工业物联有智能 制造效能更先进

物联网(IoT)、大数据分析、人工智能(AI)、工业机器人、3D打印、云端运算平台等技术彼此相互整合，汇整合更为广泛的应用，愈来愈多的工厂已经开始朝向无人化的智能工厂发展。(Wiki) 

为了有效改善产能，提升生产效率，增加生产弹性，许多制造业者纷纷投入智能制造的转型升级。根据凯捷管理顾问(Capgemini)数码化转型研究所在2017年5月公布的研究报告指出，美国、法国、德国和英国都有超过40%的受访者，已经开始实施智能工厂，印度则为28%，大陆为25%。

这股智能制造的趋势，更已席卷各个产业，报告指出，67%的工业制造和62%的航太与国防机构，都有智能工厂的相关规划，37%的生命科学和制药公司更期待能透过智能制造，开创新商业模式。

报告中估计，透过改善物流和物料成本，设备有效性和生产质量的提升，制造业者更预计，未来5年内就可实现智能工厂的投资价值，提高27%的制造效率，如汽车制造商平均可提高36%的营运利润，且将为全球经济带来每年至少5,000亿美元的附加价值。

但在报告中也发现，过去5年中，已有超过一半(56%)的受访者投入了超过1,000万美元于智能工厂的发展计划中，其中20%投资了5,000万美元以上。然而，根据Capgemini的分析，只有少数业者(6%)已经处于智能工厂的高级阶段，甚至只有14%的受访者表示，他们满意目前的进展，显示业者对于智能工厂虽然充满期待，但也有着一定程度的疑虑。

人工智能成为智能制造发展关键

目前与智能工厂有关的数码科技，包括物联网(IoT)、大数据分析、人工智能(AI)、工业机器人、3D打印、云端运算平台等，这些技术彼此相互整合，汇整合更为广泛的应用，如大数据和云存储技术可以让机器人逐步成为物联网的终端和节点，实现智能工厂的可能性，已然大幅提升。

如同Google的Alphago靠类神经网络的深度学习，可进行棋路推估、预测、决策，以此为开端的人工智能发展，也深刻影响智能制造，因为透过物联网等信息技术的快速发展，让生产系统的复杂度变得更高，操作人员或管理者所得到的生产信息固然比以前更多，可以用来做出更为精准的判断，但也因为信息变得更多、更复杂，分析判断的难度不仅更高，更会有时效性的问题。

于是透过各种算法如蚁群算法、免疫算法等人工智能技术，逐步应用于机器人等智能生产的应用中，使其具有类似人类的学习能力，让多台智能机械协同技术成为一套完整的生产解决方案，可提供更多流程、更复杂的操作能力，如工业机器人可利用机器学习技术，按照取拾的难易程度进行检测工件的自动排序。

机器学习由于具有自动学习与预测能力，能从大数据中识别出规律性、做出预测，协助产业数据分析模型的建立，已成为智能制造领域的主要应用。

值得注意的是，许多国际领导厂商逐渐开放机器学习平台，如Google发布TensorFlow整合云端机器学习服务(alpha版本)、IBM启动IBM Watson机器学习服务、微软宣布开源机器学习工具包，甚至Facebook也开放深度学习工具，可望加速机器学习应用在智能制造领域的速度。

但人机关系也跟着发生深刻改变。例如，工人和机器人共同完成目标时，机器人能够通过简易的感应方式，理解人类语言、图形、身体指令，利用其模块化的插件和生产组件，免除工人复杂的操作。

但针对现有阶段的人机协作应用，许多人仍有安全方面的疑虑，尽管具有视觉和先进传感器的轻型工业机器人已经被开发出来，但是目前仍然缺乏可靠安全的工业机器人协作的技术规范，如何强化识别技术的突破与作业效率，将是紧接着人机协同后的技术发展趋势。

工业物联网快速崛起

另一个对智能制造影响甚钜的应用，就是工业物联网。经济部技术处指出，2015年全球制造领域物联网市场(含硬件、软件)规模约为529亿美元；预估到2020年，会成长到1,332亿美元，年复合成长率(CAGR)约为20.3%。2015年台湾物联网在制造领域的市场规模约为新台币106亿元，年复合成长率约20.1%以上；预期到2020年，市场规模可达到264亿元。

制造业应用物联网的需求包括设备、产线、工厂监控、生产操作与供应链最佳化、发展智能产品，以及支持商业模式转变。举凡设备线上监控与预测保养、生产控制最佳化、自动化导引载具应用、品管与生产流程整合，以及智能化仓储、物流运作等，都可应用物联网技术，有效达到智能制造的目标。

物联网应用于制造领域，不仅能够提高制造效率及品质，更重要的是能透过取得新信息，做出更多更好的数据分析，协助决策，降低成本，不仅能降低营运风险，还能够转型升级为服务制造业，创新商业模式。

如Kaeser Kompresoren结合IoT及SAP HANA云端服务平台，分析、预测各地空气压缩机台使用情况，在机台发生故障前，就能主动进行维修，减少机台运作成本，支持公司从卖机台，变成卖压缩空气的新商业模式。

目前已经有不少应用物联网的智能制造方案已然问世，类型包括底层装置整合应用平台、网络解决方案应用平台、云端整合服务应用平台、垂直整合应用平台、制造产业商务应用平台等，许多制造业或软件系统领导厂商，包括GE、IBM、SAP、Bosch等公司，都已经推出多款可供制造业发展物联网应用的服务平台。

为了能够有效促进物联网应用于智能制造，经济部技术处指出，软硬件及服务供应商应该采取的移动包括：发展能克服安全问题的通用性方案，形成能支持互用性的标准，透过协同合作建立技术测试平台。

经济部技术处认为，台湾产业要发展制造业物联网应用平台，具备许多优势，如早已在国际市场打下雄厚基础的工业电脑产业，许多资通讯系统整合服务厂商，也在半导体、面板、PCB、汽车、化工等制造领域，拥有相当丰富的自动化应用经验，因此台湾制造领域物联网应用平台产业未来的发展策略，应是设法扩大企业规模，形成物联网应用平台产业联盟，再以台湾产业应用为基础，建立成熟解决方案与实绩，然后透过海外台商供应链或是与国际公司形成合作联盟扩大市场。

资策会则认为，智能制造在不同产业会有不同的进程与发展，要根据公司现况量身打造，必要时，不需要导入完整全面的智能制造，而是以部分智能制造概念为核心来拟定目标。如台湾汽车及车用电子业者，短、中期所追求的目标，就不是完整全面的智能制造，而是先将部分产线信息整合实现物联网化，其他目标则有串联从上游到最终客户整体产业链、最佳化生产与经销商亲自排单生产等。

资策会更进一步补充，导入过程不宜太过躁进，资本较为雄厚者，可以投入信息应用串接、或研发建置公司专属的自动化设备，但规模较小的业者，就得且战且走，针对导入较具效益的产线来尝试，确保可以投入的力道能与建置规模保持一致，设法在世界中站稳脚步并发展自己的舞台。