近年來消費性市場型態大幅變化，不但產品生命週期縮短，產品樣式也從以往少樣多量演變為多樣少量，甚至是多樣多量，消費市場的變動往上衝擊了生產製造產業，面對截然不同的需求型態，未來的製造業、工廠環境勢必得截然不同，方能因應市場變化，也因此，各國政府紛紛制定相關略，像是德國的「工業4.0」、美國的「AMP」、中國的「中國製造2025」等政策，雖然各國核心與目標各不相同，不過其做法，都是透過ICT技術，讓工廠智慧化。

就上述各國政策發展來看，德國的工業4.0無疑是未來製造議題中的指標，工業4.0架構出智慧工廠的完整面貌，不過要談智慧工廠，必須先定義智慧化，何謂智慧化？以人類來作為比較，製造設備的智慧化，就等於是人類的各種感官加大腦的智慧判斷，就像機器視覺，當攝影機裡的影像感測器擷取到影像後，將資料送回後端設備處理，後端設備處理後，進一步彙整判斷，再決定下一步的動作，這就是新世代的工廠智慧化關鍵。

工業物聯網翻轉製造思維

智慧化系統與之不同之處，在於智慧化是藉由開創全新系統，提供全新的價值，來打開另一個全新市場。

圖1 : 未來智慧工廠的必須包括4大部分－感測、運算處理、邏輯推理判斷、反應等。(Source:IWU)

過去的工廠以自動化技術作為競爭要件，不過如今自動化已不足以成為製造業的競爭力，未來智慧工廠的必須包括4大部分－感測、運算處理、邏輯推理判斷、反應等，這4大部分整合起來，就是工業物聯網架構(Industrial Internet on Thing；IIOT) ，過去的自動化系統以工程師作為主要應用者，IIOT的系統使用者則會從製造現場的工程師，延伸到管理層的CEO等決策人員，因此IIOT的容架構也必須因應導入企業的需求做變化，也因此這4大子系統的規模設計，也沒有一定標準，過去自動化製造系統中，各環節的工作內容固定，每站固定做自己分內的組裝工作，直到最後產品完成，這類流水線生產模式由來已久，主要形成原因在於產品生週期長，且屬少樣多量型態。

不過近年來消費者的胃口瞬息萬變，造成產品生命週期愈來愈短，客製化產品日趨多樣，製造成本也跟著難以控制；此外，更加複雜的其他因素變項，使得廠商必須隨時面對不穩定的訂單、少量多樣的生產、生產良率的控制，以及備料庫存壓力等相關問題，已對傳統自動化生產模式造帶來重大挑戰，而這些問題目前唯一的解答，就是智慧工廠。

圖2 : 機器手臂與人的共工，將會是智慧製造系統的設計重點。(Source: Engineers Journal)

智慧工廠可以帶來哪些改變呢？智慧工廠可以清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上人工的干預、即時正確地蒐集生產線數據，以及合理的生產計畫編排與生產進度等，這些都是業者提升競爭力及生產力所必須掌握的關鍵項目。

除了製造現場的系統掌控，產品設計也是智慧工廠的系統架構重點，現在產品除了上市時間越來越快，產品功能也漸趨多元，這兩個因素不但大量擠壓了研發時間，同時產品內部設計也越見複雜，為使產品能兼具上市時間與多元功能兩項需求，善用可用研發資源，進行協同設計已成企業重要的研發策略，然而協同設計牽涉的部門人員眾多，所彙整的資料也相當龐雜，如何駕馭繁雜的資料量，將設計流程化繁為簡是企業面對研發的必要課題。

從設計到製造的智慧化

製造設備的智慧化，就等於是人類的各種感官加大腦的智慧判斷。

圖3 : 在各類先進模擬設計系統的協助下，汽車的整車設計時間在過去20年間縮減了一半。(Source: Digital Trends)

以汽車設計為例，在各類先進模擬設計系統的協助下，汽車的整車設計時間在過去20年間縮減了一半，而近幾年汽車電子技術進展快速，車輛越來越多的功能必需透過電子產品實現，就目前來看，中高階車輛的電子模組已超過40個，電子電氣相關零部件成本已佔車體成本35％，因此電子電氣的開發與驗證成為整車開發時的重要環節。

越來越龐雜的電子模組架構，若依照傳統的開發流程，從需求定義、系統設計、樣板成品、測試…等環節逐一進行，將會耗費大量時間，例如在需求定義端無法迅速驗證，或系統設計時，初期受測硬體不完整且整體成本過高，使得設計出現缺陷，而這些問題大都在實體完成時才會浮現，就一般經驗來看，錯誤修正成本與發現時間成正比，在流程前端發現錯誤，所支付的各項成本最低，若到最後環節才發現，則必須逐層回溯，無論是金錢、時間、人力，都會耗費大量成本。

近年來消費者的胃口瞬息萬變，造成產品生命週期愈來愈短，客製化產品日趨多樣。

因此現在汽車製造在設計期，就從需求定義端就逐步創建系統模型，再透過詳細的演算法設計產生自動代碼，讓需求在虛擬模型中得以實現，各部門協同設計時若發現錯誤就可即時修改，大幅降低車輛在實體問世後才出現的錯誤，透過模擬軟體的自動代碼生成，模型可公用於設計與測試，模組化設計也有利於系統調校，同時系統化管理軟體內容，有效簡化設計流程，縮短整車設計時間。

自動化系統必須附加在某個技術上，促使此技術改善品質、提昇效率，因此自動化技術所產生的價值，容易被看見、計算，智慧化系統與之不同之處，在於智慧化是藉由開創全新系統，提供全新的價值，來打開另一個全新市場，不過目前台灣市場仍以前者為主，也就是專注在讓現有的技術與產品如何更好更快，因此研華一直在思考，如何創造出更新的服務，從而產生更高的附加價值。

虛實整合 打造未來工廠

當物聯網成型後，未來會有超過500億個感測器相連。

除了硬體外，軟體也會是未來智慧工廠的重點，其重要性甚至將遠超硬體，台灣產業長年以硬體為重，軟體的布局相對較少，但就目前發展來看，硬體技術已走到成熟期，廠商間彼此的水準相差有限，而系統的加值必須倚靠軟體，因此未來製造系統領域的市場決勝點會是在軟體，無論是硬體或軟體，開放性都會是未來工廠的的必然趨勢，現在的工廠系統已非單一廠商能獨占有設備，因此不同廠商的設備整合成為必須，開放式標準將有效降低整合難度，提昇系統效益。

異系統的整合外，軟硬體的虛實整合也會是智慧工廠未來的重要趨勢，像是美國產業有所謂的Cyber Physical System概念，也就是實際的物品在設計端，就先在軟體系統上以非常嚴謹的模式計算、模擬出來，此一方式可以大量減少執行時容易產生的錯誤成本，工業4.0也有類似概念，在東西還沒製造出來時，就能先瞭解成品與製程樣貌。

由此來看，智慧工廠與ICT技術整合已成趨勢，智慧化系統的4個步驟－感測、運算處理、邏輯推理判斷、反應，目前的研究多與ICT技術有關，例如在感測方面，就將會與近來相當火紅的物聯網結合，未來製造系統中，每個物件都會內建感測器，紀錄設備狀況後，再將訊息回報給使用者，目前已有機械廠商將感測器建入線性滑軌、主軸中，其他這些全球領導廠商也都已有相關作法。

根據研究機構麥肯錫的估計，當物聯網成型後，未來會有超過500億個感測器相連，若預測成真，未來系統即時處理隨之而來的海量資訊，未來感測、運算、邏輯推演三步驟層層串連，將會具體呈現在最終的反應端，進而形成完整的智慧工廠樣貌。

**刊頭：(Source: naviworks)