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研华推出I.App微服务 协助金属加工产业升级

研华市场开发经理陈彦鸣。

全球产业环境快速变迁,智能化被视为制造业转型的必然趋势,不过制造业类型多元,产业特色各异,对生产系统的需求也大不相同,其中金属加工不仅应用广泛,且技术具有高度专业,研华市场开发经理陈彦鸣在「洞见智造4.0 加速金属加工产业升级」演讲中,就深入剖析此产业的智能制造。

近年来制造业面临了几个瓶颈,包括人力快速短缺、生产效率遭遇瓶颈、接单资格认证日益严苛、供应链交期不确定、产品质量提升压力与报废率必须降低等,陈彦鸣指出,面对这些困境,企业必须积极投入数码转型,藉此延伸客户服务,并创新业务模式。从转型的进程来看,他认为业者可从机台智能化、系统集成产线视觉化、自动化/无人化、AI智能制造数据价值化等四大步骤循序渐进。

在机台智能化中,制造业者必须先取得透过感测技术,撷取生产质量、设备状态、安全生产与环境能耗等生产所需的关键数据,对此研华早有完整解决方案,例如金属中心的扣件产业智能示范领域,就采用了该公司的信息采集盒WISE-4000与智能数据盒ADAM-3600等两种产品。在机台智能化架构下,制造系统的数据可实时传送至云端进行大数据分析,以预测故障时间,并采取预防维护提高产能、减少维修成本。

在智能化机台中采撷的多元讯息,除了快速集成制造现场中的人、机、料等数据外,还需要进一步让各种功能信息可视化。在此阶段,陈彦鸣表示各制造场域的专业截然不同,在金属加工领域中,研华为了提供最贴近使用者需求的产品,特地与工具机大厂永进机械共创合作,在工厂端与云端推出多种金属智造I.App,在工厂端有人员电子化报工、设备监控管理、制程管制、在制品生产管理、维护保养等系统,云端则有生产报表、生产追溯履历、智能生产排程、故障履历、工厂OEE、加工程序派送、报工/派工、智能警报等App,透过这些系统与功能,打造金属加工产业专用的智能平台架构。

有了此架构后,业者可接著走向自动化与无人化,应用机器人、自动搬运车、机器视觉等设备,减少制造现场对人力之依赖,提升测试效率与产品良率,达到精实生产,甚至无人生产境界,为AI智能制造与数据价值化做好准备。当前面三大阶段完备后,制造业者就可导入基于AI架构之AIoT系统,藉由数据的力量驱动数码转型。

陈彦鸣最后强调,制造业的智能化系统,需要结合产业专业,才能提供产业生态最合用的落地方案。研华近年来推出的I.App,就是与各领域DFSI(Domain-focused Solution Integrators)合作,针对特定领域业者所打造的微服务,研华未来将持续强化此一策略,为各产业提供更贴身的功能与服务。

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