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打造智慧化制程 因应少样多量订单挑战
 

【作者: 王明德】2018年07月24日 星期二

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目前台湾制造业的主要运作方式是「台湾接单、大陆生产、美国出货」,过去在大陆劳动力低廉与美国市场开放的状况下,此三角贸易模式有其利基,不过近年来大陆工资不断高涨,美国则是在川普政府上台後,保护主义抬头,面对生产与消费市场同时巨变,长年游走两岸分工的台湾制造业,更有加速智慧自动化必要,未来谁能抢先善用软硬体,整合前後段制程,提升良率、品质,就成为未来决定产业竞争力,甚或求生的关键。


从消费市场的整体趋势来看,现在台厂所接到的订单大半以多样少量者为主;少样多量订单则通常都集中於中国大陆。产能和价格,已非业者所能谋生的唯一利器,在景气快速起伏的年代,甚至还可能成为沉重的负担。这也代表台湾制造业者必须能频繁地换线,掌控制程的弹性变化与交期能力益形重要,管理者应同时掌握正确资讯,以充分利用设备稼动率、控管产品品质,才能从众多竞争厂商里脱颖而出。


像是搭配人性化的HMI,可协助使用者更好上手操作,当工业机器人规划出运动路线後,操作者便能在系统的模拟画面里看到规划的结果,以协助规划出最隹运动路径;运用视觉辨识技术的演算,得以分别於组装过程中及完成後,再利用装设於工业机器人上的镜头,检测组装状态有无失误或缺料,对台湾相关系统供应商而言,若能迅速针对不同生产线的需求,进行客制化调整,将是切入智慧制造市场的绝隹机会。


机联网奠立智慧制造基础

就目前智慧制造的产线架构发展来看,整体系统共有3层,包括负责采撷数据的感测层、传输数据的通讯层、分析数据的云端层,从这整体来看,系统建造的第一步工作是将数据传送到云端,而要完成此一目标,机联网成为首要工作,所谓的机联网是让制造设备具有纵、横两个方向的通讯能力,纵向是从机台到云端,横向则是指机台之间的平行串连,透过机联网架构,方能打造出初步的智慧化系统。



图1 : 因应未来消费市场与全球产业环境,智慧制造的导入将是不可避免的趋势。(Source:Microsoft Enterprise)
图1 : 因应未来消费市场与全球产业环境,智慧制造的导入将是不可避免的趋势。(Source:Microsoft Enterprise)

有了机联网,制造业就可建立起数据中心,制造业者现在遇到的问题多肇因於生产过程数据不透明,像是生产管理者会因此无法真实掌握产线状况,无法制定合理有效的生产计划,不但会产生太多救火式的加班,让生产成本难以控制,也容易造成交货期延挎,进而影响商誉,此外现场资讯的无法掌握也容易让产品品质出现问题,管理者在难以得知原因的情况下,会无法厘清责任归属与解决问题,此时可透过工厂即时视觉化管理功能,可让管理者直觉理解工厂的所有状况,以数据分析客观的制定出生产策略,让产能与品质最隹化。


建立起数据中心後,工业物联网上层的云端系统就会接手数据的处理工作,过去物联网中的云端平台,主要是负责运算与分析,这两年AI兴起後,系统将会真正具有智慧功能,但要达到此目标,系统中不同层面的软硬体效能都必须足够,为解决此一问题,近年来制造业界开始将边缘运算纳入系统中。


过去的物联网概念,是将所有终端设备的数据都送到後端的云端平台集中运算,在规模不大的系统中,集中式运算的架构相对简单,成本也较低,不过一旦终端设备超过一定的数量,就会出现问题。


首先是过多终端设备所传回的数据量势必庞大,对後端处理器的运算负载带来沉重考验,再来是地处远端的设备,将产生高昂的传输费用,最後则是设备与後端系统较长的讯号传输时间,难以符合制造系统的即时性需求,对此,目前已有多家制造设备供应商推出边缘运算产品,解决上述问题。


边缘运算让产线运作更即时

工业领域的边缘运算产品的设计模式,是让感测网路中的闸道器(Gateway)具有一定程度的运算功能,过去闸道器仅负责汇整各端点的讯息,再将之传送到後端平台,具有运算能力的闸道器,在接收底层感测讯号时,会先行处理过再将讯号分流,需要由中央平台储存分析者传送到後端,高即时性或仅需简单控制者,则在运算後发出指令,回传到前端制造系统,由负责设备处理,对後端平台来说,边缘运算让中央处理器的运算资料量减少,且须运算的数据都已在前端闸道器先行处理过,而非原始数据,大幅减少了工作负载,对前端设备来说,也可以更即时处理制造现场所发生的状况,无论系统前後端,都是更好的选择。


边缘运算模式让制造系统中的运算单元平均配置,不再全部集中於後端,不过这种架构也有一定的门槛限制,首先是终端产品必须达到一定数量,系统效益才会产生,然而越多的终端设备,也就代表需要同等数量的边缘运算产品,具有运算功能的闸道器价格势必比阳春型更高,因此成本会是第2个问题,第3个问题则是多点的智慧闸道器,会让整体系统架构更复杂,系统在导入时需要更多的时间与更丰富专业经验一再调整,才能符合前端作业设备与後端运算平台的需求,而这也代表企业投入的资源势必同等提升。


可视化的两大设计趋势

除了边缘运算外,智慧制造制程设计的另一个趋势则是可视化。过去制造系统的资讯大多只显示在HMI上,不但显示的资讯量少,触及者也有限,智慧制造诉求是透过数据、资讯的无缝流动提升其价值,因此可视化已成为现在智慧制造系统的主流设计。



图2 : 智慧制造诉求是透过数据、资讯的无缝流动提升其价值,因此可视化已成为现在智慧制造系统的主流设计。(Source:Forbes)
图2 : 智慧制造诉求是透过数据、资讯的无缝流动提升其价值,因此可视化已成为现在智慧制造系统的主流设计。(Source:Forbes)

目前可视化的设计有两个方向,首先是透过行动设备的连线,让讯息不再只出现於HMI,具有权限的操作者可利用手机、平板、笔记型电脑,从网路登入HMI画面监控设备状态,此外现在也有新创业者将扩增实境(AR)技术导入,作业人员可以透过具AR功能的设备与机台连线,达到制造现场资讯随时可视的目标。


除了行动装置外,另一个可视化是战情室仪表板(Dashboard)的设置,这类型设计大多应用於多处生产的跨国制造业,将各生产基地的资讯如稼动率、整体设备效率(OEE)等连结至总部,并将部分资讯处理为直觉可观的图形化介面,不过战情室的资讯就不会仅止於制程,厂务端的能源数据如电能、空调等也会一并显示,让管理者可以充分掌握所有状况。


边缘运算与可视化是目前智慧制造的两大趋势,不过这两大技术要全面应用於制程,需要花费一定的时间与成本进行调校,对制造业者来说,现在最重要的仍是先导入机联网,因为唯有後续的智慧工厂功能全部都以机联网为基础,而在导入机联网时,业者建议先不必做出太长远的策略,只要先可以解决眼前最急欲解决的痛点即可,完成之後再找出第二个痛点,逐次解决下去,智慧制造的效益和整体架构就会逐渐浮现,对使用者来说,这才是最实际的作法。


**刊头图(Source:The Business Times)


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