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断链之后
 

智能制造不断演化 不断学习方能找到正确道路

DIGITIMES于2018年8月3日的2018自动化工业大展举办「智能工厂论坛」,邀请产官学相关领域专家,针对智能制造的最新趋势及发展发表看法,吸引逾600人报名参加。

自从德国在2013年首度提出「工业4.0」概念后,世界各国也纷纷提出自己的智能制造蓝图,同时也有更多的科技应用加入智能制造的领域,包括工业物联网(IIoT)、人工智能(AI)等,都已成为智能制造不断演化过程中不可或缺的技术。DIGITIMES因此于2018年8月3日的2018自动化工业大展举办「智能工厂论坛」,邀请产官学相关领域专家,针对智能制造的最新趋势及发展发表看法。

经济部工业局金属机电组张明焕副组长指出,为了帮助中小型制造业克服供应链管理困难、订单达交率不佳等问题,政府将以营收新台币30亿元以下的中小型制造业为主要对象,透过供应链信息串流,积累营运数据资料,并导入AI应用,加强决策正确性,达到降低库存、进行供需预测、提升订单达交等效益。

研华市场开发经理叶韦贤认为,制造业者必须思考如何让AI落地,实际产生效益。业者首先要先标记出需要学习的资料及答案,提供给AI系统,同时要有专家监督判断是正确或错误,并给予正确标记让系统持续精进学习,才能确保AI系统的可用性。

赛仕计算机软件资深顾问分析师林育宏指出,如果能将资料分析发生在近乎资料产生的终端装置,也就是边缘运算,可以节省流量及储存成本,还能做到异常侦测及预测保修,降低停机时间,大幅降低成本。

元智大学工业工程系副教授锺云恭指出,透过增量学习(Incremental Machine Learning)做到自发性制造,是制造业者必须要注意的技术趋势。要做到自发性的制造,除了知识库系统架构要有能力自行解释外,产业面知识尤其重要,才能达成工业4.0中的智能制造愿景。

施耐德电机自动化事业部总经理孙自强指出,制造业在朝数码化转型的过程中要掌握四个要点,设备能够互联互通、掌握行动技术、导入云端技术搜集及储存资料与大数据分析技术,才能让信息产生改善产品或减少机械故障等不同的价值。

北尔电子市场开发经理何辅仁指出,理想的工业4.0方案,必须要能做到远程监控、预测维运,并掌握KPI信息,若能使用单一设备就能够集成复杂的控制过程,甚至可同时处理数据分析与传输,还可建立行动解决方案,与不同类型的控制器进行通讯,并可靠地储存所需的数据,对推动智能制造将有很大的助益。

参数科技亚太区物联网业务副总裁刘少纶指出,面对工业4.0时代的来临,制造业者需要集成实体的物联网及虚拟的数据应用,而且在产品推出后,还能透过物联网搜集信息,持续改善产品设计及客户使用体验,驱动制造变革,创造出新价值。

而在制造现场方面,台湾西克(SICK)物流自动化专案经理王新儒指出,制造业者需要具备导引、防护及辨识能力的智能感测移动平台做到智能物流,才能因应电商市场所引发的模块化及客制化消费趋势,进而朝向自动化及无人化发展的生产型态发展。

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