5G、AIoT、云端交互整合应用 新时代制造系统面貌已然浮现

工业物联网可透过可视化界面实时侦测机台，让管理者掌握制造现场设备的状态。Medium

为了在劳动人口老化后仍能维持国家竞争力，2011年德国制定出工业4.0政策，各工业大国随后跟上，智能化浪潮从此席卷全球制造业。从2011年至今已有十年，这十年来各种新技术不断被应用到制造系统中，新科技在优化产线效能、降低制造成本的同时也带来了新概念，就近两年的趋势来看，5G、AI边缘运算、云端运算、物联网等新科技带来的影响无疑最大，这些科技所整合成的智能化系统，将成为下一时代的制造业样貌。

从发展趋势来看，制造业的改变并非一朝而至，1969年问世的PLC让制造系统首次踏出自动化步伐，之后各类自动化技术相继问世，构筑出现在OT系统的基础样貌。近期智能制造强调整合IT与OT系统，不过在工业4.0出现前自动化领域就有类似概念，2000年初出现的PC Based工业电脑，就是希望将IT技术应用至工业自动化领域，之后市场又出现工业以太网络，透过专为OT系统设计的以太网络直向串联制造系统各阶层，并利用桥接器横向整合制造场域中不同通讯协定的现场总线(Fieldbus)，借此打造出机联网架构，让产线各环节的数据数据可以无缝流动，从而延伸出各种附加价值。

2011年德国喊出工业4.0，几乎在此同时物联网概念也问世，这两者结合的工业物联网，就是在机联网与工业以太网络架构基础上进一步延伸。早期出现的工业物联网仍采集中式架构，将终端机台的数据信息全部汇整至上层平台存储、显示、分析，不过生产设备对实时性要求极高，虽然工业以太网络后来改善封包碰撞缺点，进而降低数据来回传送所产生的延迟性，不过仍无法满足制造业需求，此问题一直到边缘运算概念出现才解决。

AIoT技术精进 边缘运算概念成形

事实上边缘运算也非新概念，IT系统从以前就一直是「集中」与「分散」两端交步前进，而每次替代都会在当时的技术基础与思维概念下进化，边缘运算也是一样，边缘运算的基础是建构在现有的强大电脑运算能力、小体积、低耗电之上。此类架构是让产线边缘端机台或上层设备(一般是闸道器)具有一定程度运算能力，当机台产生数据时会先由边缘运算处理，须实时反应者先回馈给第一线机台，按照事先缺省的机制运作，其他数据则传送至上层系统存储分析，做为日后制定生产策略时的依据。

在制造场域中，边缘运算目前最常见的应用是视觉系统，视觉系统的应用又分为产线与厂务两部分。产线的边缘运算视觉系统主要用于产品品质检测，其作法是先让AI机器学习演算法的训练模型，从庞大的影像数据库中找出产品瑕疵模式，再将训练过的模式下载至产在线的视觉检测摄影机，摄影机内的处理器在透过内建推论模型自主判断瑕疵的同时，也会将相关瑕疵影像回馈到后端系统，扩大数据库的数据量，让AI的训练模式越来越精准。

AI的机器视觉检测过去多应用于产品品质控管，不过此环节位于产线末端，出现瑕疵时往往已投入大量生产资源，为解决此问题，近期有厂商尝试将机器视觉摄影机移至前端，利用AI的智能判读功能侦测作业人员，在错误动作出现时发出提醒，借此提升产品良率。此类检测侦测人员肢体动作的模式也被应用到厂务端，此一模式的运作流程，是利用安全监控摄影机侦测特定区域的人员进出与动作，当未穿戴安全衣帽的人员进入或区域内的人员未按标准操作流程时，系统会发出告警，通知管理人员处理。

除了侦测特定区域，AI在厂务端的应用还包括设备状态与能源数据两种监控系统，不过这两种系统大多非边缘运算，而是集中式架构。设备状态与能源数据两种监控系统的做法，都是利用传感器撷取机台信息，前者主要撷取震动、温度、电流等数据，将相关数据传送至后端管理平台，透过历史数据的判断分析，在设备故障前先行维修，避免因无预警停机影响整体产线；后者则是撷取设备能源使用状态，从而掌握厂区的用电信息、制定用电策略，除了机台设备外，此做法也应用在厂房的空气与污水排放监测，在ESG成为企业营运重要指标的今天，此作为非常重要。

5G结合云端 新时代工业物联网成形

边缘运算架构主要应用的技术是AI与物联网，这两大技术构建起工业物联网雏形，不过如果要进一步完善，还必须有先进的通讯网络并搭配高弹性特色IT架构，5G、云端平台则是工业物联网快速落地、提升可用性的两大关键。与过去3G、4G等移动通讯标准相比，5G的最大特色是纳入商用领域，2022年释出的5G专网频段与执照，就为制造业者开启另一扇智能升级大门。

5G专网让制造业可以在厂区内打造贴合自身需求的移动通讯网络，此一网络在搭配云端系统后，可衍生出大量应用，例如业者可透过5G的低延迟特色快速建构出AGV/AMR系统，并利用云端平台轻松管理无人搬运车车队；或是整合AR/VR与数码双生(Digital Twin)技术，设计出智能巡检、教育训练等模式，藉由5G与VR眼镜的结合，以直觉可视化方式提供巡检工作、教育训练的运作效率，这些应用都仅是5G与云端在制造业的智能应用之一，在投入者渐多、厂商意愿提升的态势下，技术将会快速精进，创意发想也会越来越多元。

观察产业走向，智能化已是制造业不可逆的趋势。目前来看，5G、AI、物联网、边缘运算、云端平台会是下一代制造系统的重点技术，这些技术在制造业的应用将渐深渐广，业者可密切观察市场的技术演进与应用案例，并与系统厂商密切沟通，方能打造符合自身需求的智能制造系统。