工業4.0是全球製造業近年來最重要的趨勢，透過機器設備感測聯網與數據分析所打造的工業物聯網，已被視為製造業未來的主要架構，透過工業物聯網，製造系統將可達到效能提升與成本下降之目的。

泓格科技行銷業務處副總經理鄭樹發指出，隨著工業4.0的來臨，智慧化已經是當今製造系統基本的規格與訴求，面對智慧化對工業物聯網的衝擊，整個工業領域也朝向如何提出更優化、更高效能的解決方案。智慧化的要求讓硬體設備廠商和軟體開發廠商開始思索軟硬體整合的趨勢。

圖1 : 泓格科技行銷業務處副總經理鄭樹發指出，隨著工業4.0的來臨，智慧化已經是當今製造系統基本的規格與訴求。（攝影／王明德）

因此，資料邊緣運算（Edge Computing）處理的能力、降低資料在傳輸時的延遲性、即時處理大量資料傳輸、資料的取得與分析的精確性、雲端資料的傳輸及儲存的安全性都成為業界各廠商關心的技術話題。

以工業物聯網精準計算OEE

圖2 : 非預期停機會造成生產系統的鉅額損失，工業物聯網的預知診斷功能，可在設備出問題之前進行維修保養。（Source: manex consulting）

從企業角度來看，設備綜合效率OEE（Overall Equipment Effectiveness）是製造設備的重要效能指標，製造業的效率與OEE息息相關，OEE越低，企業的虧損機率越高，對此工業物聯網系統可透過設備數據的擷取，分析並找出問題所在。

OEE是透過時間分析、數據收集、計算和改善方法，解決企業重點設備綜合效率偏低等問題，達到向時間要效益和降低生產成本的目的。OEE是一台設備生產產品的能力，這些產品要符合質量標準，在沒有中斷的情況下按計劃的周期生產，它是時間利用率、設備性能率、合格品率的乘積。每一台生產設備都有自己的理論產能，要實現此一理論產能，必須保證沒有任何干擾和質量損耗，OEE是衡量設備總體性能的關鍵指標，讓管理者可以知道系統在運作時間的狀態，並以此讓設備產生最大的時間效益，而工業物聯網的數據紀錄功能，就是讓OEE最佳化的工具。

目前台灣製造業由於受到生產方式、人員素質、物流、設備維護保養、加工工藝等多種因素的影響，看似運轉正常的設備並沒有發揮出最大的產能，而隨著企業的發展和不斷壯大，此一問題越趨嚴重，浪費也越來越大，無形中給企業造成巨大損失，製造業要解決這一問題，OEE是必要概念。要對重點設備進行OEE的計算和改善，必須先透過工業物聯網的分析設備狀態，從而提升效能、降低成本；第二步則是擷取生產線的即時數據，建立起生產監控管理系統，最後再分析設備的有效利用情況，從而最大化設備效能。

OEE數據收集是提高設備綜合效率最關鍵的一步，但多數製造業者即便導入，也因數據量不足、準確性不高，導致計算出的OEE對實際工作並無任何指導意義，最後無從改善而流於形式。

工業物聯網架構中，要選擇設置感測器以擷取OEE數據收集的設備，一般會是製造現場中的瓶頸或製程關鍵設備，過去的做法主要是讓作業人員收集和記錄數據，再由管理階層審核數據的準確性，主要內容則包括設備故障，換線、調整，啟動停機，速度損失、臨時停機，空轉，質量缺陷損失等設備的6種主要損失時間，不過以人為方式記錄，錯誤與漏失的比例偏高，最後導致OEE失準，而工業物聯網透過電流的偵測，就可完整而正確的掌握所有機台運作數據，讓OEE計算更精準。

善用市場資源 克服導入難題

製造業可透過工業物聯網的機台數據偵測與紀錄，改善時間利用率，強化設備故障的管理，並制定出各種標準程序，縮短生產系統因換線與啟動所產生的損失時間，並制定出設備性能率，分析速度損失、小停機和空轉損失的原因並加以改善，在品質方面，也可分析合格產品利用產線的時間，與不良品對產線造成的損失時間。

要讓OEE的數據精準，物聯網是必要架構，而打造工業物聯網的首要工作，而目前再導入時，會遇到兩個主要問題。首先是相容性，工業物聯網必須在底層先建置感測網路，不過由於製造現場的設定，無論是品牌、型號、機齡都不一樣，因此相關設備的安裝難度極高，對此問題，目前市場上已有可編程功能的I/O控制器，系統整合廠商可透過高度彈性特色解決此難題。

圖3 : OEE是製造設備的重要效能指標，製造業的效率與OEE息息相關，工業物聯網系統可透過設備數據的擷取，分析並找出問題所在。（Source: Siemens）

另一個難題在於通訊協定標準，工業4.0的概念是整合IT與OT系統，讓數據與訊號可以無縫流動，而這兩個系統各有其專業架構，一直以來都是各自運作，再加上OT系統本身也有多種現場總線標準，在此狀況下，兩者要整合難上加難，鄭樹發表示，OPC UA會是此問題的解答。目前OPC UA是工業領域要讓IT與OT系統整合的最主流跨平台通訊標準，其開放性與整合性最高，透過此一標準介面設計的設備監控軟體，可讓設備訊息無縫傳輸到後端的IT平台，作為儲存、運算、分析之用。

觀察現在市場趨勢，鄭樹發認為目前製造業者導入工業物聯網的功能訴求，仍以機台的預防保養與節能為主，由於製程運作時，非預期停機往往會造成生產系統的鉅額損失，對此可導入預知診斷功能，在設備出問題之前進行維修保養。

至於節能部分，電費一直在製造業成本中佔有高比例，透過工業物聯網的感測器，將可偵測設備用電數據，並累積為歷史資料，後端管理者可利用分析工具，找出最佳的用電策略，例如避免設備同時啟動，讓用電量平均在與電力公司的契約電量下，以免產生不同用電峰值的高電費。

不管是機台的預防保養或節能，感測器都扮演了重要角色，感測器的建置也是建構智慧製造系統的第一步，各類型系統與功能都需要建置感測器，而設備需要偵測的數據不外乎震動、電流、溫度，供應商也已推出多種功能的感測器產品，不過從市場端回饋的訊息，可以發現供需兩端的訊息流動並不密切。

需求方的終端使用企業就抱怨，目前市面上的感測器均為單一功能，而部分領域像是高科技廠房，所需要的感測器數量龐大，採購價格會因此受限，因此目前的最大需求是高性價比的多合一感測器。其實目前市場上早已有多合一功能的感測器產品，但兩方的訊息顯然不對等，因此供應商要掌握商機，這方面的訊息傳遞仍要多下功夫。

另外則是對系統導入的疑慮，尤其是未來若導入不同品牌、系統的工業物聯網設備時，雙方的整合、資安等問題，都有可能導致買方卻步。此外導入之後，系統功能與現場工作人員的工作如何重劃界定？工作界定之後，系統在廠房中特殊應用所需的功能，也需以專業知識克服，而這部分就必須靠系統整合廠商與應用企業雙方的密集溝通。

建置永續、安全的廠務系統

除了機台的預防保養與節能外，廠務系統也是工業物聯網的重要應用，廠務端所用的工業物聯網架構與產線類似，都是透過感測網路傳送偵測數據，再由後端平台管理分析，其不同之處只在於應用目的，產線大多以提高效能為主，廠務則是降低成本。

廠務管理包括了廠房的能源、安全、燈光、環境控制等，以能源管理為例，「永續性」已被製造業視為重要的經營方向，對環境有傷的製造業，像是製程中化學原料、特殊氣體等用量驚人的半導體產業，如何在兼顧環保永續的條件下使用這些資源，就一直是廠務系統必要工作，對此可透過工業物聯網的大數據技術，讓相關資源的用量更精準、去向更透明。環保對半導體產業來說，始終是重要議題，而不管是環保或是廠務系統的效益，現在各供應商都已結合先進技術並提出多項產品，協助高科技業者打造出最佳化的工業物聯網廠務設備系統。

就發展軌跡來看，製造業是台灣經濟的重要推手，不過在長年發展後，其營運瓶頸已然出現，要突破瓶頸的最好方式，就是透過數據的分析，對經營者來說，數據是客觀且具說服力，然而即便建構了設備監控系統，但要從其中找出可用且正確的數據並不容易，也因此工業物聯網才被視為未來製造業的核心系統，針對這部分，工業設備廠商長年深耕工控領域，都已累積了專業經驗與資源，業者導入時可善用其經驗作為助力。

除了軟硬體產品之外，系統整合廠商也扮演重要角色，透過系統廠商的經驗，系統可因應製造現場狀況，快速調整系統架構，並提供設備數據的篩選建議，提供上層分析系統精確的數據，藉以做出精準判斷。

工業4.0是台灣製造業這幾年最重要的轉型潮，不過此一概念的體系龐大，功能繁多，多數企業主不知從何著手，就企業經營面來看，要求的無非是投資報酬率，由系統產生數據，讓數據自己說話，企業便可由此掌握投入角度與資源多寡，然而要讓設定目標可以落實，設備廠商的產品品質與經驗是關鍵因素。

**刊頭圖（Source: Naviworks）