冷凍庫小食堂企劃📝
麥肯美式炸物｜東區鵝肉吳｜頂級干貝｜一夜干
即食蟹肉｜果木小薰舒肥雞胸肉+雞腿排｜港點｜燉飯
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每餐半小時前都會翻翻冰箱
心想... 午餐（晚餐）要煮什麼？
看到冷凍櫃裡躺著雞腿排和干貝，是何等開心的事(笑)
此時真慶幸之前有買一些囤在冷凍庫
不然已經煮到不知道該怎麼變化了🥱

為了落實防疫新生活，減少出門
蔬菜水果的補給我現在都靠社群服務直接送到家
但好吃的果木小薰雞肉和北海道頂級食材
還是靠我自己開團補貨比較實在
有優惠價格、品質有把關也比較好

✅我的冷凍庫會冰至少一盒的北海道生食級干貝
因為它的鮮甜媲美蛤蜊，跟任何食材都百搭，又能長時間保存
除了乾煎、炙燒到半熟的做法以外
跟蔬菜一起炒也超級好吃的，菜汁都變成白色的干貝湯汁
淋在飯上超鮮甜～
或是乾煎退冰的干貝湯汁，我會加在蒸蛋的湯底裡
增加一點鮮味取代高湯塊，不浪費任何一滴精華

北海道網走一級產區的生食級干貝，你一定要吃吃看
頂級鐵板燒餐廳才有的美味，在家就能狂吃
扎實的干貝口感，纖維細緻又彈牙
2S尺寸是我覺得CP值最高的，夠大顆能塞滿嘴
放進口中一咬，鮮甜瞬間在嘴巴裡炸開🤤🤤

我喜歡干貝還有個原因，它的營養價值超高
蛋白質、碳水化合物、核黃素和鈣、磷、鐵等多種營養成分
蛋白質含量高達61.8% 是雞肉、牛肉、鮮對蝦的3倍
好吃還能幫發育中的孩子補充營養💪

北海道一夜干、即食蟹肉、鱈魚丸也都好好吃
蟹肉可以煮粥超級鮮美
媽媽也能做出火鍋界LV橘色的火鍋粥
我選的都不會太難料理，走簡單風XD
要應付每餐已經夠累了，好吃又能輕鬆上桌是首選啊～

✅餐桌溫度X果木小薰的舒肥雞胸肉/調味雞腿排
真的是料理復仇者的救世主啊
不用自己研究配方，或弄完只有煮婦自己敢吃XD
所以果木是我的料理好夥伴，剪開包裝煮熟就能吃了
看是要直接用氣炸鍋烤熟
還是切一切乾煎，或跟青菜或菇類一起炒
跟炒麵炒飯一起炒也很讚
雞腿超多汁的，完全去骨料理也輕鬆

舒肥雞胸肉是減醣減脂的好食材
利用舒肥法低溫將肉煮熟、能保留完整的原汁
口感多汁不柴，很清爽且飽足度高
之前也買過市售有些調味雞肉吃起來有肉騷味很可怕
果木的雞肉完全不會有噁心的騷味
退冰後就能直接吃了，切片拌沙拉或入菜也是一頓美味

🔺嚐鮮新品
✅MccainFoods麥肯美式馬鈴薯炸物、甘藍
除了台灣以外，全球麥當、漢堡王、肯德基等等
都是選用麥肯的的薯製品
連續第二年被Brand Finance公認為
全球前十大最有價值的食品品牌之一!

不可否認炸物是能紓壓放鬆的食材之一
選用好油、適量的吃其實無仿
麥肯的炸物讓你一秒到美式餐廳
薯花、捲捲薯棒、表情符號薯餅，三種吃起來的口感不太一樣
如果冷凍庫夠冰，建議直接帶上優惠組

甘藍也是簡單料理的品項，加一點起司絲一起焗烤就超讚
也可以無鹽奶油熱鍋後，將甘藍跟菇類一起炒
撒上義式香料，甘藍軟中帶脆的口感超好吃
以上做法也可以用氣炸鍋料理
（先用橄欖油跟食材一起放食物袋裡，撒上義式香料後搖過再醃20分鐘讓它入味，記得油不能下太少才會多汁好吃）

✅東區鵝肉吳
我是鵝肉控，三餐讓我吃鵝肉都可以(噗)
老闆看到我就知道幫我先備好，因為我會外帶鵝翅回家啃
吳鵝肉的鵝肉超肥美，而且切的寬度剛好有嚼勁
（有些店家切的超薄，吃得超空虛）
而且因為鵝肉吳每天賣的鵝隻很大量，所以鵝肉非常新鮮

滷水浸泡的鵝肉超多汁的
先吸汁再啃肉，老公說我啃鵝肉的樣子很忘我🙄
鵝肉肉質細嫩、鵝油本身又很香，我們家老小都好愛
除了切片鵝肉，鵝血糕米粒香氣超濃Ｑ軟口感也好好吃
鵝掌和鵝翅我們都用手扒雞手套抓著啃，很抒壓
愛內臟的也可嚐嚐看鵝胗，燉到軟度剛剛好有Ｑ度脆度
鵝血糕和鵝胗都好適合當深夜食堂的下酒菜🥂

鵝肉脂肪的熔點較低，質地柔軟
是一種比較容易消化的肉類
而且營養價值也很高
含有多種人體所必須的胺基酸、蛋白質
多種維生素、煙酸、糖、微量元素
鵝肉的不飽和脂肪酸的含量高達66.3%
亞麻酸含量高達4% 含量遠遠超過其他肉類
常吃鵝肉對於人體的健康有好處
且能改善心血管系統、增強免疫力、補虛
能不出門就把鵝肉吳搬上桌，未免太幸福了～

我要補貨也揪大家一起來嚐鮮
順道預告一下，由於貨運成本一直提高
之後的冷凍運費就沒這麼優惠了，會調漲25%
建議大家把想吃的趁這團一起補貨了喔🙋‍♀🙋‍♀

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🔺漾媽咪獨家優惠：�
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✔由冷凍倉直出，於6/7拋單依序出貨
✔因冷凍商品黑貓宅配送當日會電話聯繫客戶是否方便收件，如有未接來電請務必回撥聯繫喔～感謝！�✔受防疫民生用品熱銷影響，唯配送運能有限，我們將全力調度，若有延遲出貨，敬請見諒。

【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

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