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2023智能工厂论坛,淬链最强制造韧性

  • 阚大成DIGITIMES企划

不论是智能工厂、智能制造抑或工业4.0,都已谈了许多年,创造出数量庞大的方案与名词,让一般人无所适从。DIGITIMES期望帮忙听众对焦,5/24举办2023智能工厂论坛台南场,汇集南部地区制造业从业者共同探讨。DIGITIMES摄
不论是智能工厂、智能制造抑或工业4.0,都已谈了许多年,创造出数量庞大的方案与名词,让一般人无所适从。DIGITIMES期望帮忙听众对焦,5/24举办2023智能工厂论坛台南场,汇集南部地区制造业从业者共同探讨。DIGITIMES摄

持平而论,不管智能工厂、智能制造抑或工业4.0,其实都已谈了许多年,相关的研讨会或论坛场次更是不计其数。而制造业从业人员在学习过程中,接收到众多名词,像是自动化、智能化、电脑化、物联网化、无人化、数据云端化…等,究竟哪些是主角?哪些配角?哪些只是跑龙套看看即可?实在让人摸不着头绪。

因此,DIGITIMES期望帮忙对焦,盱衡当前全球大环境局势,透过日前举办的「D Forum智能工厂论坛春季台南场」,锁定「基于数据的云端与决策工具」、「先进制程的技术与解决方案」及「弹性制造、协同与供应链韧性」等三大主题,让制造业者能够得知轻重缓急、排定先后顺序,有节奏、有效率地推动智能制造相关执行计划。

成功大学智能制造研究中心主任郑芳田教授表示,以2016年三星Note 7手机电池制程瑕疵为例,足见追求高生产力、却忽略产品品质,代价十分惨痛。DIGITIMES摄

成功大学智能制造研究中心主任郑芳田教授表示,以2016年三星Note 7手机电池制程瑕疵为例,足见追求高生产力、却忽略产品品质,代价十分惨痛。DIGITIMES摄

富强鑫精密工业应用技术中心处长林宗彦表示,塑胶成型厂自身难以表达需求全貌,一般IT或SI厂商也缺乏对射出成型场域特徵理解。DIGITIMES摄

富强鑫精密工业应用技术中心处长林宗彦表示,塑胶成型厂自身难以表达需求全貌,一般IT或SI厂商也缺乏对射出成型场域特徵理解。DIGITIMES摄

非夕科技(Flexiv)展示RIZON自适应机器人,标榜能高度容忍操作物件的位置误差,亦有超越传统机器手臂的抗干扰力。DIGITIMES摄

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库卡(KUKA)自许为工业4.0领航者,提供具有多元负载能力与工作范围的机器手臂,助各行各业加速工业数码化进程。DIGITIMES摄

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Legrand集团瑞力登透过KVM-over-IP、软件机器人等解决方案,赋能工厂高效率线上管理与监控,打通智能工厂的任督二脉。DIGITIMES摄

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达明机器人以「机器手臂+视觉系统+原生AI引擎」打造安全灵活的Cobot,辅以系统整合服务,型塑完善的智能工厂方案。DIGITIMES摄

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泓格科技的iWSN无线无源数据采集方案,帮助工厂时时掌握生产或厂务设备的健康状态,达到主动式预知保养功效。DIGITIMES摄

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研华展示智能工厂厂务能源监控一键上云包,强调能轻易让将厂内数码电表信息送上云端,助工厂实时掌握碳排数据。DIGITIMES摄

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所罗门凭藉独家的 「AR+AI」虚实整合技术,瞄准工厂环安卫打造智能巡检解决方案,有效消弭误判或漏检等不良现象。DIGITIMES摄

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台塑网汇聚台塑集团、银行多方能量,发展国内首见的数码信用状平台,藉以创造全新交易体验、提升企业营运效能。DIGITIMES摄

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百威雷科技(PowerArena)运用AI科技打造先进的人因作业平台,帮助工厂建立线平衡、SOP落实度、停机时间分析的感知能力。DIGITIMES摄

百威雷科技(PowerArena)运用AI科技打造先进的人因作业平台,帮助工厂建立线平衡、SOP落实度、停机时间分析的感知能力。DIGITIMES摄

堪称标签管理专家的BarTender,凭藉全方位标签方案,协助供应链有效标记、追踪、控制标签,克服棘手的标签挑战。DIGITIMES摄

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Veeam展示V12最新版数据平台,标榜能展现优于一般备份还原方案的数据安全、数据复原、数据主权,确保工厂永续营运。DIGITIMES摄

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洞悉生产浪费,援引适当技术组成智造方案

富强鑫精密工业应用技术中心处长林宗彦表示,其以塑胶射出成型机为生产重心,主要客群为塑胶射出厂,深知用户亟需智能应用的辅助,以利维持生产制造过程的稳定性。

鉴于此,富强鑫为提供用户充分技术支持,已从早期机械设备提供者转型为Turnkey解决方案提供者;当用户在工艺制程上遭遇困难,都会协助整合适当的模具、量产及材料技术,并引入智能制造方法,协助突破瓶颈。

谈到塑胶成型厂推动改善的困难点,在于塑胶材料特质多变,加上周遭设备与环境都会影响产品品质,因此不能单靠机台参数的收集,亦需掌握成型条件、产品设计、材料选用、模具设计、场域管理…等信息。可惜成型厂自身难以表达需求全貌,一般IT或SI厂商也缺乏对射出成型场域特徵的理解,导致数据数集不完整,自然无法发挥预期的转型效益。

为此富强鑫回归智能制造根本目标,以帮助塑胶成型厂获利为思考点,洞悉生产现场应当去除的瓶颈与浪费,据此整合所需技术配套,打造iMF4.0智能制造工厂方案,以期根据OEE指标透明化、熔体变异自适应控制等目标,收集完整情报,进而协助用户淬链高含金量信息,实现超越以往的商业价值。

立足智动化平台,达到工业4.1产品零缺陷目标

成功大学智能制造研究中心主任郑芳田教授表示,工业4.0的价值,在于运用物联网、云端运算、虚实整合、大数据等四大技术,辅以利用云平台来封装与虚拟化分散式资源至各种云制造服务,带动企业生产力提升,却忽略产品品质的重要性。只因欲实现零缺陷品质,基本功就是全检,考量若把所有半成品、成品纳入全检,恐花费巨大人力与物力,可行性偏低,故暂不倾向对此着墨太多。

但郑芳田认为,以2016年三星Note 7手机电池制程瑕疵为例,除损失20亿美元营收,更导致股票市值蒸发220亿美元,足见仅追求高生产力、却忽略产品品质,代价十分惨痛;鉴于产品品质至关重要,他带领智能制造研究中心成员积极找寻经济实惠的方法,既能提高生产力、亦可提高产品品质,达到超越工业4.0的「工业4.1」目标。

为引领各产业实践工业4.1,郑芳田团队基于先进制造物联云(AMCoT)架构,设计iFA智能工厂自动化系统平台,除涵括原本工业4.0的四大技术外,另加上全自动虚拟量测(AVM)、智能预测保养(IPM)、智能良率管理(IYM)…等技术,先确保交货产品零缺陷,下一阶段再达成生产产品零缺陷。

活用工厂数据,实现绿色智能制造

研华市场开发经理陈彦鸣表示,数码转型风潮持续变化,如今ESG趋势崛起,衍生绿色制造需求。

无论制造业转型动机为何,工厂数据皆是其中最重要宝藏。为此研华发展智能机顶盒,向下收纳逾200种控制器数据,进而作为桥梁、将OT数据包装为RESTful、JSON、OPC UA格式,与IT系统沟通。

近年研华除积极协助制造业数码转型外,也把触角延伸至设备业,提供HMI助业者将产机转型为智机,为用户提供设备状态信息、产出报表甚至完成报工,其中既涵盖生产履历,亦连动工厂能耗信息,透过种种加值整合,让产机能提供制造业攸关绿色智能双轴转型的附加价值。

利用传感系统,达成主动预防保养

泓格科技专案经理林勇成指出,以往工厂仰赖人力巡检来收集设备状态信息,惟内容不精准且徒增人力耗损。故想改采传感系统辅助,达到主动式预防保养。

设备保养的重要参数,不外电力、温度、振动。针对电力监控,泓格提供智能电表,标榜以开口式CT配置、便于安装。另提供智能电表集中器,除统整电表信息及产出报表,也能藉由IF-THEN-ELSE逻辑引擎执行告警。

针对温度监控,泓格同时提供接触式、非接触式方案,如透过iWSN无线传感系统监测待测物温度。关于振动,除提供标准量测方案、依ISO 20816收集厂务端转子设备振动信息,亦进一步提供采取频谱分析方案,以利探索设备异常根因。

透过云平台,型塑高扩展性数据飞轮

铨锴国际资深顾问杨宗维说,综观制造业数码转型,须收集现场OT数据并转变为信息,从而执行加值应用,实现「数据驱动」。

惟传统数据库扩展困难,导致企业终将碍于数据量爆增,无力扩大投资,难以继续活化元数据价值。抑或企业往往因应不同时期的需求,先后发展不同垂直系统,各做各的数据加值运用,像是数据孤岛,彼此互不共享。

为化解上述僵局,企业可利用AWS S3作为数据湖,安全存放所有元数据。接着利用Amazon Redshift云数据仓储,承载较地端更大量的数据,甚至直接引启用云托管数据库、取代自建模式。再来利用ML或BI工具来实现分析、预测,,形成完整的数据飞轮。

用AI 3D视觉,快速指引智造转型明路

所罗门自动化事业处副总经理曾智仁指出,尽管不少人皆知利用机器视觉、机器手臂取代人力,但仍遭遇许多无法顺利取代人力的情况。

为此所罗门结合AI技术发展3D视觉方案。企业完成影片录制,再运用小画家快速圈选各种目标物特徵,把所有素材PO上后台服务器,无需编程即完成训练,之后就能执行推论
,整个学习历程仅约半小时,与传统AOI需要学习几万张影像的过程大异其趣,能够让复杂工作简单化。

举例来说,电动摩托车厂的人员只要带着平板或3D眼镜走到现场,不论他是新手熟手,都不用老师傅引导,便能精准检查车架上每个焊接点、检出焊接不良现象。

用AI解析人因作业,发掘工厂生产瓶颈

PowerArena百威雷科技业务总监洪维谦表示,PowerArena为AI软件平台公司,擅长提供全球制造业最先进的AI软件方案。

以电子组装业、汽摩托车产业为例,推动转型目标无非是追求降本增效,尤其需要针对工厂里最不确定的环节、即是与「人」相关的瓶颈,做到立即改善。

PowerArena提供人因作业平台,用户只要结合厂内IP CAM,再以AI为数码分身,即可24/7不间断收集数据,利用设置于厂内的PowerArena主机,在安全低延迟延下持续汇集生产履历信息。

换言之工厂一旦启用PowerArena方案,IE部门就无需像过去拿着纸笔、码表,计算每个作业员的Cycle Time;毕竟工站众多,人员的工作也会变动,需寻求更有效的记录方式。

线上管理技术进化,带动人机比激增

Legrand集团瑞力登国际台湾、香港暨澳门区域销售总监黄浩然说,近年Legrand集团积极发展工控方案,于2016年购并瑞力登(Raritan),以强化数码基础设施布局。

Legrand集团瑞力登国际亚太区资深业务开发经理吕嘉振指出,Raritan长期深耕IT领域电源管理及线上控制,挟过往经验转战OT,着重半导体或面板等制程复杂的产业。

Raritan智造应用发展始于2007年,主攻线上管理与监控;2007~2018年主推KVM-over-IP,实现更多样的机台控制。2018年之后,已可让客户透过KVM撷取影像,以非侵入方式采集数据,另推出软件机器人服务,取代大量重复人力作业,让人机比有望大增至1:64。

以AI协作机器人,实现智能工厂最后一里路

达明机器人专案经理陈兴邦表示,达明致力开发内建智能视觉的协作机器人及相关软件,近两年积极发展AI应用。

达明的新创智动化产品事业群,主要提供客户手臂自动化定制方案、AMR运载系统、智能工厂系统软件(如SFC、SCADA…等),涵括从方案评估、机构设计、发包架设到手臂编程一条龙作业,助客户顺利导入达明手臂及方案,达到智能生产目标。

例如达明可为半导体厂提供AMR(AGV+TM Robot)方案,不仅内含SLAM AMR进行移载任务,也一并提供MCS(Material Control System),与MES数据库交握、接收工单后,再派遣任务至AMR执行FOUP、 Tray或Magazine等目标物的搬运移载工作。

因应工业4.0,机器手臂更自主、灵活、易操作

台湾库卡(KUCA)业务部业务经理蔡姿蓉指出,KUCA是机器手臂设计、开发、制造及全球服务公司,提供全系列产品线,负载从4公斤到1吨。

因应工业4.0,KUCA机器手臂朝最大效率完成任务、人机协作与弹性生产、将知识与其他系统共享等方向精进。

为此KUKA提供体积轻巧的KRC5 micro电控箱;藉由LBRiisy与iiQKA OS营造简易编程环境;推出视觉化定制操作界面KUKA.HMI;打造单机自动参数校正与自我优化方案KUKA.PickControl;提出能快速适应新架构条件的KUKA.Sim规划软件;乃至提供IIoT视觉化整线生产监控平台KUKA VCS,用于实时掌握手臂与周边设备状况、生产效能、问题监控与历史纪录。

优化国内信用状管理,企业营业效能再进化

台塑网科技销售管理师廖启扬说,其一直协助企业推动数码转型。以关系企业南亚纤维布为例,早年收客户的纸本信用状,再输入ERP做管理;后来台塑网协助加入信用状审核机制,再从源头管理、努力和银行数据整合。

历经上述数码化、数码优化到数码整合,让台塑营业与财务管理效能大增。

但台塑无意独善其身,希望自己、客户、银行绑在一起,共同促成国内信用状平台数码转型。故催生国内信用状数据交换中心,由公正第三方关贸网络营运,甚至连台塑竞争对手都加入平台,安全地传递货品单价信息,希冀享有诸如自动押汇申请等多重利基,省去大量人工作业时间。

自适应机器人,提升产线的柔性应用力

非夕科技(Flexiv) 亚洲区资深业务经理吴至诚指出,非夕以7轴协作型机器手臂为主力,希望以此支持更宽广应用,故同时提供串联式及并联式手臂。

非夕7轴协作手臂不仅整合力觉控制,亦整合工业视觉、AI。为何以新创之姿跨足手臂市场?系因以往自动化应用存在诸多不便,当编程固定后,即不容许受到突发变量影响;意即现有机器人技术架构,制约了机器人的柔性通用程度和应用范围。

为打破制约,非夕致力发展「自适应机器人」,对操作物件的位置误差有高容忍度,且即使遭遇干扰,仍继续执行原本作业;甚至能举一反三,用同一道程序支应一群类似任务。

促进数码知识协同,落实长远永续发展

叡扬信息全方位销售顾问处副处长李政权表示,谈到永续,大家首先想到ESG,其实亦须正视另两大重点,分别是知识管理、智能应用。前者可弭平老师傅退休后的技术断层,后者能兼顾科技与温度。

为使企业满足ESG等三大永续发展需求,叡扬提出对应辅助系统,让企业持续汇整碳盘查的数值型数据,也一并提供认证管理机制,以便一鱼多吃满足大小小不同评监,朝向2050净零碳排目标稳步前进。

此外叡扬提供KM工具,让企业更有效率留存档案,作为数码转型大脑。甚至在系统中加入AI与Chatbot互动元素,彷若为每项服务建立「专属秘书」,使同仁只需以口语提问,即可快速获取所需知识。

附档:06.铨锴国际股份有限公司  CKmates.JPG