現階段產業供應鏈各環節之間並未相互連貫，工業4.0結合智慧製造則能夠簡化流程，進而節省大量的寶貴時間，從而創造更可靠、更有效率的服務。本文敘述工業4.0智慧製造的四大定義，以及如何以「熄燈製造」心法實現全面自動化生產。

自從電腦問世以來，各項產品製程的科技演進及優化，我們有目共睹。身處工業 4.0 時代，大數據專家Bernard Marr在《富比士》上寫道：「電腦與自動化將以一種全新的方式共同結合，在幾乎不需要人工操作的情況下，電腦系統能遠端連接生產設備，透過機器學習演算法進行自我學習和控制這些自動化機械設備」。此外也提到，「工業 4.0 中所提到的『智慧工廠』概念，即是透過虛實整合系統監控生產製程，並進行分權管理。」

透過數據分析、自動化機械、雲端運算（cloud computing）、人工智慧（AI）和智慧感測器等項目，不僅能提高客製化的產能，也能提升生產效率。舉凡全球的行業領導者，例如微軟、愛普生、洛克希德馬丁、通用汽車、英特爾和IBM等，都在智慧製造領域持續投入大量資源。

現階段產業供應鏈各環節之間並非相互連貫，如製造、產品設計與開發、行銷和經銷等。然而工業4.0結合智慧製造則能簡化流程，從而節省人力、溝通成本，最重要的是能節省大量的寶貴時間，從而創造更可靠、更有效率的服務。面對整體大環境的演進，製造商必須關注哪些重點，才能將整體工廠智能化有感升級？從智慧製造領域的經驗中，我們可以從幾個面向展開這趟升級的旅程：

●自動化機械設備：「如何透過虛擬和擴增實境、數據分析以及自動化設備來打造高效率產線？」在工業4.0時代中，人力究竟扮演何種角色？儘管有不少的挑戰以及大眾對機器人將取代人類工作的疑慮，但是自動化確實為人們創造了更多新需求，優化了服務。產業專家指出，自動化大規模生產將用於危險或要求高精準度而人類無法完成的製程，例如極端溫度、有毒煙霧或需要極高精確度的工作。

回歸現實面而言，自動化機械設備最主要的是取代勞動力，同時輔助人類優化產線管理。由機械設備接管的工作崗位，主要是大量生產與產品包裝的相關作業，拜自動化所賜，產量得以持續增長；而人類將著重在管理、維護以及規劃和設計程式來控制機器設備。人們接下來更傾向於使用腦力，而非體力勞動來創造產能。

圖一 : USI關燈車間—自動化AGV系統

●打造雲端智慧工廠：許多製造工廠變得越來越聰明，不僅使用雲端運算，同時應用其他智慧元素，例如在舊型設備上加裝智慧感測器，再將它們安裝在新型機台上，這些智慧感測器可以記錄統計數據並反饋、將數據轉傳至多個測量單位、發生危安或設備有狀況時自動將設備斷電，以及與其他設備互連等。物聯網功能還能夠分析產能、整合控制系統便於追蹤，以及啟動預防性維護。

歸功於工業 4.0，機器越來越聰明，目前已具備問題偵測、提供效率提升方案，並且能自動回報問題，提供用戶體驗和產品功能的反饋。未來當生產進度落後時，工廠的數位化營運系統即能自動提醒、甚至追加生產，讓製程中斷的風險降到最低。這不是僅單單在蒐集數據量，還有數據的有效性。

●全自動化的進階製程：自動化是產業未來的關鍵點。人類的專注力、耐性與精確性是有限的，而自動化可以克服這些極限，做出人力無法完成的產品。新一代機器人不僅更加容易操控，且能透過圖像或語音識別等方式，讓機械更容易學習、完美複製人工動作。新型自動化設備不僅動作精巧、更加敏捷，而且更便宜、安全，相對有助於降低不必要的勞動成本。

在整體大環境推動之下，環旭電子開始積極投入，並使用主流的工業4.0自動化技術來實現智慧製造藍圖。目前已經導入的技術，包括支援5G和4G的工廠自動化設備通訊網路、自動物料運輸系統（Automated Material Handling System； AMHS）、全自動化機器手臂無人測試站、可遠端登入及存取的產能即時監控系統。此外，其中也應用AI進行製程管制（SPC）的重點設備、無塵室的環境即時監控和警示系統、應用自動導引車（Automation Guided Vehicle；AGV）的半成品（WIP）運送系統、設備參數管理系統（RMS）、6面全自動產品檢測系統，以及各種生產設備數據自動化應用程式。

我們策劃了一項全球5星級的工業4.0智慧製造發展計畫，這個計畫制訂了未來七年的階段性發展，以提高全球工廠的自動化製造水準。從錫膏檢查 （Solder Paste Inspection；SPI） 到自動光學檢測 （Automatic Optical Inspection；AOI） 的所有檢測設備都相互連接，不斷推動製程改進。

工業4.0智慧製造的四大定義

圖二 : USI關燈車間—全自動化機器手臂無人測試站

1.機械設備自動化

重點在於減少人工勞動力，以最大限度減少人為所產生的各項問題。舉例來說，我們已將所有出廠表面檢驗流程完全自動化，以最嚴格的標準檢視表面缺陷，比如細微的劃痕或肉眼無法看到的小黑點。在日復一日的參數微調中，持續保持低廢品率，下一步則是實現基於機器學習的「閉環參數管理系統」，以來自系統的廢品率大數據為基礎，機器將微調檢測參數，進而以自動化方式降低缺陷產品的可能性。

2.數據自動化

將來自所有生產設備和統計製程管制 （Statistical Process Control； SPC）數據和配方管理系統 （Recipe Management System；RMS） 的即時數據數位化並連接至雲端伺服器。在每個生產加工工位都使用二維條碼進行掃描輸入、掃描輸出。整個生產線上所有設備都配備一個二維條碼系統，而該系統會在接受掃描後加載至雲端伺服器。如此可以清楚瞭解每台設備所反饋回來的問題，並能夠輕鬆追溯到相應的裝置、生產批次及生產時間。

圖三 : FMS無塵室環境即時監控系統

3.自動物料管理系統

將進入倉庫的全部組件完全自動化，在拾取和放置機的零件用完之前，在Just-in-Time生產模式下由 AGV 分發至每個 SMT 拾取和放置點。在整個生產環節中，我們取消了整套揀貨場地和相關人工。每一台設備都與生產管理系統相連，也稱之為「車間管理系統」，它能將數據自動化整合到車間中，因此管理團隊能夠準確地知道每台設備捲料用盡的時間。該系統將從機器人驅動的智能儲存中自動分配正確的組件，通過檢索正確的對應捲料，並將捲料放在AGV上，由AGV運送至相應的設備。

圖四 : 自動物料運輸系統（AMHS）

4.基於AI的學習系統

將AI系統整合至現有架構是一項重大任務，我們也看到其中的巨大潛力，讓設備在一定程度上自動調整檢查標準，從中找出不合格的產品，並在大量變數的基礎上檢查和微調參數。例如我們所使用PCB基材的厚度存在差異，但遵循特定規格範圍要求，組件也是如此，如果可以持續在標準內微調技術參數，在錫膏檢核（SPI）的驅動下，就能提高整體生產品質。

智慧製造五星評級系統

從2017年開始，環旭電子即設立一個專責團隊來開發所有機器和數據自動化，對於一星、二星、半星都有明確定義。對於每台生產機器，分為四個步驟：裝載、搬運、加工和上載。測量系統負責監測所有製造過程，其中最重要的指標包含：製程設備連接至數據系統的比例（亦即連接率），以及機器停機減少時間和平均故障間隔時間 （Mean Time Between Failure；MBTF）。歸功於數據自動化的測量系統，我們大幅降低了機器停機時間，因為當生產車間有數百、甚至是數千台設備時，會出現很多突發狀況，而且設備技術員或工程師可能找不出究竟是哪台機器需要維修。

圖五 : USI關燈車間戰情室—產能即時監控系統

現在系統可以自動發送短信給專責工程師，工程師就能立即知道哪台機器需要維修、出現何種故障，以便能快速維修機器；我們也同步將直接人工（Direct Labor；DL）的人數納入評估，降低勞動力並提高生產率。整體減少了多少人工？多少占比？這些數據都能夠被即時蒐集，並傳輸至雲端伺服器顯示在戰情室的螢幕上、辦公室桌電腦上、甚至智慧型手機上，這是一整套完整的綜合系統，能夠讓管理團隊深度評估智慧製造的量化數據。

自動化並非簡單地用機器人取代人工，更重要的目的是「透過導入智慧自動化來優化現有的製程」。環旭電子的策略即是將勞力密集生產型態轉變為高產能的智慧製造，「五星工廠標準」採用工業物聯網概念，結合大數據分析，達到機器100%自動化、80%以上的產線可自動化生產、直接人力低於30%...等。

關燈車間所有的設備都將聯網，建立參數管理系統，實現100%預防因為人為操作失誤而造成的品質不良，緊接著導入自動物流系統，連接孤島站別，全面達到Real-Time監控生產，提升生產效率。環旭電子目前自動化程度最高的是上海張江廠，並計畫在2025年將四座工廠升級成為五星級的自動化製造中心，實現全面自動化生產。