質(zhì)量檢測過程,以避免產(chǎn)品出現(xiàn)品質(zhì)問題,最終給企業(yè)運營帶來重大損失。華星光電的工廠負責(zé)人說“檢驗是整個制造流程最關(guān)鍵的部分,為保證產(chǎn)品質(zhì)量,質(zhì)檢人員不得不分別檢查每個 LCD 屏幕,以檢查是否存在瑕疵。盡管我們的檢驗人員訓(xùn)練有素,但仍有可能漏掉缺陷。同時培訓(xùn)一名經(jīng)驗豐富的員工需要花費大量時間和資源。如果我們未能在發(fā)給設(shè)備制造商前發(fā)現(xiàn)瑕疵,可能導(dǎo)致代價高昂的產(chǎn)品退貨和返工,更不用說這將對我們的卓越產(chǎn)品聲譽造成損害。”

為了提升產(chǎn)品的質(zhì)檢準確率,降低由于人工失誤帶來的瑕疵產(chǎn)品流入市場,華星光電將人工智能 (AI) 引入了工廠,使用 IBM Watson IoT加速目視檢查流程,并更快速、更準確地檢測產(chǎn)品瑕疵。

華星光電引入了 IBM Visual Insights,這是一款 AI 支持的檢驗解決方案,通過將產(chǎn)品圖像與已知缺陷圖像庫做比對,智能地檢測缺陷。 Visual Insights 可與現(xiàn)有檢驗流程輕松集成,讓華星光電能夠迅速啟動和運行該解決方案。

通過與 IBM 研發(fā)團隊合作,華星光電打造了一個庫,其中包含大量在其生產(chǎn)線拍照的圖片。 該團隊對圖像進行了分類,包括合格產(chǎn)品和包含各種不同缺陷的產(chǎn)品。接下來,他們使用 Visual Insights 訓(xùn)練 AI 模型,該模型可以區(qū)分這些類別。在車間的檢驗點,華星光電將此模型應(yīng)用到與超高清相機相連的邊緣計算服務(wù)器。相機在檢驗點拍攝產(chǎn)品圖像,而 Visual Insights 利用 AI 模型將這些圖像與相應(yīng)的缺陷圖像進行快速比較,并相應(yīng)地對圖像進行分類。分類的結(jié)果隨后發(fā)送到云中,供檢驗人員檢查和評估。

VisualInsights 對它分類的每張圖像分配置信水平,從零(無匹配)到 100%(完全匹配)不等。 如果置信水平低于可接受的閾值,系統(tǒng)提示檢驗人員檢查此項目并確定是否確實存在缺陷。這項能力有助于減少檢驗時間和成本,讓華星光電可以僅將人員專業(yè)知識應(yīng)用到真正需要的地方,同時在多數(shù)情況下依靠智能視覺識別。

作為一款 AI 解決方案,Visual Insights 不停地進行學(xué)習(xí)。 它持續(xù)地從檢驗團隊獲取反饋,檢驗團隊利用他們多年積累的專業(yè)知識檢查并評估它的自動化分類。糾正信息以及來自車間的圖像隨后包含到 AI 模型的下次訓(xùn)練周期中,從而改善它檢測未來缺陷的能力。

AI實踐為企業(yè)創(chuàng)造價值

通過整合 AI 技術(shù)與人員專業(yè)知識,華星光電推動實現(xiàn)更準確的產(chǎn)品檢驗,有助于最大限度降低可能有缺陷的產(chǎn)品離開生產(chǎn)線的風(fēng)險,從而提高整體產(chǎn)品質(zhì)量。這將降低成本、提高制造產(chǎn)量,并支持公司保持高質(zhì)量標準,從而保護公司的卓越產(chǎn)品聲譽。

此外,借助智能檢驗功能,華星光電可以加速處理以往單調(diào)乏味、耗費時間的手動任務(wù)。 Visual Insights 可以在數(shù)毫秒內(nèi)完成產(chǎn)品圖像分析,比操作人員快數(shù)千倍。 這有助于華星光電快速、自信地識別缺陷,從而縮短檢驗交付周期。

華星光電的工廠負責(zé)人總結(jié)道:“華星光電的首要任務(wù)是利用創(chuàng)新性技術(shù),向消費者提供最優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。 IBM Visual Insights 幫助我們將卓越運營提升到更高水平。 我們期望繼續(xù)與 IBM 合作,并利用 Visual Insights 全面實現(xiàn)智能制造。”

武漢華星光電主要產(chǎn)品為高端智能手機與移動PC顯示屏。趙軍總向媒體介紹:“小尺寸顯示屏分辨率高,制作工藝復(fù)雜,以往主要靠進口,隨著國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,國產(chǎn)顯示器開始唱主角。”

投資額160億元的t3項目,是我國首條完全依靠自主創(chuàng)新建設(shè)的第6代LTPS(低溫多晶硅)顯示面板生產(chǎn)線,目前已實現(xiàn)量產(chǎn)。投資額350億元的t4項目,是我國首條主攻柔性折疊顯示屏生產(chǎn)線——第六代柔性LTPS-AMOLED顯示面板生產(chǎn)線,首臺曝光機于7月20日搬入廠房,預(yù)計2019年上半年產(chǎn)品點亮,2020年上半年實現(xiàn)量產(chǎn)。

趙軍總表示,公司的持續(xù)快速發(fā)展與長期潛心研發(fā)是分不開的,去年公司申請發(fā)明專利1483件,已連續(xù)多年位居湖北省首位。

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