虚实整合让制造更有智能

自从德国率先发表「工业4.0计划」后，世界各国纷纷提出先进制造、智能制造等概念的各项政策，本质上不只是希望能提升制造业竞争力，更希望能全面导入各种网络通讯科技于生产过程与企业经营，使产品、设备、企业营运端的各种数据与信息，都能高度虚实整合与应用，进而掌握市场先机。

致茂电子智能制造系统事业部行销处处长吴枢俊指出，工业3.0与工业4.0两者虽然都是将多种信息科技应用于生产线，但工业3.0的应用方向比较单向，虽然一样也有传递数据数据，但制程判断多半还是由人做决定，反观工业4.0下的智能工厂思维，则是希望淡化人的色彩，尽量让电脑做决定，包括厂区与产线之产能配置、上下游供应配送都能自主调整，生产环境的资源与能源配置也能自主优化，并辅助人员正确完成各种操作与组装测试。

当电脑介入决定的比重愈来愈高的同时，智能工厂生产线的设备，不仅要能做到点对点的通讯互动，反应时间的要求更已达到毫秒的要求，唯有让产线设备也能够发令，反应时间才能快到符合智能工厂的要求。

既然设备要能自动发令，数据分析自然也得更加自动化。吴枢俊指出，大数据分析可说是智能工厂的重点，但只是买工具来做大数据分析是不够的，分析出来的信息必须真的能够创造差异性，才能让竞争力超越竞争对手。

一般信息系统厂专精于制造信息分析，却没有实务经验，往往无法真正帮客户解决问题，致茂电子对于产品制造制程相对孰悉，在量测产品、信息蒐集技术、自动化技术等应用于各种产业，包括电动车、绿能电力、半导体、LED等也有丰富经验，又能同时提供信息化服务平台及测试设备，对客户而言，沟通复杂度会减轻许多，投资回收速度会更快。

吴枢俊指出，由于产品生命周期缩短，设备串接速度也要变得更短，但要让各种不同的机台整合连结在同一个平台上，其实有一定的难度，因为目前的设备种类及协定，都还没有标准化，需要一个专门的整合平台，将所有的机台整合成统一的模块，才能有效提高机台连线效率，连接工作场所和数据中心并实时分析，提高制程的效率与稳定性。

为了实时了解生产线中各种机台的状况，整合平台应具有智能化编辑器，透过模块化功能，包括权限、报表等功能都可编辑，让用户有调整空间，也就是跨系统如ERP、仓储、环境等信息，都可以在一个画面上就能全部看到。

吴枢俊指出，中高端决策层要看的是整理过的多维信息，而多维分析建立模型的能力，其实就是问对问题的能力，也是智能工厂解决方案最难做到的能力，需要实时逆向追踪生产进程与履历。

因为不管生产线如何优化，最终制造出来的产品，能否符合规格要求，都很难事先预料到，所以需要制程分析，当产品规格不符合要求时，才能设法回溯制造过程，找到真正的原因。而要找到真正的原因，就需要大量测试数据的回传与品质、产能、出货等数据，才能让制造黑箱透明化，提高生产管理的效率与精确度。

吴枢俊强调，要先能找到正确的制程信息，才能提升良率。但过去在没有信息系统前，管理人员只能凭藉自身经验来推估不良率，但推估的结果除了不能回溯发生的原因外，推估的正确性也有待商榷。

但若能导入智能工厂解决方案，让系统自动蒐集与分析生产信息，就可以计算出真正的不良率，并找出造成不良率的原因，但除了须要非常快速及复杂的分散式运算外，量测系统、加工机及大数据的分析还要串联起来，也是最困难的部分。

吴枢俊认为，要能够先问对问题，找到的答案才会有意义，传统的制造流程，要靠人来下命令，错误率不但更高，缺料、补料、换线时也常常是一团乱，反观机器学习的比对逻辑能力，不但会设法找到更加正确的答案，精确掌握生产状况，当客户要求大量测试数据回传、产能、出货等数据时，也能迅速提供，提升客户满意度。