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工业4.0趋势带动 工业智能监控市场快速成长

为了提高效率,降低成本,增加营收,制造业对于各种智能监控技术的需求非常高。WIKI

随著各种感测技术的发展成熟,智能监控产品及应用的成长也相当快速。如在工业传感器方面,根据工研院估计,在「工业4.0」趋势带动下,将使工业传感器全球产值由2016年的25.4亿美元,成长至2025年的64.3亿美元,CAGR可望达到11%的高成长水平。

制造业对智能监控需求高

智能监控产品的市场与技术领域相当广,举凡家用、交通、治安等有相当高的应用价值,但因为应用在工业方面,因为可以对营运带来正面帮助,企业导入的动机相对也比较高,也让工业领域的智能监控产品发展更为快速。

智能监控之所以对制造业特别重要,主因在于制造业的数据量不仅横跨各流程,更加上机台、传感器、影像、信息系统等多种资料来源,更具有非同步、快速产生、异质、量大等特性,使得资料在收集、处理、分析及应用的过程面临挑战。

加上过去工厂内部动辄数百甚至数千个生产机台长期运转,大多仰赖人工监控机台,查找低效肇因,不仅耗时耗力,更因缺乏对整体产能、效能、质量与瓶颈问题的通盘了解,都让制程状况的能见度非常低,也让能够协助业者有效提升生产效率及管理透明度的智能监控技术,显得格外重要。

如资策会研发的「通用型制程大数据实时分析系统」,可以在看似毫无关联的巨量数据中,找到影响的关键因子及关联性,运用实时串流分析技术,立即回应与分析产在线的每笔数据。并在考量设备稳定性、制程变量群与制程效率之关系的前提下,提高模型细致度,主动察觉状态的改变,提前预测并提升准确度。

透过智能监控技术,业者不仅可以更有效的运用制程大数据,掌握制程快(算得快)、狠(规模大)、准(数据精确),逐步实现AI制造,还可培育信息人员应用数据作为决策基础,协助企业迈向数码转型。

如某半导体封测厂将这套系统导入黏晶制程后,原本人工解读两天只能处理100笔,提升到20分钟解读1万笔,预估提升部门人力效益30%。同时,透过系统内「实时效率监控模块」,在机台低效制造期间提供低效警示,将原有机台做最佳化利用,可提升3%的制程效率。

此外,针对传统相机的智能算法所研发的物体侦测辨识技术,因为可让相机具备类似人类辨识物体的功能,不仅可以提升相机模块的准确率,更重要的是,可以直接让现行在工厂产线、零售商、安全监控等应用情境的相机模块无痛升级,对于成本压力特别敏感的传统产业而言尤其重要。因为业者辛苦生产的产品,如果因为出货瑕疵而导致退货,势必会带来严重损失。若能结合AI技术提升物体侦测的精准度,将是产业界所乐见的结果。

这项技术已应用于中部某钢铁厂「切割机瑕疵侦测」专案,完成钢铁表面瑕疵资料库建置与辨识技术,藉此将瑕疵误判率由78%降低至6%,使得钢材在分级技术上更为精准,免于退货危机。以2017年台湾钢铁产值重返兆元来说,假设良率为80%,则退货金额由0.32兆元降低为0.21兆元。

空气及视讯监控皆有发展空间

环保市场也是智能监控非常重要的应用领域。尤其是空污问题目前已是全球性危机,根据2017 WHO统计全球每年死亡人数中,有10%与空污有关,也让室内及户外的PM2.5自动监控,因此成为关注话题。

结合物联网与大数据分析技术,强化环境质量信息掌握与服务,达到预析与提早防范机制,是空气监控技术的发展方向。本技术未来若能持续精进,还可串联物联网上下游厂商,导入更多有关空品传感器及感测融合应用方案,提供环控预析系统自主化,与个人空品轨迹与健康建议之创新服务,带动整体物联网产业链发展,有助于整体产业价值链的提升,树立台湾在国际高阶科技产品的品牌形象。

而在视讯监控技术及应用方面,不管是夜间行车、保全监控或老年居家照护,红外线热影像夜视技术都已是不可或缺的应用,国际技术市场权威Yole Development公司评估报告更指出,商用热影像应用将于未来5年内有爆炸性成长。

如中研院藉由160x120阵列元件关键技术,所开发的实时红外线热影像传感器核心模块,具有高精度测温、动态性、实时性及预警温度监控功能,校正法则在温度量测精度可达到±0.5?1℃,且红外线画祯率高达30Hz,优于国际水平9HZ,且开发目标160x120(中阶画素)已足够应用于多数场景,可加速室温热像产业应用,如医疗照护、工业面板检测、鞋业制程监控等。

值得注意的是,本技术已可实际导入热影像产品场景验证,可从应用端回馈到研发端,进行研发技术适性调整至最佳应用模态,可以让台湾厂商获得全方位技术解决方案,协助台湾具有相关潜力影像韧体业者,跨足进入后段集成应用,更同步跨入国际市场,提升新兴产业技术竞争力。

智能监控推动制造业转型

目前全球除OMRON、Keyence、SICK等工业感测大厂正加速完善工控应用方案与产品组合外,即使是以消费性及汽车应用传感器为主的大厂,也正积极转型布局工业感测市场,如Bosch锁定「可预测性维运」与「设备状态流程监控」二大应用,导入集团250座工厂累积场域验证经验。

STM则是以既有微机电感测元件-微机电系统(Micro Electro Mechanical Systems;MEMS)传感器技术为基础,推出可达10年使用年限的工业级传感器。ADI则转型为系统集成(System Integration;SI)方案商,将感测、讯号处理、微控制器、通讯等连接产品线进行集成应用于智能工厂场域。

但由于国际大厂开发的工业感测方案普遍存在应用规格限制、导入价格过高、客制化程度不足等问题,无法完整因应台湾产业转型智能制造对工业感测方案的弹性化需求。台湾有必要发展自主化的工业传感器及客制化的解决方案,不仅可以协助产业解决进口与规格限制等瓶颈,更可加速推动台湾制造业智能化与数码转型,迎合全球智能制造的发展趋势。

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