三大技术同步进化 自动化系统走向智能未来

机器视觉目前仍以量测、定位、引导、识别等4大应用为主，在智能化趋势下，将会延伸出其他功能。DIGITIMES摄

台湾的制造业向来以「量」取胜，透过制程技术的精进，让产品可以标准、大量的不断产出，因此「丰田式管理」被台湾制造业者奉为圭臬，丰田式管理将所有零组件和制程标准化，消弭一切可能的变异，在最一致的流程中达到最大效率，过去少样大量的生产环境中，「丰田式管理」发挥了相当大的效益，不过随着产业的变化，「丰田式管理」不再适合所有的制造业。

现在的产品讲究大量大样，一条生产线中不会在长时间只做一种产品，快速换线甚至混线生产逐渐成为常态，不同产品的工法、材料都不同，要维持「丰田式管理」的效率，智能自动化成为必须。

智能自动化的设计必须因应不同产品制程，同时顾及以往的效能，必须考量4个E，包括Economy(经济)、Environment(环境) 、Ergonomic(人因)等3项因素，经济部份当然就是性价比，成本永远是业者的重要考量，这点自不待言。

环境因素肇因于近年来环保意识抬头，工厂制造设备必须有足够的能源处理技术，或者减少废弃物、或者有合于法规的处理方式，在现行的法规制度下，守法会是业者处理废弃物的最佳成本选择。

至于人因部份，则是目前市场的智能自动化概念中，相当少见的看法，人永远是制造现场不可或缺的一环，差异只在于定位的不同，过去制程依靠人手逐一做出产品，后来的自动化也需要操作人员控制设备，未来的智能自动化呢？智能自动化会针对不同产品有不同制程，但机器设备永远需要人，现在台湾的教育程度普遍提升，所培养出来的从业人员应变能力强，智能自动化设备必须考量到新一代操作者的优缺点，才能设计出合适产品，让人机之间的相处趋于和谐。

要让自动化设备达到智能化愿景，「整合」不可或缺，智能自动化系统的设备不是孤岛式的单一运作，也不是由后端强大功能平台管理前端设备，而是各点、各环节都有其自主的智能化设计，单一机台彼此整合互连，紧密连结，但又能各执其事，透过各端点环节的弹性配合，让制程可依不同产品制程而有所调整，达到智能化目标。

在智能自动化系统中，工业机器、运动控制、机器视觉是3大主要应用技术，过去这3大技术多各自独立，不过在智能化趋势下，已经加快整合速度。工业机器人是部份产业自动化制程的重要组成，目前工业机器人在系统上应用的主流，以四轴或六轴的关节型机器人为主，由于在产在线的占用面积小，但可运动的范围大，在灵活度及使用弹性上，都成为自动化厂商的主要选择。

四轴与六轴机器人，目前市场上的主要供货者均为欧美日等大厂，其关节型机器人发展具有时空背景，主要应用在像是汽车厂等高脏污、高危险等环境；此外，由于工业机器人的作动一致性高，只要作动设定正确，即可成为取代人力的首选。

导入工业机器人的考量，主要仍在于产线规划，由于工业机器人在某些程度上可以降低产线所需要的面积，加上可以进行较复杂的作动，也减少相关附属机台需求的建置成本，同时提升产线的效能，当工业机器人加入运动控制系统规划中，将让运动控制系统产生不同的发展。

除了工业机器人之外，工业领域的运动控制主要应用于自动化系统的马达，从通讯界面方式可分为脉冲式、串行式与类比等3种，若从架构面来看，则可区分为PLC与PC-Based两种，其中PLC仍是现在市场主流，不过在讲究高整合、高开放性的智能制造趋势下，PC-Based在未来将占有优势，尤其是往上层或与IT系统的整合，而现在的制造管理软件，几乎都是Window Based，这与传统PLC架构格格不入，相对的，PC-Based控制器里所提供的Ethernet界面、RAM、储存装置、操作系统与关联式数据库连接都可以用非常低的价格取得，而且整合非常容易，因此开放性优势让控制器逐渐往PC-Based倾斜。

不过智能制造的高整合与开放性特色，除了对PLC带来影响，也冲击到PC-Based架构，目前自动化系统的运动控制仍以硬件轴卡为主，客户视本身需求选购对应轴数的运动控制卡，对制造商来说，这也是让系统最快上线的作法。不过若制造系统持续扩大，不断加入的运动控制卡会使系统渐趋庞大，架构也会越来越复杂，除了整合难度升高外，稳定性也会受到疑虑，因此过去为自动化产业所忽视的软件控制，重新受到业界重视。

软件运动控制是在系统中内建RTOS(实时操作系统)，透过软件平台可整合控制器、机器视觉等设备，软件运动控制的优势在于多轴控制，越多轴其平均成本越低，过去由于工具机的轴数不多，只要用1张运动控制卡即可，使用软件控制并不划算，不过随着市场发展，多轴需求逐渐浮现，在此态势下，软件控制将成为市场选择之一。

在机器视觉部分，此技术在自动化系统中的主要应用被称为GIGI，意即Gauge(量测)、Inspection(定位)、Guide(引导)、Identification(识别)，近年来虽然开始与机器手臂整合，透过眼手合一让手臂运作更灵活，不过从整体市场应用来看，上述的4大应用仍是主流。

机器视觉主要由工业摄影机、影像撷取卡、光源等3大部分所组成，这几年的技术变革，则集中在工业摄影机的影像传感技术，过去工业摄影机的主流影像技术是CCD，早期CMOS虽有低成本、低功耗与高整合特色，不过杂讯难以控制，只能用于低价产品，然而2016年起，此一缺点被克服后，市场快速放大，导致CCD出货量逐渐减少，龙头厂商Sony已从2017年起停止生产CCD，专注于CMOS传感器研发。

自动化技术问世多年，在多数厂商的致力投入下，早期的发展相当快，不过到2010年左右，多项已臻成熟的技术，其发展开始趋缓，2012年德国推动的工业4.0，则为这些技术注入新动力，现在的工业机器人、运动控制、机器视觉等，都开始有不同的设计概念，未来这3大技术也都将被纳入工业物联网体系中，成为智能制造系统不可或缺的重要环节。