智能制造正热门 产业转型发展关键

物联网、云端运算、大数据分析及机器学习等技术，为制造业带来许多重要的变革，虽然自动控制技术早已普遍用于许多制造领域，但利用各种新一代的ICT技术，制造业可望从「自动」发展到「智动」，创造出硬件制造之外的加乘服务价值，也因此引发全球吹起一股「智能制造」的风潮。

因为透过智能制造，不仅生产反应速度可以变得更快，更因为从生产者、供应链到客户服务之间完全联网，可能因此彻底改变市场生态。如「工业4.0：即将来袭的第四次工业革命」作者桑德勒(Ulrich Sendler)就指出，有一家小软件公司，只是在电梯各处挂上监测器，透过百分之百定制化，达到故障预测、 精准维修，减少客户抱怨的效

智能工厂与工业4.0论坛 掌握最新趋势及解决方案

为了帮助产业利用新科技，建立智能工厂，让自动化生产更有智能，实践制造服务化的目标，实现工业4.0的愿景，DIGITIMES分别于台北及台南举办「DAF 2017智能工厂与工业4.0论坛」，透过论坛研讨及展览，让与会来宾能够进一步了解，各种融合工业制造与IT系统的解决方案，进而掌握实践自动化与服务化的各种应用。

论坛议题包罗万象，可了解智能工厂及工业4.0的最新趋势及观念，如目前工业物联网在数据方面要达到一致性且标准化的挑战外，还可了解政府目前在建立智能机械产业生态体系的努力，掌握各界研发能量与政府资源的具体信息，更可进一步掌握目前已经可以应用的各种技术及解决方案。

尤

IoT/M2M设备数据撷取与3D视觉应用

成立于1973年的所罗门，原本是以电子材料代理为主，但在2009年开始跨入自动化领域，致力于智动化领域，发展工业物联网、机器人、机器视觉及人工智能等，所罗门董事长陈政隆相信，在未来3∼5年的时间，智能制造将会改变许多商业模式及型态，相关技术也会愈来愈重要。

陈政隆指出，整体来说，如何让工厂的生产实时反应客户多元且迅速转变的需求，就是智能制造追求的目标。许多重要的数据，都必须要实时掌控，同时上传做实时的比对、分析及研判，并进行机台之间的沟通。

但目前许多产业的生产设备，只有生产功能，没有送出数据的能力。陈政隆认为，原因是因为设备厂并没有能力自行开发，也

实践智能制造 虚实整合是关键

随着智能制造的技术及观念日益成熟，愈来愈多的成功案例已经出现在世人面前。如西门子(Siemens)安贝格(Amberg)数码化工厂，自动化程度已达75%，不同型号的产品超过1,000种，月产量可程序设计控制器产品多达100万，设计可用率依然高达85%，产品合格率依然高达99.9988%，每年服务客户多达6万名。

是什麽使得安贝格工厂如此成功？西门子工业软件大中华区高科技行业暨台湾区总经理陈敏智指出，过去的制造方式，产品及生产线没有很好的沟通，必须设法连接在一起，打通任督二脉。

他更引述西门子北美地区工业部门CEOHelmuth Ludwig的观点，指

建构工业4.0环境的嵌入式系统

周政莹﹧台北

物联网架构与工业4.0的关系相当密切，也因此成为工业4.0的发展关键。瀚达电子总经理张思敬指出，典型的物联网架构，必然需要透过Gateway采集数据到数据中心(Data Center)，最好还要能做数据分析，才能建构理想的应用环境。

因此要建构工业4.0环境，势必要有智能IoT闸道器(IoT Gateway)，成为厂在地(OT)跟云在天(IT)之间的桥梁。张思敬指出，制造现场的设备种类非常多样，有些传感器所产生的数据非常复杂，但也有传感器只会产生电流输出之类的简单数据，加上还要考虑不同的通讯方式，都是智能IoT闸道器必须要面对的挑战。<

工业物联网装置启动非挥发性存储器需求

低密度(Low Density)非挥发性存储器的市场表现，近几年来都非常平稳，旺宏电子Segment Marketing Calvin Ger指出，包括NOR、eMMC、SLC NAND等，年营业额约在30亿美元左右，但由于工业领域对于非挥发性存储器的需求快速成长，未来4∼5年，每年应会有10%以上的成长。

Calvin指出，除了智能工厂外，包括智能建筑、智能电网、智能医疗及智能交通等智能应用，其实都属于工业方面的应用，相关的所有装置不但愈来愈聪明，还得要相互连接，才能进一步执行大数据分析等应用，也因此对于存储器产生需求。

从零售及运筹的案例来看，如

智能工厂的幕后英雄－智能环境

提到智能工厂，通常都会比较重视自动化及生产流程的管理，如今又加入更多的期待，生产设备与机器人愈来愈智能化，可以透过各种传感器与信息系统送出更多的数据，进行大数据分析以利设备间的沟通与生产决策的自动化，同时还能尽量减少对人力的需求，做到全面联网生产智能化。

奇鼎科技营运事业群总经理陈文彬指出，显学的智能工厂思维，往往较少提到环境方面的重要性。就像人体本身可以根据体温、血压、脉搏等信息自主调整至最适当的生存条件，生产机器内部的生产环境也有适当的制程环境要求，所以智能机器也应该要像人体一样根据机台内部的温度、湿度、流量、压力等信息来自主调整到最适当的制程环境，并根据这些异常信息

智能系统在智能工厂与物联网的关键地位

提到智能工厂，大多数的观点都是从制程或设备的改善着手，希望能为工厂带来产能的提升或制造成本的下降；宸曜科技亚太区业务部协理蓝林忠指出，台湾仍有许多工厂还停留在工业1.0或2.0的阶段，业者得先要做好基础建设，再开始思考要如何进入工业4.0。

要进入工业4.0，势必需要智能系统(Intelligent System)辅助。蓝林忠认为工业4.0的发展关键，首先是深度学习(Deep leaning)，其次是透过3D传感带来更多的新应用，最后则是无轨式无人搬运车(Automated Guided Vehicle)的发展应用。

深度学习自Google旗下的人工

导入线上控制管理 帮助智能工厂运作

工业4.0俨然已经成为工厂提升生产效率的重要应用，宏正自动科技业务经理宗振仙提醒业者，工业4.0并非一蹴可及，须阶段性导入逐步到位，建议可依序从自动化与省时开始，逐步导入机台连线与及生产信息实时监视、大数据分析与预防维护、优化生产流程与提升品质效率，最后延伸服务与业务模式创新。

如线上控制管理(Remote Control Management；RCM)，就是智能工厂需要考虑导入的解决方案。宗振仙指出，现在的工厂面积范围大，有些区域如无尘室的进出不方便，导致问题排除时间也跟着拉长，其他现况可能碰到的问题，还包括设备稼动率无法提升、系统无法线上集中控管、没有开放API、安装

以智能制造最佳化晶圆制造服务

因应工业4.0及智能工厂这一股风潮，已经被许多工厂采用的电脑整合制造系统(Computer-Integrated Manufacturing；CIM)，联华电子信息工程处处长王邦明认为，为了面对现在及未来各式各样的挑战，也开始进化到2.0的新时代 – 电脑智能制造(Computer Intelligent Manufacturing)。

王邦明指出，CIM要从1.0进化到2.0，主要的挑战来自产品设计及客户需求愈来愈复杂，制造程序需要更多的弹性，反应时间却愈来愈少，控制过程必须更精确，客户希望能更快拿到产品等，敏捷制造的要求(Agile Manufacturing)已成为

开启智能工厂新视界

打造智能化工厂及生产环境，智能监控是不可或缺的角色。晶睿通讯区域经理陈威铭指出，监控在工业4.0所扮演的角色，主要是透过智能化、模块化，扮演好客户服务端的角色，也就是要成为物联网的眼睛。

要达成前述的要求，智能监控的功能，除了需要数码化的数据分析，还需要影像分析达成相辅相成的效果，监控已不再只是考虑安全而已，而是会直接对生产及制造有影响。

如在工厂智能影像应用方面，为了能够监控机台及人员操作过程，监控影像品质必须要能看到机台编号，镜头也必须可以放大缩小，才可以观察设备灯号、人员操作步骤等细节，配合双向语音，管理人员还可以与现场人员相互沟通，才能做到监

打造工业4.0专属网络基础建设

许多自动化设备厂商，因为采用各自专有的的通信和控制协定，导致自动化系统的互通性和兼容性不佳，扩展升级、数据获取都会遇到层层的障碍。

泛达工业自动化技术系统工程师李鹤鸣指出，因为工业4.0的目标之一，就是要因应客户的需求做到定制化，网络的稳定性变得非常重要，制造业因此需要工业以太网，才能与现有的企业网络无缝衔接，将底层数据提升到顶层，企业和工厂的信息互通无障碍。

工业以太网络架构从逻辑架构落地到实体层，都有非常严景的要求。如对于工业厂房的安装，应遵守ANSI/TIA 1005工业厂房电信基础设施标准，这是为解决一些工厂具体问题而制定的标准，如在恶劣的工

中小传产如何迈向智能工厂

随着科技发展，自动控制在每个人生活的周遭已是无所不在，如交通串联智能化、有效的能源分配、建筑降低能源消耗等，都需要自动控制才能有效运作，制造业也不例外。北尔电子业务经理何辅仁指出，在生活方式改变，服务挂帅的时代，相对已经影响了工业生产思维，传统工厂必须要有能力应对这样跨时代的转变。

何辅仁指出，自动控制的发展趋势其实是被生活带着走，就像自动扫地吸尘机器人，可以让用户使用手机实时收到机器人是否完成工作，工厂产生的各种信息与整合，应该也要让管理者及客户可以随时随地掌握。

如今新思维的导入，业者获利模式逐渐要从单一销售产品的角度，转化成透过服务增长利润获取

全方位智能影像监控应用

物联网与监控系统的关联十分密切。台湾安迅士网络通讯业务总监游承岳指出，现代厂区往往会布满光纤网络骨干，加上IP摄影机、软件及平台解决方案，影像监控已是许多厂区不可或缺的管理架构。

游承岳表示，影像监控需要集中式管理平台，因为不只是摄影机、编码器等影像设备需要管理，还需要往外延伸到门禁管理或扩音器。

由于不同的厂区，会需要不同数量及功能摄影机，需要透过工具来规划，如需要架多高、需要什麽角度、可以看多远或可以看到什麽，更重要的是系统需要稳定性，如系统只要断线，透过平台就可实时察觉。

每一个厂区都会有界围，自然也就需要周界防护。游承岳

智能机械产业方案 推升台湾制造力

智能制造因为将生产者、供应链及客户服务完全联网，反应速度大幅加快，经济部工业局代局长吕正华指出，厂商就在非常短的时间内，完成各种不同产品的生产，如西门子在安贝格(Amberg)的智能制造生产厂，生产一台控制器只要58秒，而且每一台都不一样。

类似安贝格这样的智能工厂，可以对应少量多样、大量定制化的生产模式，以此强化全球市场客户关系。吕正华指出，安贝格智能工厂在厂房面积、员工人数不变下，在1989∼2014年的25年间，产能提高8倍，体现土地坪效、人均产值提升的工业4.0目标。

当许多国家因此积极发展智能工厂的同时，行政院也已提出智能机械产业推动方案，

打造智能工厂 提升企业竞争力

工业4.0传达的信息，其实也代表业者面对愈来愈激烈的竞争。如人工成本因为人口老化等因素导致缺工而持续增加，全球化的快速变迁环境，包括交期及价格竞争都变得更加激烈。

台塑网科技CIM事业群MES处专案顾问吴文惠指出，即使经济前景似乎不佳，企业仍可趁此时思考，可以做什麽样的改善，在经济好转时，才能一举从市场胜出。

但现今的企业面临的挑战之一，就是生产现场充满各种信息，却不见得对主管决策有所帮助。台塑网科技CIM事业群MES处专案顾问郭沛恩指出，各行各业持续累积数据已经不够，而是能够运用这些数据实时回应，所以这些数据不能只是停留在纸本时代，一定要设法数码化

AVM之全自动抽样决策机制

E化制造可说是工业4.0的前身，成功大学制造信息与系统研究所讲座教授郑芳田指出，E化制造的设备工程系统，其实就是工业4.0强调的虚实整合。但E化制造在十几年前开始发展时，云端运算还没有非常发达，因此只要能善用大数据分析等技术，如虚拟量测就可做到实时提供结果，达到E化制造。

现在的半导体生产，为节省成本不可能每一片晶圆都拿去检查品质，而且在进行抽检量测时，因为会有约2∼4小时的量测延迟，无法马上知道量测结果。郑芳田指出，如果采用全自动虚拟量测(AVM)，在抓取到适当数量之样本(内含成对因果关系之生产和相对应的实际量测数据)后，就可以建立虚拟量测模型；然后，应用此虚拟量测模型

打造真正超融合架构－提供企业云服务平台

打造工业4.0，需要强大的IT服务平台，Nutanix台湾区资深技术经理郑建华指出，IT服务平台的要求，应该包括快速可运行上线、顺畅的使用与消耗、单点击完成工作、持续的创新。以前都是一项工作，就需要一种机器，但看看现在的手机，都是一只手机可以做很多功能，而且不需要学习如何操作，IT服务平台自然也应该要能很方便地完成主要的工作。

郑建华指出，以前的数据中心都是为了功能需求而采购专属设备，但现在的x86架构非常强大，而且价格没有比以前贵，企业可以学习Google、Facebook打造数据中心的方式，透过软件呈现功能，水平扩充运算与储存资源都会变得非常方便，融合内建所有功能，也

制造工厂智能工安技术整合应用

物联网与工业4.0的兴起，改变了制造业的发展面貌。泓格科技经理林千博指出，就是赋予制造生产机台联网的能力，但信息联网仅是过程，获取及分析数据才是目的。

如在工业界常见的现场端应用，收集三色灯的状态到管理中心，便能确实掌握产线机台的工作状态。但一旦工厂机台散布在工厂各个角落，管理人员就看不到原本用肉眼就看得到的现象。传统作法，都是请人定时一部一部清查，然后回报纪录，因为会耗费不少时间，导致管理中心不见得能实时掌握机台状况。

但只要赋予机台联网的能力，就可收集产线机台的实时状态。林千博举某公司东南亚新建的厂房为例，可以在两秒内收集250台机台状态。林千博

工业物联网的挑战、迷思与案例分享

虽然导入工业物联网已成为许多制造业考量的重要议题，但工业技术研究院资通所智能制造服务系统组组长程瑞曦建议，企业先思考本身之经营定位后再来决定是否要导入。

如果企业的现今的营运定位已经脱离了资本密集的阶段，也就是靠便宜的人力、土地及能源、宽松的环保规范来竞争，欲切入技术密集之经营模式，也就是良率比其他人高、成本比较低、产能比较高时，就可以评估导入工业4.0的相关解决方案。

程瑞曦强调，物联网应用在服务业已有不少的成功典范，如Facebook与Google都是以分析与使用者数据，来持续改善服务，并用以聚集更多的使用者与数据，但这套成功的模式不能直接搬到制