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攜手國銳自動化｜達明機器人 CNC 上下料實例，破解產線人力困境

在工業 4.0浪潮下，CNC 加工產業朝自動化轉型已成趨勢，而上下料作業的長期挑戰卻限制企業發展。達明機器人攜手重要合作夥伴國銳自動化，以 AI 視覺與協作機器人為核心，推出 CNC 自動上下料解決方案，透過實際案例協助企業降低營運成本、提升生產效率並強化生產安全，加速智慧製造升級。 CNC 產線挑戰浮現，三大難題阻礙發展  人力成本高，招募與留才不易 人工上下料效率不佳、人力成本高，擁有多台工具機的企業承受沉重的人力支出；工作繁瑣且單調，具備專業技能的人才短缺且不易留任，職缺頻繁出現，影響訂單交貨。  生產效率低，工具機經常處於待機狀態 人工受體力與專注力限制，有效工作時間較短，也容易因疲勞或分心，導致工具機頻繁等待上下料；換線調校耗時，多批次生產切換工件時也需要較長時間，難以維持全天候連續生產，並使交期延長。 安全風險高，作業危害不易排除 工作人員需頻繁進入工具機內部作業，可能遭高速刀具或飛濺鐵屑傷害；人工操作也較容易產生誤差，增加產品報廢率與生產成本。 目前 CNC 產業的主要挑戰，正從「工具機硬體精度不足」快速轉向「熟練操作人員短缺」與「單件生產流程效率不佳」。因此，2026 年的技術發展重點，是從仰賴人工經驗的機械切削，全面轉向資料驅動的自動調適網路。 突破困境：TM AI Cobot，開創CNC 上下料新模式 面對產業挑戰，達明機器人攜手國銳自動化，以結合AI 視覺的協作機器人為核心，推出客製化上下料解決方案，取代重複性人工操作，在節省人力、提升效率與強化安全三方面帶來突破，並適用於多種產業應用。    AI 視覺整合｜輕鬆因應複雜作業環境 達明機器人搭載高精度 3D 視覺與 AI 演算法，能自動辨識工件的位置與姿態，甚至分辨細微的表面缺陷，解決散裝進料、不規則工件等人工不易處理的問題。無論是精密零件或曲面模具，皆可穩定抓取與檢測，持續維持加工精度與一致性。加工完成後還能即時檢測尺寸與外觀品質，減少抽樣檢測流程，顯著提升良率，協助企業節省時間與成本。   導入自動化｜24小時不中斷 達明機器人透過精準抓取、裝夾與上下料動作，實現全天候連續生產，工具機不再等待人員操作，設備稼動率全面提升。單台機器人可同時支援多台 CNC，大幅減少設備閒置時間；高效率的生產節拍搭配標準化作業，可降低人員疲勞造成的誤差與品質波動，使生產更具彈性、反應更快、效率更高。  操作簡易｜快速部署與換線 無需設置安全圍籬，碰撞即停設計讓工作人員可隨時介入調整，同時兼顧生產效率與操作安全。採用手拉示教與圖形化程式設計介面，非專業技術人員也能透過直覺操作快速設定生產任務，將現場調校時間從數天縮短至數小時，協助企業快速因應市場變化。配合 AI 自我學習功能，機器人只需少量樣本即可學會新工件的處理邏輯，換線迅速、適用性高，符合少量多樣與客製化生產的未來趨勢。  達明機器人與國銳自動化的深度合作，不僅解決CNC 上下料產業的關鍵挑戰，更提供可複製、可推廣的自動化應用範例。高人力成本、低效率與高風險不再是難以解決的問題！達明機器人結合 AI 視覺並支援多元應用情境，讓機器人取代人員執行繁重、費力且高風險的工作，協助企業降低營運成本、提升生產效率並強化生產安全，穩健邁向智慧製造。未來，雙方將持續合作，投入核心應用領域，協助更多製造企業突破發展瓶頸，實現穩健成長。

深耕 3C 智慧製造｜達明機器人三大應用，開創提升營運效益的新契機

在 3C 電子產業朝彈性生產、高精度與智慧化轉型的趨勢下，協作機器人已成為解決生產瓶頸、提升核心競爭力的關鍵設備。達明機器人憑藉「機器人本體＋內建 AI 視覺」的整合式創新理念，持續投入 3C 電子製造的完整製程，以精準、高效率且操作便利的自動化方案，協助電路板、工業相機等領域降低營運成本、提升生產效率，打造智慧製造新局。 應用情境 拆除 SMT 電路板連接器保護蓋，在高溫環境中維持精準且高效的作業 在電路板 SMT 組裝流程中，PCBA 經過回焊爐後仍處於高溫狀態。此時拆除連接器保護蓋，不僅要求高度精準的操作，更需降低人員接觸高溫工件的風險，並確保生產效率。傳統人工拆除作業速度較慢、容易出錯，也可能因接觸高溫工件造成人員受傷，進而影響生產進度。 TM AI Cobot 憑藉內建的 AI 視覺定位功能，精準辨識並定位 PCBA保護蓋，實現視覺系統與協作機器人的整合作業。定位精度可達0.1 mm，能靈活調整姿態，快速且準確地完成保護蓋拆除作業，全程無需人員介入。   應用優勢： TM AI Cobot 標準配備 AI 視覺功能，具備高速且穩定的作業表現，操作方式也相當便利，可大幅降低人力需求、避免高溫作業風險並有效提升生產效率。目前已廣泛應用於 3C 電子製造業，成為 SMT 產線智慧化升級的重要工具。 工業相機鏡頭模組 AI 檢測，全方位守護產品品質 工業相機鏡頭模組結構精密，Lens、外殼、PCBA 元件、FPC、Label 及點膠量等關鍵部位的微小缺陷，都可能影響產品最終效能。傳統人工檢測容易發生漏檢或誤判，且檢測效率較低，難以因應大規模生產需求。 TM AI Cobot 專為此應用開發鏡頭模組 AI 檢測方案。機器人會自動從多個角度拍攝鏡頭模組並擷取影像，再透過 AI 深度神經網路模型，全面檢測各個關鍵部位，精準辨識缺件、損傷、漏裝、漏點膠等外觀與組裝問題，讓整個檢測流程自動化與智慧化。此方案的核心優勢，在於 AI 技術與機器視覺的整合。   應用成效： 相較於傳統人工檢測，達明機器人的 AI 檢測方案不僅大幅提升檢測效率，更能有效降低漏檢率與誤判率、穩定產品品質並減少不良品損耗，從製程端降低生產成本，協助工業相機鏡頭製造商達成高品質、高效率生產。 SMT 供料器推車清潔除塵，維持生產精度 在 3C 電路板 SMT 組裝廠中，SMT 供料器推車經過長期使用，會累積散落元件、灰塵及其他異物。若未定期清潔，這些異物會直接影響貼片機的取料精度與貼片品質，進而提高產品不良率並影響生產效益；這也是許多 SMT 工廠常見的問題。 TM AI Cobot 提供 SMT供料器推車自動清潔方案。在供料器裝料前，先將推車送至機器人自動清潔工作站；機器人再透過 AI 視覺功能，精準定位推車表面、邊角及其他重點清潔區域，完整執行清潔除塵作業，確保推車潔淨度符合生產標準。  應用價值： 機器人具備高速且穩定的清潔能力，可取代傳統人工清潔，不僅節省人力成本，也能確保清潔品質，降低清潔不完全造成的生產風險，維持貼片機正常且高效運作。此方案協助電路板工廠落實精準製程管理，進一步降低營運成本、提升生產效率，並適用於各類 3C 電子製造需求。 深耕智慧製造，開創智動化未來 從 SMT 產線的精準作業、鏡頭模組的品質檢測，到生產支援作業的清潔維護，達明機器人透過三大核心應用回應 3C 電子產業的生產挑戰。AI 視覺與 TM AI Cobot的深度整合，能為工廠提供高效率、穩定且操作便利的智慧化解決方案。 達明機器人憑藉內建視覺、AI 演算法等核心優勢，持續投入 3C 智慧製造領域，協助企業減少人力需求、提升生產效率並穩定產品品質，進一步降低營運成本並提升生產效率。  未來，達明機器人將持續深化 AI 視覺與機器人技術的整合創新，推出更多適用於 3C 電子產業的自動化解決方案，協助更多企業完成智慧製造升級，共創智慧製造新未來。

AI 視覺技術解決半導體業超音波設備的複雜 IC 瑕疵檢測難題

背景與客戶需求 一家領先的電子製造商在積體電路 (IC) 的封裝生產線上，面臨嚴峻的品質檢測瓶頸。該客戶原先使用超音波設備進行 IC 內部瑕疵檢測，但設備的「首件良率 (First Pass Yield, FPY)」僅約 50%。為了達到生產標準，作業人員必須進行大量的人工覆判，才能將 FPY 提升至 95%~98% 的目標。該客戶急需一套自動化且具備智慧功能的視覺解決方案，以取代高耗能的人工覆判流程，不僅要提升檢測準確度，更要減輕現場作業人員的負荷。 面臨挑戰 嚴格的面積檢測閾值： 檢測標準極為精確。單一氣泡面積不得超過 IC 總面積的 3%，且所有氣泡面積總和不得超過 IC 總面積的 5%。複雜的多層影像成像： 超音波掃描需評估兩層結構：第一層為 IC 氣泡，第二層則為錫焊層。「映射 (Mapping)」干擾： 錫焊層的反射影像（即「映射」）常會投射至 IC 層，系統必須具備足夠的智慧，能正確辨識並將這些反射排除於瑕疵之外，判定為良品。瑕疵形狀不規則： 氣泡的形狀隨機且多變，導致傳統規則式 (Rule-based) 的機器視覺難以精確計算其面積。 解決方案 為了克服上述挑戰，我們部署了 TM AI+ AOI Edge 解決方案，透過深度學習技術執行先進的影像分析與運算： AI 語義分割 (Semantic Segmentation) 系統採用 TM AI Segmentation 技術，取代傳統視覺演算法。此神經網路能精準界定晶片邊界與不規則的不良區域。透過提取這些像素級的區域，AI 可精確計算瑕疵佔晶片面積的百分比，嚴格執行 3% 與 5% 的規範。 無縫自動化工作流 超音波設備輸出原始影像後，透過網路由 TM AI Edge 即時擷取。在 TMflow 軟體中，系統會自動調整影像對比度，使不良特徵更加顯著，確保 AI 模型能即時做出高準確度的判斷。 自動化訓練與迭代 該解決方案整合了強大的伺服器端 AI Trainer。作業人員可針對邊緣案例（如複雜的映射反射）進行覆判，並透過Auto AI Training功能(自動收集圖片、訓練模型、部署模型)，讓AI系統持續學習，越用越精準。 執行成果與效益 高精密品質控管： TM AI 解決方案自動化執行了繁複的數學運算，確認氣泡總面積是否符合 5% 及 3% 的嚴格公差，有效消除人工判讀的主觀誤差。提升營運效率： AI 自動處理了超音波設備標記出的 50% 待確認零件，大幅降低人工覆判的人力需求，有效降低人事成本。持續優化循環： 在導入初期，雖然複雜的「映射」反射仍會標記供人工確認，但透過閉環反饋機制，AI 模型能持續從作業人員的判定中學習，使生產線隨著時間推移達到更高的自動化水準。 結論 本案例展示了將專業檢測設備與TM AI+ AOI Edge結合，如何成功轉化深陷瓶頸的品質控管流程。透過 AI 語義分割技術與持續性的機器學習，我們為客戶提供了一套高精準度、自動化且具備擴充性的解決方案，有效解決 IC 檢測的複雜課題。

攜手斯坦德機器人 & 台裕科電子科技

解鎖半導體封測模具「全自動雷射清模」新典範 在半導體封裝測試的精密輸送帶上，模具的清潔度是決定晶片封裝良率、保障生產穩定性的關鍵一環 。半導體元件在生產加工過程中，不可避免地會產生氧化物、微塵、膠渣等殘留雜質，這些雜質會嚴重影響元件的性能與壽命，甚至導致晶片失效 。然而，傳統人工清模不僅效率低下且容易損傷模具；而半自動模式又難以滿足彈性產線的需求，成為制約半導體製造升級、提升效率的瓶頸 。 作為全球 AI 協作機器人領航者，達明機器人（Techman Robot）攜手合作夥伴斯坦德（Standard Robots）與台裕科電子科技，以 AI協作機器人為主、斯坦德 AGV（無人搬運車）為移動載體，聯手打造出全新的「複合式機器人解決方案」。本方案融合了雷射清模技術，為半導體封測模具清洗提供全流程的自動化支援，以技術協同破解產業痛點，強力助攻半導體智慧製造轉型升級 。   強強聯手：讓半導體模具清模更高效、更穩定 產能翻倍，顯著減少停機損耗 相較於傳統需要拆卸模具的人工清洗方式，雙方協作的複合式方案可實施產線在線快速清模，讓清洗效率大幅提升 ；同時，模具的維護週期也顯著延長，有效減少設備停機帶來的產能損耗，進一步拉高整體設備效率（OEE） 。 非破壞性清洗，極大化延長模具壽命 憑藉達明機器人AI協作機器人的高精度與非接觸式操作，能完全杜絕模具刮傷、變形等問題，精準清除奈米級的殘留污垢 。這不僅能有效延長模具使用壽命，更能保障模具的精度穩定性，協助企業降低生產成本 。 無人化作業，降低人力成本 清洗全流程皆無需人工干預，可實現全天候 24 小時不間斷運作，大幅降低人力投入 。同時，還能徹底規避因人工操作帶來的安全隱患與人為誤差風險，讓企業能將核心人力聚焦於更高價值的生產環節 。 彈性客製化調配，輕鬆應對擴產需求 透過達明機器人AI協作機器人內建的AI智慧視覺技術，搭配斯坦德 AGV 的靈活移動優勢，系統能快速適應不同規格、結構的模具。機台導入與調試便捷高效，讓企業能輕鬆應對半導體產線的頻繁變更與產能擴充需求 。  雷射清模前後對比  攜手共贏，共創半導體智慧製造新未來 半導體產業的高品質發展，核心在於製造設備的技術升級與企業間的技術協同。達明機器人與斯坦德、台裕科攜手打造的複合式機器人清模方案，不僅成功解決了半導體封測模具維護的長期痛點，更憑藉自動化、智慧化、彈性化的技術優勢，為晶片製造商提供高效、可靠的智慧製造升級方案 。

提高汽車產線製造效率：AI 驅動的 CNC 工具機上下料

背景與客戶需求 在步調極快的汽車製造業中，精準度與效率至關重要。近日，一家專注於移動技術、電氣化及自動駕駛解決方案的全球汽車零部件供應商與達明機器人（Techman Robot）攜手合作，旨在解決工廠產線上的關鍵瓶頸。其目標非常明確：將 CNC 工具機的軸承和齒輪上下料流程實現無縫自動化，同時確保嚴格的品質控制。 面臨挑戰 客戶需要一套可靠的自動化機械看護（Machine Tending）解決方案來處理原料和成品工件。然而，實際的製造環境帶來了數個複雜的技術難題： 非結構化儲存： 工件深嵌在堆疊的鋼盒內部，使傳統的自動化系統難以精確定位與抓取。惡劣的光學條件： 金屬軸承和齒輪表面通常覆蓋著切削油，造成高表面反射率，極易干擾傳統的視覺系統。製程驗證： 自動化系統需要具備認知能力，以完美區分未加工零件與已完成 CNC 製程的零件，從而避免代價高昂的加工錯誤。 解決方案 為了克服這些障礙，客戶導入了 TM AI 協作機器人，利用我們原生內建的視覺系統和先進的 AI 功能，將整個 CNC 上下料流程全面自動化。 此解決方案的核心實施項目包括： 先進的深度感知： 透過將內建的 EIH（手眼視覺）2D 視覺與距離感測器相結合，協作機器人即使在堆疊鋼盒的嚴苛局限空間內，也能精準導航並定位工件。強大的 AI 物件偵測： 協作機器人利用 AI 驅動的物件偵測技術來確保精準的定位與抓取。此技術徹底克服了由高反射率和重油污干擾所產生的視覺影響。智慧 AI 分類： 我們部署了 AI 分類模型，能即時將零件歸類為「未加工」或「已加工」。這確保了只有正確的原材料才會被送入 CNC 工具機，扮演著自動化品質把關者的角色。  成果與效益 透過導入這套智慧協作機器人解決方案，該汽車零部件供應商成功升級了其生產線。TM AI 協作機器人不僅將機械看護中重複性的體力工作自動化，還提供了確保正確加工所需的 AI 驅動認知檢測。 此特定應用在 2024 年已成功部署超過 100 台，該案例有力地證明了將 AI 視覺與協作機器人相結合，能如何有效解決現實世界中重工業製造所面臨的挑戰。

解決人工調機地獄，快速複製機器手臂的取放動作

背景與客戶需求 在自動化搬運車 (AMR) 結合機器手臂的應用中，系統通常會利用貼在多層物料架 (E-Rack) 各個槽位上的 TM Landmark 當作定位基準。工程師會以 Landmark 為基礎，教導機器手臂如何在該槽位精準地夾取或放置物料 (FOUP)。最好是只要教導機器手臂一個槽位的取放動作，就能直接套用到層架上的所有槽位。 面臨挑戰 現實往往比想像複雜，因為當機器手臂在不同位置上移動時，本身就會產生非線性的誤差。再加上每一個槽位上貼附的 Landmark，在實際位置或傾斜角度上，都很難做到百分之百的完美一致。 這些微小的偏差，會導致機器手臂移動到指定位置時產生物理偏移，嚴重時甚至會造成機器撞擊或干涉。為了彌補這些誤差，過去系統整合商只能純手工針對每一個槽位逐一微調修正，這是一個極度耗時且人力負擔極大的痛點。 解決方案 達明機器人推出了極具巧思的智能複製線 (Intelligent Cloning Workflow) 解決方案，工程師不需要再逐一微調，而是導入一個專屬的治具 (Jig)，上面同樣貼有 Landmark。工程師只需要在這個治具上，教導機器手臂建立一次完美的取放點動作即可。接著，機器手臂會利用內建的智慧視覺，分別拍下原本層架槽位上的標記以及治具上的標記。系統會自動換算出兩者之間的相對關係，讓取放點的座標直接跟著治具無縫轉移到下一個槽位，完全不需要人工重新教導。  成果與效益 這套方案能將機器手臂的取放誤差精準控制在極小的正負 1 毫米 (±1mm) 以內，且時間成本也大幅縮減。假設工廠有多達 100 個槽位，傳統人工微調每個槽位需要 10 分鐘，總共要耗費高達 1,000 分鐘。 採用智能複製線後，初次教導只要 10 分鐘，剩下 99 個槽位每個只需 1 分鐘讓機器拍照辨識。總部署時間從 1,000 分鐘暴降到只需 110 分鐘，一口氣節省了近 90% 的時間，同時也大幅降低了人為出錯的機率。 結論 智能複製線成功取代了過去耗時費力的人工調機作業。企業在面對同站點、多槽位的複雜任務時，終於能輕鬆實現動作的快速複製與精準部署。

安全氣囊紗線品質控管——AI 瑕疵檢測自動化

背景與客戶需求 一家在工業、運動及釣具領域享譽盛名的線捲製造龍頭企業，近期啟動了一項策略性計畫，旨在提升其安全氣囊紗線生產的品質管控。該計畫的核心目標是優化檢測流程，以滿足汽車零組件嚴苛的安全標準。其主要目標是實現「毛羽 (Fuzz)」檢測的自動化（即紗線捲上的纖維起毛或瑕疵）。該生產線要求在每 8 小時的班次中檢測約 650 捲線捲。由於確保高產能與良率至關重要，客戶希望從人工製程轉型為自動化 AI 解決方案，以確保瑕疵檢測的可靠性。 面臨挑戰 紗線捲的檢測具有獨特的視覺複雜性，使得傳統基於規則（Rule-based）的視覺系統難以應付：瑕疵型態多樣： 「毛羽」瑕疵的形態差異極大，需要一個具備彈性、能學習多種瑕疵形式的檢測系統。高視覺雜訊： 纏繞紗線的紋理會產生背景雜訊。若無先進處理技術，標準視覺系統容易將正常繞線誤判為實際瑕疵。景深與對焦問題： 由於相機是檢測圓柱體線捲的側面，位於弧度邊緣的瑕疵常顯得模糊或失焦，導致潛在的漏檢風險。標記歧義： 人工標註者與 AI 預測在瑕疵精確區域的認定上存在差異，難以建立「完美」的標準基準（Ground Truth）。 解決方案 為了應對上述挑戰，達明機器人運用 AI 技術結合高階視覺硬體進行了概念驗證（PoC）。 檢測架構包括：視覺硬體： Basler acA2500-14gm 相機，搭配 OPTART 25mm 定焦鏡頭與 CCS LDR2-50SW2-JD 光源。配置參數： 系統設定物距為 30 公分，捕捉線捲側面影像。機構策略： 為解決線捲弧度導致的失焦問題，評估結論建議必須導入旋轉機構，將瑕疵帶入焦平面以進行精確檢測。  AI 模型訓練 本專案利用 TM AI+ (版本 2.22.1700) 打造強健的瑕疵檢測模型。數據集構成： 訓練集包含 98 張影像以捕捉多樣化的瑕疵形狀，另保留 17 張影像用於測試。標籤標註： 團隊對數據集中的瑕疵 (NG) 進行標註，初始訓練涉及 59 個標註實例。持續優化： 由於瑕疵外觀變異大，初期驗證損失（Validation Loss）難以降低。團隊認定 「Auto AI Training」 為關鍵功能，能自動收集負樣本並強化模型對過失標（False Positive）的抵抗力。 成果與效益 在達明機器人實驗室環境下的評估證明了 AI 解決方案的可行性：有效檢測： TM AI 系統在受控的實驗室環境中成功偵測到瑕疵。解決過失標問題： 儘管紗線紋路複雜，AI 仍能分辨正常繞線與實際的毛羽瑕疵。釐清機構需求： 測試顯示靜態取像會因模糊導致漏檢（某一測試集中 59 個標籤中漏檢 3 個）。分析證實，導入旋轉機構確保瑕疵位於焦點內，即可解決漏檢問題。透過 Auto AI 實現擴展性： 針對變化無窮的毛羽形狀，團隊建議實施 Auto AI Training，持續精煉模型並減少人工與 AI 判斷之間的歧義。 結論 針對 此項評估證明，AI 檢測能克服安全氣囊紗線等複雜紋理上的細微瑕疵偵測難題。雖然環境因素（如燈光與對焦）至關重要，但透過 TM AI+ Trainer 與合適的機構設計相結合，可確保自動化品質控管流程的可靠性。藉由導入 Auto AI Training，系統具備了適應新瑕疵變異的未來擴展性，確保長期的品質一致性。

知名機車大廠鑄造自動化

背景與客戶需求 一家國際知名的機車製造大廠，在其鑄造製程的原料端面臨嚴峻挑戰。產線需要處理交錯堆疊高達 21 層、單塊重達 7 公斤且尺寸細長的鋁錠。客戶急需一套能結合自動化與 AI 視覺的解決方案，以取代傳統人力，解決高昂的人力成本並提升定位與取放的精準度。 面臨挑戰 高強度勞動與工傷風險： 頻繁搬運 7 公斤重物並需長期彎腰，導致人員職業傷害風險極高，且缺工問題嚴重。物理視野限制 (FOV)： 由於鋁錠尺寸過長，單一鏡頭的視野範圍 (FOV) 難以在近距離內一次涵蓋整支鋁錠。堆疊複雜度： 鋁錠採 21 層交錯堆疊，且表面反光，傳統視覺難以精確辨識深度與位置。成本考量： 客戶希望避免使用極其昂貴的 3D 相機系統，尋求更高性價比的解決方案。 解決方案 我們導入了具備高運算能力的 AI 視覺方案，成功以軟體實力突破硬體限制：AI Instance Segmentation (2D 取代 3D)： 捨棄昂貴的 3D 相機，改用 AI 實例分割技術。透過深度學習模型，在 2D 影像中即可精準辨識堆疊鋁錠的輪廓與層次，大幅降低硬體建置成本。獨家定位演算法： 針對 FOV 無法全覽長條鋁錠的問題，開發特殊演算法分別定位鋁錠的「上端」與「下端」特徵，再自動計算出中心座標，確保機器手臂能精準抓取重心。  成果與效益 產能效率大幅提升： 單一機械手臂即可支援四個棧板的作業範圍，搬運效率達到 100 條/小時。高性價比建置： 透過先進的 AI 演算法取代昂貴硬體，為客戶節省了可觀的設備投資成本。實現零工傷場域： 協作機器人取代人力進行重物搬運，徹底杜絕了員工因長期負重與彎腰而造成的職業傷害，實現人機協作的最佳安全典範。 結論 本案例成功證明了「AI 軟體技術」能有效彌補硬體物理限制。透過精準的演算法與高性價比的 2D 視覺方案，我們不僅解決了高難度的鋁錠取放問題，更協助客戶在鑄造製程中達成了產能效率與員工安全的雙贏局面。