电子产业智能制造升级 凌华自动化展秀三帖AI妙方
- 台北讯
智能制造是近年来许多台湾大型制造业的显学,而其中又以「工业4.0」的口号最为响亮,当年这个概念被提出来后,绝大多数的企业都以此为目标并进续向下深耕;不过这当中值得思考的是,这项概念究竟要如何在台湾占有重要地位的电子制造产业落地实现?针对于此,凌华科技将在2019台北国际自动化工业展中秀出三帖妙方,来让电子制造业者的智能制造不再仅限于预防保养,而是进一步的让设备变得更聪明,透过数据撷取方案做出实时决策,让生产变得更有效率。
在部分拥有老旧设备的厂商概念中,总是充满着要升级智能制造很困难的想法。以现况而言,工厂内部并非所有生产设备都具联网功能,其中大多数不具备联网能力的旧式设备,仍旧执行关键生产任务,却难以与后台生产系统整合。欲化解这个困境,就必须设法让既有的老旧设备升级。
凌华针对厂商的这项痛点,推出了DEX-100系列数据撷取解决方案,成为业者将如同信息孤岛的旧机台们,变身为智能制造的一大利器。凌华科技IST—智能工厂事业中心业务开发总监郑名哲指出,透过与Intel的合作内建AI,DEX-100的光学自源识别功能(OCR)的识别率已达到99.98%,让制造现场中所有设备的数据都可被快速而简易的撷取。
针对半导体,DEX-100也有特殊设计与应用,首先DEX-100已建入半导体设备常用的连通性标准SECS/GEM,其次是配方的下载与管理,DEX-100则可将之下载并管理,提升流程自动化与机台监控之效,可为最佳虚拟助手。
「AI at the Edge」让传感器说话 机台维护更适时
在智能制造的过程中,收集数据虽然相当重要,但是业主要做的不仅仅只有收集这些数据;而是要透过传感器每间隔一段时间就生成机台的「健康检查报告」,来加以提醒设备是否需要维护了。
以设备监诊在厂域的实际使用情境而言,大多是在现场设备端所用,例如马达内建传感器以撷取震动数据,但对于收集到的大量原始数据,如何进一步有效率的提供有效的信息让现场人员实时做出处理,更是重要的课题。
此时,凌华科技提出MCM-100边缘运算平台,透过整合的AI的概念,协助用户化繁为简,将大量的数据转化为有用信息,提供现场人员直接判断、通知,舍弃掉每一个数据都要跑转到后台运算的负担,让业主能更精确地进行机台的维修提升可用性。
导入AI应用 更要以人为本
就目前市场趋势来看,制造业是AI应用发展的先行领域之一,藉由工业物联网的完整架构,现在已有厂商将之实际导入到制程中。除了藉由AI优化机台检测的功能,凌华更进一步地考量到「人」的因素。
传统产线设备运作、人员动作都是靠现场人员长年培养的经验设定,但管理人员难以判断这些动作是否最佳化?而透过AI运算各种数据,就可为此提供解法,透过AI来找出最佳化的作业流程,不但提升了人员作业的安全性,更能提升生产效率。
换言之,在制造现场中,AI必须要同时应用到人与设备两端,不过要达到此目标,前提是现场所有设备的数据都被收集,并汇集到后端统一应用,才能形成完整网络,让后端平台可以统整分析出最佳化策略。
此外,凌华郑名哲表示,工厂现场是「动态的」,而AI的应用的更可进一步扩及到场域安全监控的应用。举例来说,随然现场不同的作业(产线、打包等),摄影机后方的AI模块也要随时更替。而到了午夜时分,工厂中没有作业人员时,摄影机要能直接转化成CCTV的角色,且在外人入侵时也要能做到实时示警。
产线透过高度整合与AI 方能实现智能化
上述的三种概念最终应要高度整合,以求发挥最大的效益。透过凌华提出的ADLINK Data River物联网平台的概念,让现场的所有设备都能互相串连。借助ADLINK Data River强大且灵活的架构,可以支持流畅的双向 数据共享和通信,实现机器对机器(M2M)的通信、线上设备管理与维护,以及 工作流程监控,从而提升效率并节约成本。
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