大世科信息整合服务 助企业达到智能制造目标

大同世界科技自动化系统部副处长 杨修铭

大同世界科技(以下简称「大世科」)自动化系统部副处长杨修铭表示，现今工厂制造系统普遍面临的挑战，其实相当多，举凡「订单何时交付？在何处生产？产出状况为何？」、「如何管理物料，降低库存与提高发料速度？」、「如何减少浪费？」、「如何确保品质以及品质改善策略？」、「如何跟踪设备？模具的使用？」，及「产品召回时有何对策？」，皆是多数制造企业亟待解决的难题。

前述问题的解决之道，皆蕴含在工业4.0、智能工厂的内涵之中。细究智能工厂内容，个中含括物联网、虚拟工厂设计与自动化系统整合、大数据与云端运算、智能设备？装置与系统、机械人(手臂)等五大领域，必须充分整合五大领域的相关设备，才可望实现智能工厂愿景。

杨修铭指出，根据德国工业4.0报告，未来的智能工厂，在每一个生产环节过程中，各项操作设备都具独立自主能力，可自动化完成生产线操作，而不同设备之间皆可相互沟通，并实时监控周遭环境，随时找到问题加以排除，甚至也具有更加灵活弹性的生产流程，故而可以因应不同客户的不同产品制造需求。

展望今后，智能工厂将不再制造统一的、毫无差别的产品，而是在同一流水在线，生产千万种定制化产品；因此企业需以「智能制造」为基底，结合信息、技术与人工智能等元素，藉以针对制造或商业流程中的每一环节，持续注入决策智能因子，以工厂从业人员为例，便可透过「人机协同合作」，依据情境与前后相关的目标设定，调节与规划智能网络化的生产资源、生产步骤，如此一来，不仅能增进工厂的弹性，亦有助于减少产品成本、减少能源耗用。

智能制造管理系统  撑起工业4.0骨干

杨修铭说，若将智能制造视为一座金字塔，则底层即为装备与自动化机台设备、单元控制(Cell Control)，皆是赖以撑持智能制造的基座，唯有基座愈稳固，此后才能循序堆叠产线？厂务监控与数据收集(SCADA)、制造执行系统？电脑整合制造(MES/CIM)、ERP/PLM、SCM/CRM，一路攀登至最上层的可视化决策管理机制(BI)。

为了驾驭层层堆叠的复杂架构，有意迈进工业4.0的企业，实有必要建立智能制造管理系统，而此系统亦须蕴含众多特性，包括：1.利用互联网使产品开发与订单形成，都是与客户快速有效协作后的成果；2.利用产品大数据模型PLM/CAD及影像技术支持前段，形成友善客户订制界面；3.整个生产管理多以小批量订单(少量多样)为基础，订单包含所有制造相关信息；4.生产管理由下而上的自主投标方式，取代传统由上而下的计划；5.每个业务单元都包含自订、自察觉、自组织、自管理等PDCA循环；6.充分利用大数据分析技术，所得结果可协助整体系统运作。

至于大世科所能提供的智能制造解决方案，面向相当之广。不管是攸关「智能制造」的生产线自动化整合、SCADA、MES/CIM大数据应用、ERP/PLM、精益制造现场改善等等信息整合服务项目，乃至于智能化大数据分析及预测，以及奠基于机器学习的专家分析应用，都在供应范围之列。

杨修铭指出，针对机台设备连线、整合及监控，大世科可协助企业推动机台设备的整合，包括不同设备供应商的整合、不同通讯方式的整合、生产线流动控制的整合、生产线控制界面的整合，以及与EDC/MES/CIM连接的界面整合及开发；对于有意迈进工业4.0的企业，上述整合步骤可谓关键，因为唯有善尽机台设备整合，扎稳根基后，才能进一步实现制程设备整合、智能产线整合，接续铺陈接下来的故事内容。

藉由大数据分析  满足多重营运需求

紧接着，大世科能够协助用户建立SCADA。SCADA系统之设置目的，乃在于透过电脑的实时监控设备，提供系统设备执行整体的监视、控制、自动定时纪录、打印及查询，并提供设备实时运作状态信息；而用户可进一步加值延伸，透过长期设备维护数据的建立，思索如何有效运用维护人力资源，同时提高设备维护品质及设备运转效率。

此后阶段，不管是MES、ERP的导入，乃至于促使两者产生关联，均为大世科擅长的项目。然而值得一提的独特亮点，系在于奠基PI DB的大数据应用与分析；透过PI DB，企业可将制造过程产生的实时数据，有效收集在Historian历史数据库，一举满足分析、预测、回馈结果予MES/ERP系统等多重需求，藉以推动品质追踪改善、设备维修保养预测、制造流程改善等功能应用。

当然，大数据应用与分析方向还有很多，包括QM实时品质监控及警示、FAS实时制程监控及报警，一路延伸至QA自动定制化生产管制报告、QA Web 品质能力报表系统，也都是制造企业普遍关注的重点，只因上述事项对于实现制程确效执行，实有显着助益；除此之外，包含机台制程分析及控制系统、FDC(Fault Detection & Classification)异常状况侦测与分类之整合，也都是对于制造企业颇具吸引力的应用情境。