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生产流程病灶怎么找?交给数据帮你还原现场

  • 刘尚昀
生产数据若能善加储存、处理并进行分析,将可立即协助管理者透过数据还原现场,找出生产效率低落之病灶。法新社

未来智能工厂不仅只制造产品,最重要的是生产「数据」;生产数据若能善加储存、处理并进行分析,将可协助管理者实时掌握生产状况,并透过数据还原现场,找出生产效率低落之病灶。

但在现实面上,传统机械设备大厂偏好使用自行规范或通讯标准,甚至不愿意开放数据接口,以致于这些珍贵生产数据只存在设备机台显示面板上,并散落于各个机台孤岛上,无法沟通串联,让管理者无从累积数据,并从数据辅助企业决策管理,直到近年工业4.0话题崛起,才让数据科学再被重视。

专注于工业4.0数据平台的科智企业总经理颜均泰指出,制造业生产线管理往往透过日报表检讨工厂效能,直到在IT技术导入生产流程,直接翻转制造业,工作现场实时数据即能被汇整储存,并进一步赋予数据「意义」,管理者可在第一时间掌握生产状态。

在数据应用之效益,颜均泰表示,工厂完整搜集生产数据,可实时监控设备状态,其中包括设备异常履历、设备稼动率、工作效能等,管理者可随时清楚看到工厂里每一台设备运行状况。颜均泰进一步举例,过往厂方需要定期检查机械,十分耗费人力,若厂方搜集完整设备异常数据,则只需针对数据偏高机台进行检修即可,可降低厂方不少成本。

一般机械领域对于IT技术常常望之却步,如何用简单易懂方式描绘出工业4.0资料搜集的架构,颜均泰言简意赅地总结,就是「资料搜集」、「平台处理」、「数据应用」三个步骤;细部解释上,资料搜集就是让机器可以沟通连网,最重要的是生产参数能被搜集储存,之后才能接续完成意义判读。

颜均泰强调,数据在生产流程往往稍纵即逝,因此在推广工业4.0过程中,建构稳定扎实的数据搜集基础是最重要的任务。例如,对于不同产业而言,每个数据意义与重要性皆不同,一台机器可能需要同时回传多笔数据,但如何判别重要性顺序,并进行传输排程,以避免传递延迟造成数据意义变质,也是他们目前持续克服问题。

颜均泰以自家开发完成ServBox工业计算机为例表示,工业计算机在资料搜集环节具有「搜集」和「控制」角色,目前主要以搜集为主,让工业计算机可以串接CNC、PLC控制器与传感器,并完成数据规格标准化,减少云端资料运算处理负荷。

下个步骤云端平台阶段,采用平台即服务(Platform as a Service,PaaS)即是资料云端储存平台,它负责储存生产过程所有数据,并提供各种具开放性的应用程序接口(Application Programming Interface,API),让应用端不管是应用程序(App)亦或网页接口,都可以从此轻易取得数据,达到数据共享目的。

最后即是数据应用,颜均泰强调各产业领域皆有专业知识,对于IT而言「数据只是数据」,数据唯有透过专业知识解读,才能变成能协助决策的信息,目前科智产品提供基本异常数据警报统计、稼动率报表、刀具寿命统计等视觉化图表,但为了因应厂方更多元需求,在数据平台端即完成数据共享接口,让未来厂方可自行接入开发贴近自己领域的应用。