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力拼智能升级 开创数码制造新未来

力拼智能升级 开创数码制造新未来

经过2020、2011两年疫情洗礼,原本大家期望2022年逐渐回归正轨,岂料全球情势持续动荡,甚至因为乌俄战争爆发、呈现越演越烈之势,且同时间疫情依然严峻。影响所及,全球制造业因供应链、通膨等问题所苦恼。

因此越来越多制造业者期盼借助数码科技来化解难题,譬如透过数据驱动的高品质决策,优化供应链管理效能;或藉由智能制造的实践,达到提升生产效率、优化品管与降低成本等综效。鉴于智能自动化、数码转型等议题备受关注,DIGITIMES于日前举行2022年智能工厂论坛,揭櫫如何实践「智能升级、智造未来」。

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清华大学讲座教授简祯富预期:后疫时代全球产业链势必重构,从水平分工走向垂直整合……台湾企业应善用主场优势,建立智能制造利基……DIGITIMES

台科大工业管理系讲座教授曹誉钟指出,智能营运由数据驱动,其中蕴含两大技术:数据分析、决策优化;前者创造新价值,后者驱动新未来……DIGITIMES

没有数据科学家,也能搞定AI!透过讯能集思Jarvix无代码数据分析平台,不用写程序、跟系统说话,即可做数据分析。DIGITIMES

经Beseye协助,3个月内就帮你第一个工站导入AI SOP分析;尔后你不必重新训练,就能自行将模型平行扩展到其他工站。DIGITIMES

西门子与睿志科技联手协助你突破艰涩难懂的数码孪生,有效实现工厂、产线或机台的数码模拟,加速创新旅程。DIGITIMES

台达集团旗下的晶睿通讯,藉由研发团队不断精进,使Smart VCA智能影像分析技术日益壮大,满足更多智能工厂应用。DIGITIMES

橙鋐科技展示由UGuard孕育的AgileLink次时代广域网络管理方案,能识别大量应用程序及网页,帮助管理者有效分配带宽资源。DIGITIMES

纬谦智能云市集,目前提供人因分析、IIoT等五大SaaS服务,让中小企业只需藉由订阅制,即可加速启动数码转型。DIGITIMES

对工控网安钻研甚深的Moxa,汇聚网络分段、IPS、白名单控制等技术精华,打造出富含竞争力的工业网络安全方案。DIGITIMES

艾讯集结硬件平台、镜头界面、软件架构等AI MV供应实力,如同有身体、眼睛及大脑完整机能,得以助攻智能制造。DIGITIMES

两年前问世的工业5.0,如今搭上ESG热潮而备受关注。华硕趁势展现AI软硬功力,要落实以人为核心的工业5.0思维。DIGITIMES

世迈科技凭藉DPPM小于200的存储器,及DWPD大于1的ME2 SSD,种种先进产品使其威风八面,可望在智能工厂市场一展长才。DIGITIMES

近年对产线可视化、能源管理等领域着力至深的泓格科技,靠着这些专长,展出一系列智能化设备预防保养方案。DIGITIMES

台塑网已让传统CRM进化为全新的客户满意管理平台,可协助企业营造新颖的交易体验,让数码业务战略无往不利。DIGITIMES

建兴储存科技一举展出工业SSD、智能线上监控软件,旨在帮助企业悉心守护数据资产,心无旁骛冲刺转型升级。DIGITIMES

连年蝉联Gartner魔力象限领导者的AWS,凭藉AIoT技术能量、辅导制造转型的深厚经验,形塑出「主导工业营运的智能大脑」。DIGITIMES

擅于透过云端交付企业应用服务的Infor,整合WMS、IoT、AI/ML及预测分析等不同维度能量,帮助制造业者优化生产体验。DIGITIMES

采取蓝湖策略,建立智能制造利基

清华大学讲座教授简祯富表示,蓝海策略鼓励大家透过创新找到新市场,且此市场无边无际像海一样大、利润高,但此概念再现性低。故他提倡蓝湖策略,鼓励台湾企业深耕利润高、但规模未大到吸引众多竞争者的市场,再透过「高筑墙、广积粮」手段,将蓝湖变成健康状态。

蓝湖是工业3.5的前传,深究工业3.5内涵,在于既然无法一步到位实践工业4.0,便应采取混合策略,一部份走合理化、标准化等基本功;另一部份善用科技迈向系统化、智能化。

他预期后疫时代全球产业链势必重构,从水平分工走向垂直整合,转折过程如循环赛道,有人跑得快、有人跑得慢,快慢之间的落差,就存在创新创业的机会点;建议台湾企业尽速盘点并转进最佳位置,进而利用台湾主场优势,发展虚实整合方案,奠定永续经营胜基。

实践智能运筹,打造未来新价值

台湾科技大学工业管理系讲座教授曹誉钟指出,智能营运由数据驱动,其中蕴含两大技术,一是数据分析,另一为决策优化;前者可创造新价值,后者可驱动新未来。两项技术组成智能运筹系统,可结合战情室,进一步实现数据视觉化、决策最佳化。

数据分析步骤依序是数据收集、数据前处理、模型选定、参数调整、准确度评估、现象解释;相关应用场景为瑕疵检测、预测性保养、设备参数调控、配料组合优化、需求预测及异常侦测。

至于决策优化,其步骤依序为问题定义与分析、建立数学模型、开发求解方法、模式验证、最佳方案建议与实施;适用于几乎所有经营议题,如规划排程、派工 / 排班、存货政策、运输途程和商品定价等。

结合AI与工业5.0,营造永续智能制造

华硕电脑智能解决方案处长彭恺翔说,工业4.0带来效率提升、绩效可视化、弹性生产等多重效益,但也衍生环境污染、电力需求激增等负面效应。

因此两年前有专家倡议工业5.0,强调以人为核心,透过AI打造具永续性、适应力与社会责任的生产场域,据以建立永续的智能制造。而工业4.0与5.0是「互补」、而非「取代」。

为此华硕瞄准人机料法环五大范畴,提出智能工业安全防护平台、基于波形分析的预万亿诊断系统(PHM)、基于机器视觉的瑕疵检测、生产参数分析等方案,落实以人为核心结合AI技术的工业5.0思维。

优质工规存储器,加速智能工厂落地

世迈科技(SMART Modular Technologies)产品行销经理林后坤指出,世迈有DuraMemory、DuraFlash等产品线。前者为工业级存储器,以「Zefr」(Zero Failure Rate)、DPPM低于200等优势享誉产业界;后者为工业级储存,包含如ME2 SSD支持1以上DWPD的利基产品。

世迈与Vecow合力打造集机器视觉(MV)、数据收集、工业自动化于一体的智能工厂方案,此方案在现场端部份,采用世迈提供的宽温、抗硫、小尺寸工规存储器;至于中控台,则选用最能支持AI运算的NVDIMM,搭配DWPD大于1的ME2 SSD。

透过影像分析,助工厂建立AI工站

云守护安控(Beseye)产品副总监许映琪说,其Beseye平台植基于人体骨骼分析技术,兼具侦测距离逾30米、360度全方向性分析、不做脸部识别(顾及隐私)等特质,如今成为制造业实践「标准化AI SOP分析」应用的助攻手。

企业可先选出瓶颈工站,提供生产过程影片与SOP说明,便由Beseye的AI顾问协助评估影片、确认执行方式、推动AI训练与部署,历时2~3个月打造第一个AI工站。后续企业可在不需重新训练下,自行将分析模型快速复制到其他工站。

善用智能监控,加速工厂智能化

晶睿通讯亚太业务部部长郭家彰说,晶睿凭藉多项优势,在智能工厂专案扮演要角。首先其智能影像分析软件(Smart VCA)为自家研发团队打造,掌握Source Code,易于持续创新。其次标榜方便性与完整性。再者晶睿提供iNSIGHT开放平台,让客户有机会为「非晶睿」既有设备赋予AI智能。

晶睿以VAST 2中控平台为核心支持各种应用,包括结合车牌识别、人脸识别,在出入口严加把关;藉由Attribute演算法支持Tracker应用,掌握人员在厂内的移动轨迹;透过Line Crossing Detection功能,侦测有无人员误闯危险区域。

AI MV助阵,催生各种智能工厂应用

艾讯产品经理蔡宙霖说,现今AI已为硬件市场开拓一片蓝海,且不管针对Identification、Classification或Segmentation等面向,皆能展现显着应用价值。因此艾讯积极拓展AI MV方案,提供硬件平台、镜头界面、软件架构等完整产品线,协助企业布建各式智能应用场景。

值得一提,艾讯也积极串联ISV夥伴,如鹰势科技便是其一。鹰势技术长成明说,其专精深度学习技术,拥有领先业界的光感识别引擎,也提供独特的多人在线标记系统;截至目前,鹰势和艾讯已联手实现诸如PCB露洞检测等多项智能工厂应用实例。

藉由持续监测,发挥预防保养功效

泓格科技经理许修齐指出,工厂惯用的保养模式,系由人工定期巡检,若人员专业不到位、保养动作不确实,仍难防止设备故障。因此建议企业应于生产设备架设监控系统,持续进行侦测与分析,预测设备可能失效的时间,让企业及早因应。

针对电力、振动、温度、气体或漏液等预防保养的感知指标,泓格不仅提供对应的传感器,也提供绕射性佳的Sub-1GHz无线传输方案,协助打造持续性监测架构,满足预防保养、能源管理、设备诊断等应用目标。

IO-Link一统江湖,促进工业自动化

意法半导体(ST)亚太区工业自动化行销经理罗至宏说,碍于界面长期未统一,影响工业自动化发展进程;但随着IO-Link崛起,可望促使传感界面一致,加速催生工业4.0应用。IO-Link是将智能传感器与执行器连接到自动化系统的通讯系统,植基于IEC 61131-9中的SDCI规范,可满足新时代智能工厂的点对点双向可靠传输需求。

IO-Link分为Master Side与Device Side,由前者供应24V电源给后者,故传感器不必自带电源。ST在两端皆有解决方案,建议业者先决定做哪一端产品,再选择IC,接着充分利用ST的Turnkey方案、参考设计,加速孕育自动化应用。

善用DPM,促进生产效率提升

研杰科技总经理张振忠说,现今制造业遭遇系统各自独立、人工作业居多,老旧系统太多等难题;建议导入PTC解决方案以克服挑战,例如以Kepware实现设备联网,以ThingWorx实现可视化,并可借助数码绩效管理(DPM)来进行调度与改善,铺排最顺畅的智造转型旅程。

PTC台湾IoT技术顾问吕家怀表示,OEE对工厂影响甚大,只要稍有改善就会促进利润增长,惟过往不易探知真实OEE。DPM以时间损失管理为核心,将工厂机台的OEE、生产节拍、问题原因、瓶颈分析、绩效反馈串联为一个闭环,从企业高度来综观产线管理,随时挖掘瓶颈点、追踪改善成效,事半功倍地提升OEE。

依循IEC 62443准则,建立工业网安防线

四零四科技(Moxa)亚太事业处产品行销经理郭彦徵说,工业数码转型的关键元素即是数据,数据被精简、收敛、运用的程度越高,竞争力升级幅度就越大;唯有强化OT安全力,才能牢牢守护珍贵的工业数据资产。

工业用户须参酌IEC 62443协定,理解用户、SI、设备供应商等角色各自的网安责任与稽核标准。另切记网安目标就是避免系统被攻击,应同步采取端点防护,数据防护与网络防护等多种对策;其中网络防护重点为纵深防御,为做好此事,用户应确认网络现状、布建网络防护及选择可靠的OT设备,如全球首台通过IECEE认证的「Moxa EDS-4000/G4000」IEC 62443交换机便是一例。

MES架构转型,开启智能制造新契机

IBM科技事业部系统与储存事业处技术总监赵文振说,台湾不少半导体与面板厂已达关灯工厂境界,现场鲜有人迹,因生产运作皆由MES负责执行,显见MES在OT领域极为重要。

鉴于MES与智造转型的高度关联,IBM重新设计下一代MES,标榜其符合标准、具有替代性及可扩展性,更重要还能即插即用、易于整合,意即任何IT设施、应用服务、机台都能随时插进产线,加入营运行列。为此IBM基于IBM Power Systems打造企业私有云,并基于Red Hat OpenShift建构云就绪的MES系统,不仅具延伸性,亦兼顾安全性、稳定性等传统价值。

借助无代码系统,落实高效数据分析

美商讯能集思CEO张宗尧说,现今多数企业都存在「数据孤岛」,导致各部门耗时汇整数据,以提供管理者做决策,但不同部门之间的信息难以透通。为此讯能集思打造无代码系统「Jarvix」,让使用者只要说说话,即可展开数据分析。

Jarvix的价值,在于解决过往AI分析缺乏标准做法的问题。人们经由找到问题、找到原因、找到答案三步骤,便可摆脱以往仰赖数据科学家的低效现状,迅速实现异常监控 / 预警、数据探索(根因 / 分群 / 异常关联分析)、模拟 / 预测 / 优化等目标。

以数码孪生为基底,迅速展现制造新价值

西门子软件工业大陆高科技行业及台湾地区技术总监陈松盈说,西门子在2014年展开数码转型,已将工业4.0落地,实现预测性维护 / 参数自动优化、焊接品质预测、选装防错检测、机加工过程工艺优化…等效益。

深究西门子智能制造的基底为「数码模型」,先根据产品做成3D模型,再以数码平台促成跨部门、跨企业协作;其间接连繁衍产品数码孪生、工艺数码孪生、工厂数码孪生,最终把实际生产过程参数,回馈前端数码模型系统作为持续精进依据。依西门子的经验,制造业启用数码总线(数码模型+数码平台+数码孪生)的三个月内,即有能力做出好产品、好决策,及早预测产品或产线的品质。

利用SaaS订阅模式,降低智造创新门槛

纬谦科技高科技部总监彭怡洁说,纬创集团于2016年启动数码转型,同年成立纬谦,由纬谦负责集结集团转型经验,包装为解决方案向外推广,近年针对智能制造、智能医疗、智能城市、智能零售累积缔造逾300个成功案例。

考量台湾中小企业众多,急需进行变革,但缺乏信息人才及充足经费,亦不理解AI、5G、数码孪生、建模等技术;促使纬谦推出「智能云市集」,利用SaaS订阅新模式,帮助中小型制造商加速驱动转型,现已推出人因分析、IIoT、智能排程、物料需求运算与供应商管理、订单识别流程自动化机器人等五大云服务。

援引「四化」能量,形塑客户满意管理平台

台塑网科技应用软件事业群电子商务处专案顾问殷宜萱说,台塑网有别于一般信息公司,所有解决方案皆已落实在台塑集团的管理流程,才向外推广。而台塑网也外界熟知的CRM,转化为更具价值的客户满意管理平台。

他指出,台塑数码转型蕴含四化。一是整合化,意指数据、异质系统的整合。二是可视化,让中高端主轻易查询直觉化统计图表,方便做决策判断。三是智能化,将AI演算法落实在既有工作流程。四是实时化,善用信息科技工具,确保数据快速流动。藉由四化,可望促进企业体质全面转型,进而主动迎合客户当下期望,提供创新的交易体验。

AI视觉检测,精确把关生产品质

阿里云拥有强大AI视觉演算法与丰富经验,可依环境、设备、车辆、巡检等不同场景选型,协助企业导入相关数据、执行标注,接续完成模型训练与测试,此后即可执行识别与检测。不仅如此,阿里云亦可提供方法论的辅导、大数据运算和产业谘询,协助企业建立生产履历,为生产品质做把关。举例而言,钢铁工厂是阿里云视觉AI技术应用场景之一。在于钢板上只要出现微小裂纹、哪怕细如发丝,都被视为重大瑕疵;但相关检测流程十分艰难,且无法做到100%不漏检。为解决上述困扰,某钢铁公司利用阿里达摩院先进演算法,特别打造AI品质检测系统,让钢板表面缺陷的检出率,从过去90%提高为98%,大幅优化钢板出货品质,且让「品质异议」所衍生的赔款金额,从人民币0.06元 / 吨降为0.02元 / 吨。


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