Edge AI Audio & Masa Depan Smart Factory Malaysia

Bagaimana Edge AI Audio Menunjuk Jalan Untuk Kilang Pintar

Dalam tempoh lima tahun lepas, lebih 60% gergasi elektronik global melabur besar dalam edge AI untuk produk pengguna dan operasi kilang. Di satu hujung, kita nampak fon telinga TWS, cermin mata AI dan wearables. Di hujung lain, ada barisan SMT, kilang semikonduktor dan pengeluaran automotif yang berlari 24/7.

Cerita Pawpaw Technology dalam dunia audio sebenarnya cermin kepada apa yang sedang dan bakal berlaku dalam pembuatan elektronik dan semikonduktor di Malaysia. Apa yang mereka buat untuk audio pengguna hari ini, sangat rapat dengan apa yang kilang-kilang di Penang, Kulim atau Senai perlukan untuk smart factory esok.

Artikel ini kupas tiga perkara:

• bagaimana Pawpaw guna edge AI untuk audio,
• apa kaitannya dengan sistem kilang pintar,
• dan bagaimana pengeluar di Malaysia boleh guna pendekatan yang sama untuk kawalan kualiti, automasi dan produk pintar.

Audio Sebagai "Frontline" AI Dalam Elektronik

Kisah Pawpaw bermula daripada satu keputusan ringkas: fokus 10 tahun hanya pada audio.

"Bagaimana kita boleh jadikan audio tahap hi-end mampu dimiliki ramai, bukan hanya golongan elit?" – itu asas visi pengasasnya, Cathy Yang.

Daripada pemain Hi‑Fi resolusi ultra tinggi sehinggalah algoritma audio untuk TWS dan wearables, mereka bina satu perkara yang ramai syarikat terlepas pandang: stack penuh perisian + perkakasan yang stabil dan boleh dihasilkan secara besar-besaran.

Kenapa ini relevan dengan kilang elektronik dan semikonduktor di Malaysia?

1. Audio ialah antara antaramuka manusia-mesin paling semula jadi – sama seperti operator bercakap dengan robot, juruteknik guna arahan suara untuk sistem MES, atau pengendali talian memantau bunyi mesin.
2. Teknologi audio canggih sebenarnya ialah teknologi pemprosesan isyarat masa nyata – asas yang sama digunakan untuk:
   • pengesanan getaran motor,
   • analisis bunyi spindle dalam mesin CNC,
   • pemantauan pam vakum dalam fab semikonduktor.
3. Standard kejuruteraan audio pro sangat ketat – bila anda boleh hantar produk Hi‑Fi dengan sampling 768 kHz dan DSD1024 kepada audiophile, anda sudah terbiasa dengan dunia yang toleransi noise, jitter dan latency-nya sangat kecil. Itu hampir sama DNA dengan dunia pengeluaran wafer atau elektronik automotif.

Ringkasnya: kalau satu pasukan boleh buat audio edge AI yang stabil untuk berjuta unit, mereka sebenarnya sudah memegang kebolehan yang sama untuk membina modul pemantauan mesin, sistem vision, dan kawalan kualiti berasaskan AI di kilang.

Strategi Edge AI Pawpaw: "Offline-First" Yang Kilang Juga Perlukan

Pawpaw mula bertaruh pada edge AI seawal 2015, ketika ramai masih teruja dengan AI berasaskan cloud.

Pada 2019, mereka sudah ada penyelesaian audio edge AI untuk sektor ternakan – menganalisis bunyi haiwan di ladang terbesar dunia untuk pantau kesihatan, tanpa bergantung pada sambungan internet berterusan. Model pembelajaran mesin dilatih di cloud, tapi inferens berlaku di peranti tepi (edge): murah, pantas, dan tahan gangguan rangkaian.

Konsep ini sangat dekat dengan keperluan kilang elektronik dan semikonduktor:

Kenapa "offline-first" penting di kilang pintar?

• Talian SMT, die attach atau assembly tak boleh berhenti hanya kerana WiFi terputus 5 minit.
• Banyak kilang E&E di Malaysia mengamalkan segregated network atas sebab keselamatan; akses cloud memang terhad.
• Latency perlu sangat rendah untuk kawalan masa nyata – contohnya hentikan conveyor bila pengesanan AOI/akustik kesan kecacatan.

Model Pawpaw boleh diterjemah begini untuk pembuatan:

• Audio Edge AI → Akustik Predictive Maintenance
  Peranti kecil di mesin reflow oven, motor conveyor atau pam vakum "mendengar" bunyi dan terus menganalisis di situ. Cloud hanya digunakan untuk analisis trend jangka panjang.

• AI Vocal Removal & Noise Cancellation → Pembersihan Isyarat Proses
  Kalau mereka boleh asingkan vokal dan muzik dalam masa nyata, prinsip sama boleh dipakai untuk memisahkan bunyi bearing, gear, dan aliran udara – memudahkan model AI mengesan corak kegagalan.

• Edge–Cloud Hybrid
  Di Pawpaw, arahan asas dan pembatalan bunyi berlaku di edge, manakala pemahaman semantik mendalam naik ke cloud bila perlu. Dalam kilang, logik serupa boleh dipakai: keputusan pantas (OK/NOK) di edge, analitik root cause dan optimasi proses di pusat data.

Inilah sebenarnya "template" yang pengeluar di Malaysia boleh tiru: AI yang tak manja dengan cloud, tapi cukup pintar di peranti.

Dari Audio Pengguna ke Smart Manufacturing: Tiga Aplikasi Praktikal

Bagi saya, cara paling mudah untuk nampak kaitan audio-Edge-AI dengan pembuatan ialah tengok tiga senario praktikal di kilang elektronik, automotif dan semikonduktor.

1. Pemantauan Bunyi Mesin (Acoustic Quality & Maintenance)

Apa yang Pawpaw buat untuk fon telinga dan pemain Hi‑Fi – memahami dan membentuk semula gelombang audio – boleh diterjemah terus kepada monitoring mesin.

Contoh aplikasi di kilang:

• Mesin SMT: sensor mikrofon di kepala pick-and-place mengesan bunyi abnormal pada nozzle atau bearing sebelum ia rosak.
• Kilang automotif: memantau bunyi spot welding atau riveting untuk pastikan setiap sambungan struktur berada dalam julat "bunyi sihat".
• Fab semikonduktor: mengesan perubahan halus pada bunyi pam vakum atau chiller, tanda awal kehausan.

Kenapa guna pendekatan audio/akustik?

• Kos lebih rendah berbanding sensor getaran industri yang mahal.
• Pemasangan lebih mudah, tanpa perlu ubah besar reka bentuk mesin.
• Model AI boleh dikongsi merentas mesin sejenis di beberapa kilang (skalabiliti global).

Kekuatan Pawpaw di sini ialah keupayaan mengurus isyarat kompleks dalam persekitaran bising – sama sahaja cabaran di fon telinga dalam LRT dan mesin dikelilingi kompresor, forklift dan operator.

2. Operator "Hands-Free" dengan Antaramuka Suara Pintar

Pawpaw membina teknologi untuk pembatalan hingar, pengecaman suara dan pengasingan sumber bunyi pada peranti kecil berkuasa rendah.

Dalam konteks kilang pintar Malaysia:

• Operator boleh:
  • panggil resepi solder yang betul,
  • semak standard kerja,
  • lapor kecacatan, melalui arahan suara walaupun dalam persekitaran bising.
• Sistem boleh bezakan suara operator berdaftar daripada bunyi mesin dan rakan sekerja.
• Semua ini berlaku di edge, jadi data audio sensitif tak perlu keluar dari rangkaian kilang.

Ini bukannya konsep futuristik. Teknologi asasnya sama seperti:

• TWS yang faham arahan walaupun kita berjalan tepi jalan raya,
• cermin mata AI yang tahu bila pengguna bercakap berbanding bunyi sekeliling.

Kalau pengeluar Malaysia sudah faham bagaimana vendor seperti Pawpaw menstabilkan fungsi ini dalam berjuta-juta peranti pengguna, mereka akan lebih yakin untuk membawa fungsi serupa ke lantai produksi.

3. Kawalan Kualiti Produk Audio & Elektronik Pengguna

Bagi syarikat yang menghasilkan:

• fon telinga,
• speaker,
• peranti IoT dengan mikrofon/pembesar suara,

isu besar dalam pembuatan ialah konsistensi audio: tiada buzzing, tiada distorsi, frekuensi seimbang.

Pendekatan tradisional:

• uji secara rawak,
• bergantung pada telinga juruteknik berpengalaman.

Pendekatan berasaskan edge AI ala Pawpaw:

• setiap unit diuji dengan corak bunyi standard,
• peranti penguji kecil menjalankan model AI di edge untuk menilai kualiti,
• keputusan OK/NOK dibuat dalam milisaat, tanpa perlu hantar waveform ke pelayan.

Hasilnya:

• kadar ulangan kerja turun,
• data QC jauh lebih kaya untuk analitik proses,
• standard kualiti boleh dikongsi antara kilang di Malaysia, China, Vietnam secara konsisten.

Bagi saya, inilah jambatan paling jelas antara "hi‑end audio untuk pengguna" dan smart manufacturing untuk E&E Malaysia.

Apa Yang Boleh Dipelajari Pengeluar Malaysia Daripada Model Pawpaw

Majoriti syarikat terpesona dengan slogan AI, tapi gagal di dua tempat: fokus dan pelaksanaan.

Pawpaw mungkin syarikat kecil berbanding gergasi global, tapi cara mereka bekerja ada beberapa prinsip yang sangat berguna untuk mana-mana pengeluar elektronik, automotif atau semikonduktor di Malaysia.

1. Fokus mendalam pada domain teras

Mereka pilih audio, dan sanggup habiskan 10 tahun di satu bidang.

Untuk kilang:

• Pilih 1–2 kes penggunaan AI yang betul-betul kritikal (contoh: AOI dipertingkat AI, predictive maintenance untuk 5 mesin paling mahal) dan fokus hingga matang.
• Elak projek "AI di mana-mana" yang tak pernah siap.

2. Model "Collaborative Growth" dengan pelanggan

Pawpaw bukan setakat jual algoritma. Mereka:

• terlibat dari fasa reka bentuk sistem,
• bekerjasama pada integrasi perisian-perkakasan,
• kekal sehingga fasa mass production berjuta unit.

Kilang Malaysia juga patut menuntut hubungan sebegini dengan pembekal AI/OT mereka – bukan hanya beli lesen perisian, tapi rakan teknologi jangka panjang yang faham keperluan operasi sebenar.

3. Edge AI yang boleh dihasilkan secara besar-besaran

Dalam produk pengguna, kalau satu firmware tak stabil pada 1% unit, itu boleh jadi ratusan ribu peranti rosak.

Mentaliti sama perlu digunakan untuk:

• deployment AI di ratusan stesen pemeriksaan,
• rantaian sensor di sepanjang talian produksi,
• integrasi dengan PLC dan MES sedia ada.

Realitinya mudah: kalau ia tak stabil pada skala besar, itu belum siap untuk kilang.

Ke Mana Arah Seterusnya: Dari Isyarat ke Agen Pintar

Cathy dan pasukan Pawpaw bercakap tentang evolusi daripada pemprosesan isyarat klasik kepada "audio intelligent agents" – sistem yang bukan sahaja "mendengar", tetapi "memahami" dan "membuat keputusan".

Dalam konteks Malaysia dan siri "AI in Manufacturing (Electronics, Automotive, Semiconductor)", ini memberi beberapa bayangan masa depan:

• Agen AI yang memantau bunyi, getaran, suhu dan imej di satu sel produksi, dan boleh mencadangkan tindakan atau terus ubah parameter mesin.
• Sistem bantuan juruteknik yang faham konteks: bila anda sebut "mesin 3 seperti ada bunyi lain", ia terus tarik log yang relevan, bandingkan dengan sejarah dan cadangkan langkah.
• Integrasi lebih rapat antara AI produk dan AI kilang – contohnya data audio daripada berjuta fon telinga yang gagal di pasaran digunakan untuk melaras semula proses di kilang Batu Kawan.

Saya percaya, siapa yang bermula hari ini dengan projek kecil edge AI – sama ada akustik maintenance, vision, atau antaramuka suara – akan berada di hadapan bila "agen pintar" jadi norma dalam operasi kilang.

Penutup: Dari Fon Telinga ke Fab Semikonduktor

Cerita Pawpaw menunjukkan satu hakikat mudah: inovasi AI tak berlaku dalam vakum. Bila satu pasukan berjaya menguasai edge AI audio untuk pengguna, keupayaan itu boleh mengalir masuk ke sektor lain – termasuk pembuatan elektronik dan semikonduktor.

Bagi pengeluar di Malaysia, soalan utamanya bukan lagi "perlu guna AI atau tidak", tetapi:

• bidang mana yang patut diberi fokus dulu,
• bagaimana memastikan model AI mesra edge dan tahan gangguan rangkaian,
• siapa rakan teknologi yang sanggup berjalan bersama dari POC ke produksi besar-besaran.

Kalau syarikat seperti Pawpaw boleh jadikan audio hi‑end "mampu milik" melalui edge AI, tak ada sebab kilang di Bayan Lepas atau Kulim tak boleh menjadikan smart factory sesuatu yang praktikal, stabil dan berbaloi CAPEX‑nya.

Persoalannya sekarang: projek edge AI pertama yang benar-benar serius di kilang anda akan bermula pada tahun berapa – dan adakah anda bersedia untuk fokus padanya selama 3–5 tahun, sebagaimana Pawpaw fokus 10 tahun pada audio?