塑橡膠射出成型製程參數地圖技術

摘要：2021臺灣塑橡膠機械設備產值出口額超過10億美金。面對近年因國際競爭、缺工問題、商品少量多樣與減碳節能的挑戰，臺灣對設備智慧化技術的需求亦與日俱增。智慧化的基礎技術包含感測器與數據的收集、通訊與資訊模型、智慧數據分析算法等。製程參數地圖結合異常檢測技術、度量學習與降維技術、機器學習方法、結合現場專家知識，透過製程參數地圖可提供直觀的肇因分析與即時警示工具，推估原因並避免不良品持續生產造成的浪費。整個塑橡膠射出成型的過程包括提取關鍵特徵、由高維數據的距離度量進行資料清理、降維度提供直觀圖像、與行業專業人員協作標記地圖等等。期望以此技術對未來設備智慧化中的問題定義、技術組合方式、提供累積的經驗與更多啟發。
Abstract：In 2021, the export value of Taiwan's plastic and rubber machinery and equipment has exceeded US$1 billion. Due to international competition, shortage of workers, small quantity and variety of products, and international requirements for carbon reduction and energy saving, Taiwan's demand for intelligent equipment technology is increasing. The basic technologies of intelligence include sensors, data collection, communication, information models, and intelligent data analysis algorithms. The parameter map combines anomaly detection technology, metric learning and dimensionality reduction technology, machine learning methods, and domain knowledge to provide intuitive cause analysis and instant warning tools to analyze possible causes and avoid waste caused by continuous production of defective products. The entire process of plastic injection molding is featured by: feature extraction, data cleaning performed through distance metric for high-dimensional data, intuitive pictures provided by dimensionality reduction, and interactive map labeling by industry professionals. It is expected that this technology will provide accumulated experience and more inspirations for the problem definition and technology combination strategies for intelligent equipment technology in the future.

關鍵詞：異常檢測、度量學習、機器學習
Keywords：Anomaly detection, Metric learning, Machine learning

前言
Grand View Research指出2021年全球塑膠市場規模約為5,930億美金，估計2030年以前將以年均增長率3.7%成長[1]，歐洲塑料協會的Plastics–the Facts 2021報告則指出全球50%的塑膠製品在亞洲生產[2]，如圖1。依臺灣機械公會的資料[3]，2021年臺灣塑橡膠機械設備產值出口額約10.2億美金。世界各國家或地區的技術層次與主要目標產業如圖2。臺灣設備主要的市場與亞洲其他國家與地區重疊，需求為塑料包裝、3C家電用品、車用零組件與光學產品等，設備類型與種類繁多。

圖1 塑橡膠產業市場份額分布[1]
圖片來源：Grand View Research 工研院機械所重製

圖2世界各國塑橡膠產業目標市場與技術層次圖[4]
圖片來源：Plastics Europe 工研院機械所重製

臺灣塑橡膠設備出口值在機械產業中為第二名。在塑橡膠機械中，射出成型機為產值比例最高者。近年中國大陸與南韓射出成型產業快速發展，臺灣此領域的產值占比逐年下降。因此臺灣射出成型機業者必須升級以提供智慧化成型解決方案，一方面是提高產品附加價值，另一方面透過建立生產數據收集平台，以差異化服務吸引客戶，提高利潤。臺灣面對的挑戰還包括：因市場商品與設備多樣且生產環境多變，生產品質穩定需要投入大量人力。臺灣的設備業多為中小企業，能投入的研發資源不若歐美日大廠，且近年少子化問題也越發嚴重，對設備智慧化技術的需求與日俱增。另外因各國對碳排放淨零與節能的目標與時程逐漸形成共識，臺灣勢必需要提早因應此趨勢與國際規約[5]。面對前述挑戰，可能的技術發展方向為：

1.面對多樣或傳統機台，建立統一的通訊與數據擷取模組。
2.建立資料庫，收集機台生產歷程等特徵以利後續分析。
3.建立智慧分析模組，執行如參數異常檢測、預兆診斷等功能。
4.兼顧減碳節能與永續的技術，如減少廢料、計算碳足跡、有害氣體監控等。