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打造智慧化製程 因應少樣多量訂單挑戰
 

【作者: 王明德】   2018年07月24日 星期二

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目前台灣製造業的主要運作方式是「台灣接單、大陸生產、美國出貨」,過去在大陸勞動力低廉與美國市場開放的狀況下,此三角貿易模式有其利基,不過近年來大陸工資不斷高漲,美國則是在川普政府上台後,保護主義抬頭,面對生產與消費市場同時巨變,長年遊走兩岸分工的台灣製造業,更有加速智慧自動化必要,未來誰能搶先善用軟硬體,整合前後段製程,提升良率、品質,就成為未來決定產業競爭力,甚或求生的關鍵。


從消費市場的整體趨勢來看,現在台廠所接到的訂單大半以多樣少量者為主;少樣多量訂單則通常都集中於中國大陸。產能和價格,已非業者所能謀生的唯一利器,在景氣快速起伏的年代,甚至還可能成為沉重的負擔。這也代表台灣製造業者必須能頻繁地換線,掌控製程的彈性變化與交期能力益形重要,管理者應同時掌握正確資訊,以充分利用設備稼動率、控管產品品質,才能從眾多競爭廠商裡脫穎而出。


像是搭配人性化的HMI,可協助使用者更好上手操作,當工業機器人規劃出運動路線後,操作者便能在系統的模擬畫面裡看到規劃的結果,以協助規劃出最佳運動路徑;運用視覺辨識技術的演算,得以分別於組裝過程中及完成後,再利用裝設於工業機器人上的鏡頭,檢測組裝狀態有無失誤或缺料,對台灣相關系統供應商而言,若能迅速針對不同生產線的需求,進行客製化調整,將是切入智慧製造市場的絕佳機會。


機聯網奠立智慧製造基礎

就目前智慧製造的產線架構發展來看,整體系統共有3層,包括負責採擷數據的感測層、傳輸數據的通訊層、分析數據的雲端層,從這整體來看,系統建造的第一步工作是將數據傳送到雲端,而要完成此一目標,機聯網成為首要工作,所謂的機聯網是讓製造設備具有縱、橫兩個方向的通訊能力,縱向是從機台到雲端,橫向則是指機台之間的平行串連,透過機聯網架構,方能打造出初步的智慧化系統。



圖1 : 因應未來消費市場與全球產業環境,智慧製造的導入將是不可避免的趨勢。(Source:Microsoft Enterprise)
圖1 : 因應未來消費市場與全球產業環境,智慧製造的導入將是不可避免的趨勢。(Source:Microsoft Enterprise)

有了機聯網,製造業就可建立起數據中心,製造業者現在遇到的問題多肇因於生產過程數據不透明,像是生產管理者會因此無法真實掌握產線狀況,無法制定合理有效的生產計劃,不但會產生太多救火式的加班,讓生產成本難以控制,也容易造成交貨期延宕,進而影響商譽,此外現場資訊的無法掌握也容易讓產品品質出現問題,管理者在難以得知原因的情況下,會無法釐清責任歸屬與解決問題,此時可透過工廠即時視覺化管理功能,可讓管理者直覺理解工廠的所有狀況,以數據分析客觀的制定出生產策略,讓產能與品質最佳化。


建立起數據中心後,工業物聯網上層的雲端系統就會接手數據的處理工作,過去物聯網中的雲端平台,主要是負責運算與分析,這兩年AI興起後,系統將會真正具有智慧功能,但要達到此目標,系統中不同層面的軟硬體效能都必須足夠,為解決此一問題,近年來製造業界開始將邊緣運算納入系統中。


過去的物聯網概念,是將所有終端設備的數據都送到後端的雲端平台集中運算,在規模不大的系統中,集中式運算的架構相對簡單,成本也較低,不過一旦終端設備超過一定的數量,就會出現問題。


首先是過多終端設備所傳回的數據量勢必龐大,對後端處理器的運算負載帶來沉重考驗,再來是地處遠端的設備,將產生高昂的傳輸費用,最後則是設備與後端系統較長的訊號傳輸時間,難以符合製造系統的即時性需求,對此,目前已有多家製造設備供應商推出邊緣運算產品,解決上述問題。


邊緣運算讓產線運作更即時

工業領域的邊緣運算產品的設計模式,是讓感測網路中的閘道器(Gateway)具有一定程度的運算功能,過去閘道器僅負責彙整各端點的訊息,再將之傳送到後端平台,具有運算能力的閘道器,在接收底層感測訊號時,會先行處理過再將訊號分流,需要由中央平台儲存分析者傳送到後端,高即時性或僅需簡單控制者,則在運算後發出指令,回傳到前端製造系統,由負責設備處理,對後端平台來說,邊緣運算讓中央處理器的運算資料量減少,且須運算的數據都已在前端閘道器先行處理過,而非原始數據,大幅減少了工作負載,對前端設備來說,也可以更即時處理製造現場所發生的狀況,無論系統前後端,都是更好的選擇。


邊緣運算模式讓製造系統中的運算單元平均配置,不再全部集中於後端,不過這種架構也有一定的門檻限制,首先是終端產品必須達到一定數量,系統效益才會產生,然而越多的終端設備,也就代表需要同等數量的邊緣運算產品,具有運算功能的閘道器價格勢必比陽春型更高,因此成本會是第2個問題,第3個問題則是多點的智慧閘道器,會讓整體系統架構更複雜,系統在導入時需要更多的時間與更豐富專業經驗一再調整,才能符合前端作業設備與後端運算平台的需求,而這也代表企業投入的資源勢必同等提升。


可視化的兩大設計趨勢

除了邊緣運算外,智慧製造製程設計的另一個趨勢則是可視化。過去製造系統的資訊大多只顯示在HMI上,不但顯示的資訊量少,觸及者也有限,智慧製造訴求是透過數據、資訊的無縫流動提升其價值,因此可視化已成為現在智慧製造系統的主流設計。



圖2 : 智慧製造訴求是透過數據、資訊的無縫流動提升其價值,因此可視化已成為現在智慧製造系統的主流設計。(Source:Forbes)
圖2 : 智慧製造訴求是透過數據、資訊的無縫流動提升其價值,因此可視化已成為現在智慧製造系統的主流設計。(Source:Forbes)

目前可視化的設計有兩個方向,首先是透過行動設備的連線,讓訊息不再只出現於HMI,具有權限的操作者可利用手機、平板、筆記型電腦,從網路登入HMI畫面監控設備狀態,此外現在也有新創業者將擴增實境(AR)技術導入,作業人員可以透過具AR功能的設備與機台連線,達到製造現場資訊隨時可視的目標。


除了行動裝置外,另一個可視化是戰情室儀表板(Dashboard)的設置,這類型設計大多應用於多處生產的跨國製造業,將各生產基地的資訊如稼動率、整體設備效率(OEE)等連結至總部,並將部分資訊處理為直覺可觀的圖形化介面,不過戰情室的資訊就不會僅止於製程,廠務端的能源數據如電能、空調等也會一併顯示,讓管理者可以充分掌握所有狀況。


邊緣運算與可視化是目前智慧製造的兩大趨勢,不過這兩大技術要全面應用於製程,需要花費一定的時間與成本進行調校,對製造業者來說,現在最重要的仍是先導入機聯網,因為唯有後續的智慧工廠功能全部都以機聯網為基礎,而在導入機聯網時,業者建議先不必做出太長遠的策略,只要先可以解決眼前最急欲解決的痛點即可,完成之後再找出第二個痛點,逐次解決下去,智慧製造的效益和整體架構就會逐漸浮現,對使用者來說,這才是最實際的作法。


**刊頭圖(Source:The Business Times)


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