由底层打造工业物联网 逐步实现智能制造系统效益

西门子在德国Amberg的工业4.0示范工厂，就透过工业物联网全面串连厂内所有设备。图片提供／Siemens

2011年的德国汉诺威工业展，工业4.0概念第1次被提出来，2012年德国总理梅克尔宣布投入2亿欧元，全面启动工业4.0政策，之后全球制造业开始掀起智能化浪潮。

除了各国如美国、大陆、日本等，都推出相关政策外，制造大厂如西门子、施耐德、洛克威尔、欧姆龙等，也都展开全新的产品策略，而观察各国政府与厂商的计划，可以发现其策略方向虽各有不同，不过之间仍有交集。

最大的交集处，就是透过联网技术整合OT与IT系统，让第一线设备的数据，可以被实时且完整的掌握，进一步延伸出更多具智能化的功能，而这也就是工业物联网(Industry IoT；IIOT)架构，从目前发展来看，工业物联网已然成为制造业未来的骨干运作系统，串联OT与IT系统，落实智能制造愿景。

不过对台湾造制造业者来说，工业物联网的导入并非一蹴可及，就有业者指出，目前工业物联网架构都以大型制造业为主，而台湾的制造型态则以中小企业为骨干，工业物联网能否合适套用在台湾产业，以目前状况来看，的确不适合。

台湾制造业者不应魅惑于市场声音，只求快速的导入物联网架构，而应审视本身需求，与系统整合商深切讨论，贴身打造出专属架构，所有的物联网架构，都必须要以情境设计为导向，企业主比须先行找出自己问题，再透过物联网架构来解决，之后再逐一检讨调整，而不是把工业物联网视为万灵丹。

要打造工业物联网，必须从智能化、整合化与人机协调互动等3个方向着手，其中智能化是智能制造系统的重要愿景，也是工业物联网的设置目标，要达到智能化，设备与系统平台的连接是先决条件，透过系统的连结，设备所产生的数据才能被传送、储存与分析，因此不只是硬件设备，软硬平台的整合也成为必须，整合是智能化的先行条件，不过这并不代表导入者一定要立即让智能化到位，在制造业中，让利润产生永远是第一要件，因此智能化目标必须有先后设定顺序，循序渐进的依次完成目标。

在整合部分主要是链结制造业中不同环节的部件，现在市场上各类型产品的功能越来越复杂，所需的零组件也越来越多，以智能手机为例，现在所需的传感器、处理器、IC等越来越多，这些零组件不仅数量激增、效能越来越高，而且定制化需求也不断提升，这都因素都促使制造系统加速升级，新时代制造系统的各部位元件，都需要极高专业，要在工业物联网架构中，顺利整合这些高度专业的元件，技术和经验缺一不可。

最后则是人与机器的协调互动，过去一段时间，智能工厂的最终愿景曾被描绘为「无人工厂」、「关灯生产」等，不过多数业者指出，这两个愿景非但不切实际，对智能制造系统来说，其效益也非最佳化，智能制造的最佳化效益应该是AI+HI，也就是结合人工智能与人类智能，在智能制造架构中，由机器负责高劳动力的工作，人员则转往更高价值的部分，以人机共工的方式运作，不过要让两者共同作业，必须同时考量到效率与安全，这也可从工业物联网中的传感网络层进行。

就制造业的整体发展趋势来看，现在台湾产业已经进入转型期，过去台湾制造业多以人力为主，自动化设备虽也有导入，不过整体来说比例仍不若欧美国家，因此业界多认为，台湾目前仍处于工业2.5阶段，尚未到达工业3.0。

不过台湾制造业的优势在于经验丰富，对外界环境的因应速度快、作法弹性、执行度强，因此若有导入智能制造系统的需要，台湾厂商的速度也会比其他国家快，不过要注意的是，多数制造业的智能化系统建置，都是上层决策者决定，导入系统的背后思维，并未贯彻到底端的现场人员，这会让产能无法在预定时间内提升。

以最近掀起的AI热潮为例，各界都认为AI将会被应用到各领域，制造业也是其一，AI在制造系统中的应用多元，可用来检测产品或预诊设备，现场人员若是只知其然不知其所以然，对智能化系统的运作没有全面了解，系统的价值发挥自然就有限，因此台湾厂商要透过智能化制造系统强化本身竞争力，业者建议要由上至下全面理解工业4.0的概念，才能体现系统的价值，进而落实智能制造愿景。

而要实现智能制造愿景，则必须立基在工业物联网上，工业物联网透过设备联网，储存、分析设备数据，在由上层软件进行分析，进而制定出最佳化生产策略，系统建置相当庞大，业者指出，以台湾厂商为例，若已有基本的自动化建置，再加上主事者的意愿强烈，3年左右将可打造出具有智能化的工业物联网架构，而架构的建置起点，制造现场将会最佳选择。

从实际状况来看，工业物联网的建置无法一蹴而就，必须逐步导入，而从效益最明显的环节着手，会是多数业者的作法，透过工业物联网的建置，制造现场将可减少人力成本、提升产线良率，这些指标都可直接反映在营运报表上，而先有了现场端的基础建置，业者就可沿着系统往上逐层架构完整系统，这也是经济部将机联网列为智能机械政策的前期重点原因，透过智能机顶盒(SMB)的补助申请，让台湾制造业者先踏出工业物联网建置的第一步，进而擘划出智能制造的未来愿景。