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智能制造落地挑战多 融合产业Know-how「需要时间慢慢磨」

传统产业到精密制造业现正在脱胎换骨,积极接轨智能制造。Image by Michal Jarmoluk from Pixabay

台湾厚实的制造实力在全球市场具有难以取代的重要性,而从传统产业到精密制造业现也正在脱胎换骨,积极接轨智能制造。产业升级智能化,虽是众多业者有致一同的目标,但这条路仍需各界共同努力,而与制造业者有密切接触经验的系统集成商或智能制造解决方案业者也不约而同表示,目前智能制造离大规模落地仍有一段路要走,也面临几项挑战,其中结合产业Know-how的落地,普遍也被认为是技术门槛最难跨越的部分。

经济部工业局副局长杨志清指出,在台湾制造业整体结构中,九成皆为中小企业,因此在智能制造发展策略上仍需以中小企业为考量。但事实上,企业规模较大的制造业者普遍已具备智能转型能力,对于智能制造策略都有一套标准,内部亦有相关人才,因此智能制造相关解决方案业者便透露,面对规模较大的制造业者通常较难握有主导权,只要配合对方要求即可,然而资源相对欠缺的中小企业,反而才是主要市场切入点。

但对于不论资源、规模都不如大厂的中小企业来说,智能制造就相对是一条漫长的路。别说充分使工厂内部信息流通,至今台湾仍有许多业者的生产流程还是透过人工抄写或纸本纪录,甚至尚未跨进自动化的门槛,因此现阶段多数智能制造解决方案,普遍皆以数码转型为第一步,例如透过机联网达成生产信息可视化,或是生产设备稼动率管理等。

纵使产业链正在不断完善,但实际与制造业者密切接触的系统集成商或智能制造解决方案业者却也表示,事实上智能制造离大规模落地,以及真正发挥实际效益,仍然有一段路要走,而目前也面临几项挑战,其一包括缺乏资金、对于投资回报率的不确定性。由于智能制造需要短中长期布局,对于需长期布局但却无法立即见效的投资项目,业者难免抱有疑虑,因而降低投资意愿。

而这也是为何现阶段多数智能制造方案,仍是从单点功能提升开始的原因之一,例如制造业中90%都在做的影像瑕疵辨识,或是单机智能设备管理等,皆可从单一检测设备或生产机台进行资料收集即可开始,因此可较快速看到实际成效。不过,智能制造更须强调如生产机台、自动化设备、仓储物流、制造管理系统等的集成,仅凭借单一生产流程的收效,并不是长远之计,但往往集成越多生产系统,也必然得扩大投资规模,相对也就更加考验制造业者是否愿意加大投资的决心。

除此之外,与现有设备不兼容也是一大难题,大部分工厂内的生产设备新旧并存,许多旧设备甚至缺乏数据资料采集的功能,加上各设备间的通讯标准不一,而技术人员的缺乏,更是业者认为实现智能制造的瓶颈所在。

不过,目前业界遭遇最严峻的挑战,当属如何结合产业Know-how。目前以物联网技术为基础的智能应用,如设备稼动率监控、用电量管理等,属于「数据信息管理」层面的技术,已具有相当完善的发展,不过一旦涉及产业领域知识的应用开发,尤其是加工技术的Know-how,相较之下就较难以突破,短时间内也无法大规模开发,业界直言「仍需要时间慢慢磨出来」。

象是台湾精密机械产值只输给德国、日本、意大利,机械产业拥有如此技术能量,皆是生产在线拥有二、三十年经验的「老师傅」所累积的硕果,然业者直言,这些经验实非在产在线装个传感器便能取而代之。

象是由高科大金属产品开发技术研发中心主任林栢村与团队针对冲压制程过去20年就已浮现的需求,经过了4年的研发才推出市场第一套冲压连续模块健康监诊系统,而在技术开发过程中,最困难的部分就是得找对机台最敏感、最直接影响加工质量的关键位置安装传感器。

而一向对精度有极高要求的模具产业也是如此,有些精密模具的尺寸精度往往达到μm级,其技术层次相当高,模具的设计制造、良率的提升,皆十分仰赖经验丰富的老师傅,而正由于模具产业技术高深,相关业者也直言现阶段要藉由如实时监控参数,透过回馈分析达到加工过程自主校正的应用仍有一定挑战。

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