Case Study · 製造業
精密製造業導入 GPU 運算平台
AI 視覺檢測誤判率降低 60%，檢測準確率達 94%，3 個月完成建置導入
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產業類別
精密零件製造
企業規模
200–500 人
服務地區
台灣中部
導入週期
3 個月
94%
AI 視覺檢測
準確率
準確率
60%
誤判率
下降幅度
下降幅度
3個月
需求訪談至
系統上線
系統上線
⚠ BEFORE
人工目視檢測，誤判率高、速度慢，AI 計畫卡在算力不足
✓ AFTER
NVIDIA L40S GPU 平台上線，AI 視覺檢測即時推論
★ IMPACT
檢測準確率 94%、誤判率降 60%、3 個月完成導入
BACKGROUND
客戶背景與面臨挑戰
這家位於台灣中部的精密零件製造商，長期為汽車、航太等高精度產業供應關鍵零組件。隨著客戶對品質要求不斷提升，傳統的人工目視檢測方式已成為產能擴充的瓶頸：速度慢、主觀判斷導致誤判率偏高，且難以應對多型號、小批量的混線生產需求。
客戶已與 AI 軟體供應商合作開發視覺檢測模型，但缺乏足夠的 GPU 算力基礎設施進行模型訓練與即時推論，導致 AI 導入計畫長期無法落地。
人工檢測速度受限，產線瓶頸明顯
每班次需 3–4 名人工檢測員，且難以應對生產加速需求，人力成本持續攀升。
誤判率約 15%，良品率偏低
人工目視受疲勞、光線等環境因素影響，導致正常品遭誤判為不良品，造成額外返工與損耗。
缺乏 GPU 算力，AI 模型無法上線
現有伺服器以 CPU 為主，無法承載深度學習模型訓練，也不足以支撐生產線即時推論需求。
資料安全與生產線整合複雜度高
生產線 OT 網路與 IT 網路需妥善分區，避免 AI 系統引入資安風險。
SOLUTION
凱茂資訊提供的解決方案
凱茂資訊從需求評估到系統驗收，全程陪伴客戶完成 AI 算力基礎設施的建置，並確保與既有生產線系統的無縫整合。
01
算力需求評估與架構設計
分析 AI 模型推論吞吐量、影像解析度、批次大小等參數，確認 GPU 規格需求，規劃 IT/OT 網路分區架構。
02
NVIDIA L40S GPU 伺服器建置
部署 2 台搭載 NVIDIA L40S 的 GPU 推論伺服器，配置 NVMe 高速儲存與 10GbE 網路，確保低延遲推論效能。
03
AI 視覺檢測系統整合
與客戶 AI 軟體供應商協同，完成模型部署、攝影機訊號接入、產線 PLC 訊號整合與即時判斷流程驗證。
04
驗收測試與人員教育訓練
依驗收規格書進行壓力測試與精確度驗證，並對生產、IT 人員分別進行系統操作與管理訓練。
RESULTS
導入成效
系統正式上線後，AI 視覺檢測立即展現顯著成效。檢測準確率由導入前的約 82% 提升至 94%，誤判率下降 60%，良品流入不良品批次的比例大幅降低，客戶退件率隨之改善。
在人力面，原本配置於目視檢測的 3 名人員得以轉任其他產線職務，人力使用效率提升。整體 ROI 在 12 個月內達到預期目標，客戶已規劃擴增第二條產線的 AI 檢測部署。
在資安面，IT/OT 網路分區設計確保生產線不因 AI 系統引入額外風險，符合客戶集團資安政策要求。
POST-DEPLOYMENT · 導入後 12 個月追蹤
99.8%
系統可用率
12 個月
ROI 達成
+1 線
擴充部署規劃
客戶已規劃擴增第二條產線的 AI 檢測部署，並持續由凱茂提供維運服務與模型優化支援。
ROI SUMMARY · 投資回報速覽
⚡ 人力效益
3 名目視檢測人員轉調其他產線，人力資源重新配置，直接降低重工與誤判成本
📈 品質效益
退件率改善降低售後成本；誤判率下降 60% 同步減少誤廢料損失
🔄 回本週期
導入後 12 個月達到預期 ROI；第二條產線擴充使單位導入成本進一步遞減
「凱茂從需求訪談就展現了對製造業的深刻理解，不只是安裝設備，更協助我們的 AI 軟體團隊完成模型部署與產線整合。上線至今系統穩定運行，讓我們對第二條線的擴充充滿信心。」
— 生產技術部 陳經理，中部精密製造商
