研华股份有限公司
市场开发经理
吴伟立
Wind River (美商温瑞尔)
资深业务经理
孙杨晃
台湾耐力斯信息有限公司
资深顾问
王世伟
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长久以来,台湾最引以为豪的制造业王国光环,其实是建立在「毛三到四」的艰辛基础上,随着红色供应链的崛起、美国制造业回流,再加上近日中美贸易大战的冲击,益使得当前全球制造业的情势变得诡谲多变,台湾制造业也面临愈来愈严峻的局面。
随着工业4.0时代的到来,智能工厂与智能制造早已成为全球各国一致积极发展的目标,更是提升整体竞争力乃至国力的关键一搏。在制造业长久累积专业与Know-how的台湾自然不能落于人后,台湾应该在既有的专业技术及人才基础上,努力在不同垂直领域中发展并培养AI、大数据技术专业与人才,并完善从物联网到5G的基础建设,并运用各种开源技术与标准,联结
全球智能制造市场大致包括云端平台、大数据分析、机器视觉、网安、系统整合、3D打印、虚拟实境、机器人、无人机、无人搬运车等,根据2018 IoTAnalystics《全球市场调查报告》预估,到了2023年全球智能制造市场规模可达2,770亿欧元。其中会促使工业4.0目标得以成形的特点包括产线所有设备系统互通、产线所有数据透明化,以及自动化技术支持作业员等。
智能机械推动办公室国际事务组组长钱睿宏博士表示,我国智能机械方案推动架构将以精密机械导入智能技术,透过智能化产线进行智能制造,逐步帮助台湾的产业智能化、AI化,做到定制化服务,推升台湾产业转型。接着协助大型厂
根据市调机构iHS Markit的数据指出,以智能地球的推手为愿景的研华公司(Advantech),在2018年全球工业电脑市场排名第一,市占率达34%,并被《日经亚洲评论》「亚洲300强」评选为亚洲第36强与台湾第5强。该公司并在市调公司IoT ONE的「百大工业IoT公司」中排名第23名。
研华智能工厂市场开发经理吴伟立表示,长久以来,研华一直致力于推动物联网共创(IoT Co-Creation)商业模式,并以三阶段发展策略进行布局,第一阶段是自动化与嵌入式平台;第二阶段是物联网软硬整合解决方案(Solution Ready Packages;SRP),其
全球安控前二十大、台湾第一品牌的晶睿通讯(VIVOTEK)发现,在人力精简的智能工厂中,安防监控的重点有了新的转变,会以人所触发的事件、以立即主动通报为两大重点。
晶睿通讯(VIVOTEK)国际业务部区域经理宋禹洁表示,企业若想以监控来打造厂房安全防护网,必须着重在五大应用上,亦即大门口(人车管制)、厂内(无死角监控、人物侦测发报及人数管制)、监控中心(影像智能查找、发报通知管理及入侵IP监控管理)、围墙(四周禁止进入)及停车场(广域监控及人车争道管制)。
晶睿通讯特别祭出「3S策略」来协助企业建置更完善的安全防护网。首先是See More in S
元智大学工业工程与管理系副教授锺云恭表示,讲到超级电脑演算法的平行化设计,就必须考量几个重点:解决间题的逻辑、演算的程序、程序与数据的分割与分段、识别物件的独立性、各独立物件的抽象化宣告、平行演算法的永续维护方式、不断改进的创造力、平行程序的除错能力、持之以恒的决心,以及与协同合作夥伴的沟通;当然,最后是还要继续不断地评估与改进。
锺云恭强调指出,在大家谈到工业4.0时,都会说到供应链,鲜少提及需求链(demand chain),但我们都知道没有市场需求数据,怎麽决定供应链?工业4.0的产生原因之一,就是要因应市场「大量定制」的不同需求变化并及时满足之。再说,IoE(In
东捷信息服务(ITTS)旗下的AIoT智能制造服务整合解决方案,可以同步适用于工厂内的设备维护管理与售后服务公司或部门,系统垂直组成包括感知层(Perceptual Layer)、大数据应用层(Big Data Layer)及AI预测决策层(AI Predict Layer)的物联网架构,水平组成包括感知层内的各类震动与温度Sensors;大数据应用层包含SAP云端平台(Cloud Platform)开发的实时监测系统、制造执行系统(MES)、SAP企业资源计划系统(ERP),以及维修团队所采用的SAP现场服务派工管理(FSM)系统等;决策层包含预测维护系统(PDMS)。这些系统会
全球第三方验证机构德国莱因(TÜV Rheinland)支持各种机器人安全解决方案,包括机器人电气安全、防爆安全、线缆安全、电磁兼容安全,以及机器人功能安全与信息安全。
德国莱因工业服务资深专案经理李培德表示,当前工业机器人的主要危险来源包括机械危险、热危险与电气危险,对此德国莱因提供相对应的安全解决方案,包括持续专业的培训课程、设计评估、样机检查及生产现场的安全评估。
针对防爆安全问题,欧盟特别祭出2014/34/EU各种新版防爆指令,包括潜在爆炸性环境中防爆电气设备的EN/IEC 60079-0~35标准,及防爆非电气类设备EN 134
面对工业自动化与智能工业浪潮,当前企业的商业模式必须因应两个面向的趋势与冲击,首先是企业会想要摆脱企业内部依旧存在的80年代旧技术,头痛的是,这些技术多半属于单一来源供应商架构的专属系统,并具备过时的设备级安全功能。第二要面临的趋势就是软件定义无人自主世界的来临,该趋势迫使企业不是会拥抱基于开放标准的供应链及生态系,抑或云端运算及雾运算架构,就是工业物联网(IIoT)。
美商温瑞尔(Wind River)资深业务经理孙杨晃表示,当前包括协同机器人、云端连结机器人、分享控制(Shared Control)、AI、机器学习(ML)及机器人视觉等许多新技术促使了次世
台湾耐力斯信息(Zionex)资深顾问王世伟开宗明义地指出,智能化工厂已成为未来趋势以及工业4.0的主轴,虚实整合则是其中一个关键技术。未来制造业将面临小批量定制化时代来临,亦即所谓Lot Size One(或称Batch Size 1),其意指一个产品规格只为了单一客户的需求而订制,而无法卖给其他客户,而且该产品只有在客规决定后才会进行生产。
其衍伸的最大问题是多买的物料库存会成为很大呆料风险,若只靠传统无限产能作为计算基础的MRP计算物料尚不足以应付订单的动态变化,因此聪明的老板会采用先进规划与排程系统(APS)来优化物料供给及产能的运用,此议题已成为今后
纬创资通(Wistron)运用深度学习优化产线瑕疵检测以实现零目视检测的目标。资深经理梁维国表示,电子制造业的产线瑕疵检测演进过程中,从全面目视检测作业(亦即产线每一站皆采人工目视检测)开始,投入大量人力来确保品质。随着AOI检测机的技术成熟与普及,以及提升产出品质及提高生产速度的目的,业界大量导入各式光学检测机到各个产线,亦达到提升了生产速度以及降低了大部分的人力使用的成果。
然而对于品质的要求不断提高,以SMT产在线大量应用的自动光学检测机(AOI)为例,业界多让AOI以宁可错杀的方式(参数严格设定)进行检测,而在AOI后方再由复判人员进行二次复检来确保产