品質異常難以提前預警
造成大量報廢損失
連續式製程為何需要導入 AI？
製造業加速導入 AI，連續式製程已成關鍵場域！
高速、連續產線需更高可靠度，人工巡檢已無法負荷
材料成本上升，報廢造成的損失更為顯著
客戶端對品質要求提升（外銷標準、供應鏈驗證）
ESG、減碳要求推動製程穩定性與材料利用率提升
AI 技術成熟：影像辨識、製程預測、設備感測全面可落地
採用連續性製程，高速、大批量生產的工廠已實現 AI 應用成果
連續式製程五大痛點
使 AI 成為必要而非選配！
業界實證的 Roll-to-Roll 製程 AI 解決方案
讓每一站的生產都可預測、可控制、可量化
捲對捲製程場域型 AI
為何你需要連續式製程場域專屬 AI 方案？
幫你達到零缺陷製造、穩定品質，降低報廢與人力依賴
適用場域
所有高速、連續、捲對捲製程產線
塑膠與包材薄膜產業
連續生產＋對外觀要求高，仰賴精密 AOI
鋰電池材料
生產速度極快、捲料長度極長、瑕疵代價巨大
軟性電子材料
速度快、瑕疵容忍度低、異物/刮傷判定敏感
纖維與紡織布捲
捲料偏移、密度不均、纖維瑕疵
鋼鐵/金屬表面處理
鋼帶表面瑕疵極多且需要快速檢查
紙業與塗佈紙
濕度、溫度、壓力等參數多，需精密調控
塗佈與膠帶產業
異物、氣泡、溢膠、厚薄不均等瑕疵多
膜材與超薄膜
厚度、破孔、異物，全檢代價高
太陽能相關薄膜材料
材料表面瑕疵影響模組可靠性
連續式製程 AI 模組架構
打造從資料到決策的全流程智慧閉環
以捲對捲（Roll-to-Roll）製程實證經驗為基礎，建立涵蓋資料、製程、品質、檢測、知識決策的完整 AI 模組化架構
現場資料層
資料採集與機台聯網
機聯網
- 整合 PLC、感測器、警報、捲號資訊
- 建立資料清洗、標準化、時間/長度對齊
AI-AOI (天眼通AI視覺偵測辨識)
- 捕捉捲料表面影像、優化檢測
- 與捲號、段落位置同步記錄
製程 & 品質智慧層
製程監控與品質預測分析
FDC (製程異常偵測與分類)
- 監控參數飄移、跳動、偏移等
- 提供即時 Rule-based + Model-based 異常警告
AIUPS品質預測與Green Zone
- 建立品質預測模型、異常因子分析
- 為不同產品建立最佳生產條件區間
- 支援事前預警與異常事後分析
知識 & 決策層
知識整合與決策支援
AI智能決策助理（知識通）
- 將異常事件、AI 分析結果、改善紀錄轉為知識
- 以自然語言查詢生產狀態、異常處置與報表
- 支援 SOP 標準化、跨班別／跨產線的 Know-how 傳承
連續式製程 AI 零缺陷製造方案
實績案例
造紙產線成功案例
AI 預測 × Green Zone 製程穩定化
- 品質偏移提前 6–12 小時預警
- 排查工時縮短 50–70%
- 報廢可望降低 10–20%
- 跨班別差異縮小 → SOP 真正可落地
- Green Zone 成功複製到多紙種，多條產線可展開
薄膜塗佈產線成功案例
虛擬量測 × 塗佈薄膜製程成功驗證
- 厚度/均勻度預測模型穩定可用
- 調機效率提升 30–50%（不再盲目嘗試）
- 異常提前發現、預測品質偏移
- 具備導入線上預測（Online VM）的可行性
膠帶產線成功案例
資料治理 × Length Mapping × 虛擬量測雛型建立
- 首次讓工廠看見「位置對應的品質與參數」關係
- VM（虛擬量測）已具備可用基礎，可快速擴展至數據通AIUPS
- 資料治理完成後，導入 AI 時程可縮短 40–60%
- 此案例成為所有膠帶/薄膜塗佈線的標準模板
半導體封裝產線成功案例
FDC × Step Segmentation × 異常分類
- 異常偵測速度快 50–80%
- 排查工時減少 60–70%
- 站別狀態一目了然 → 工程師生產力提升
為什麼選擇先知科技【連續式製程 AI 零缺陷製造方案】？
從品質、效率、人力到成本全方位提升產線競爭力的實證效益
品質層面
品質異常提前預警
線上全檢，降低漏檢
維持產線品質一致性（Green Zone）
人力層面
巡線人力下降
新人上手更快、降低資深依賴
QA/IE 減少資料比對時間
效率層面
異常追查時間大幅縮短
調機與換線速度加快
產線反應速度更快
成本層面
報廢大幅降低
原料、材料浪費程度下降
設備重大故障提前預警
管理層面
生產透明化
決策不再依賴個人經驗
可複製到其他產線與廠區
有助 ESG 與減碳