智动化加数码信息整合　完美实现智能制造

论及智能生产领域，蕴含详细作业排程、派工、数据采集等重要功能的制造执行系统(MES)，堪称最为关键的技术方案。来源：Seiki Systems

部份制造企业，误以为只要达到生产自动化，即可算是功德圆满，完全实践工业4.0愿景；殊不知停留在这一步，仅有助于有限度优化生产品质与效率，还不足以实现资源运用及生产效能的极大化，意欲走完最重要、也最精采的最后一里路，就必须藉助信息数码化、及大数据分析。

针对工业4.0，某一家知名的商用软件厂商诠释得很好，其认为企业营运是一持续精进与优化的历程，而工业4.0代表企业能力提升与转换的过程，终极目的是要大幅改善企业营运之交期承诺、生产效率与库存水准等三大核心，透过工业4.0技术或手段达到更自动、更智能、更协同的境界。

在此前提下，对于制造企业主来说，迎向工业4.0目标，当前最重要的工作，便是重新审视经营缺口，据以思索如何规划智能制造发展之路，以期成就管理本质的绩效与平衡，找到该企业与工业4.0的对接点，方能恰如其分引进正确的解决方案，帮助自己及早在工业4.0追逐战之中，跨出漂亮的第一步。

不少制造企业往往忽略掉，工业4.0所诉诸的智能制造，其实并不仅止于智能工厂一环，还必须加上智能生产，才算是克竟全功；依照表面字义观之，智能制造与智能生产看似并无二致，但若细究两者个别内涵，即不难端详出彼此差异。

所谓智能生产，乃是整个制造营运过程当中管理智能化、信息无缝串联，其目的在于实现管理流程自动化，至于智能工厂，则是透过现场机台设备的自动化与智动化，继而与智能生产串联，以利将工厂内的信息实时且透明地传递到智能生产段，达到制造生产之调整、安排或优化。

仅实现设备自动化　并未达到工业4.0

具体而言，智能工厂个中蕴含三大精髓，除了较属于中后段流程的品检管理智能化、仓储搬运智能化外，最大的重头戏，无疑就落在生产设备智动化，而综观生产设备智动化主题，底下还包括了现场报工自动化、设备状态透明化、生产状态透明化、生产指示智动化、投料管理智能化，及制程能力最佳化等不同细项。反观智能生产，除了涵盖生产管理智能化机能外，另外还涉及供应链管理智能化、财务服务智能化、资产管理智能化、经营管理智能化，以及产品开发智能化。

有关智能工厂领域，对应的技术方案需求，不外乎是控制器、数据采集器、传感器等主要项目；至于智能生产，其间最为关键的技术方案便是制造执行系统(Manufacturing Execution System；MES)，该系统旨在满足详细作业排程、派工、数据采集等重大功能，而另一个也相当重要的技术方案则是ERP系统。

换言之，制造企业意欲提高制造现场的生产效能、强化订单交付力，及增进库存运转效率，必须藉由智能生产、智能工厂双管齐下，才可望得偿所愿，只靠设备自动化实现智能工厂之单一途径，尚不足以形成大局，也就是说，业者仅是让机台设备具有感知连线能力，辅以良善的动线设计、流程整合，建立高度自动化的生产环境，还称不上实现工业4.0，甚至以从无到有的整条工业4.0路径而论，此时实现率才不过接近五成而已。

一家信息服务业者强调，设备自动化之余的下一个关键里程碑，无庸置疑就是信息数码化，制造企业需将现场设备状态、生产信息及物流信息持续传递至云端，有效整合到MES、ERP等营运管理系统，好让管理者能够根据当下运作状态，迅速剖析其间潜在瓶颈，从而针对供货、投料、生产与交货等众多环节，立即实施不同的优化控制手段。

此外更进一步，即是诉诸大数据进阶分析，发挥防微杜渐的预知功能，当系统依据过往累积的数据模型，判断出不久后企业可能出现订单交货延宕、生产物料短缺等现象，便会立即发出告警信息，俾使采购人员能够紧急进料，而业务同仁也能紧急向客户更正交期信息，终至让生管、采购、生产排程等过往耗时费工的人工作业，皆得以藉由智能化流程的驱动而加速完成，一旦走到这一步，才能称得上完整实践工业4.0。

综上所述，论及工业4.0，绝对不是一蹴可几的简单任务，而是横跨操作技术(Operational Technology)、信息技术(Information Technology)等双重象限的浩大工程，必须底层制造现场监控，一路整合到上层数据采集分析，其间需要汇聚PLC、BC(Block Controller)、SCADA、MES、ERP等诸多整合服务能量，难度可谓不低。

藉由信息数码化　助力实现定制化生产

业者指出，事实上，台湾制造业的韧性相当强，甚至在工业4.0话题还未发烧之前，针对生产自动化，便有着不错的进展，进而对于生产效率的提升、生产品质的优化，产生显而易见的助益；但即便如此，制造业者依然难以摆脱低毛利窘境，足见对的效率与品质，必须摆在对的产品型态上，才能获得相得益彰之效，如果只是把大批量标准化产品做得又快又精，就结果论来看，并无助于提振营运绩效。

那麽如何让制造业脱胎换骨？就必须竭尽所能实现工业4.0精神，彻底达到生产定制化、库存不积压等远大目标；只不过，倘若在一切条件未变的情况下，骤然实施定制化弹性生产，恐使得生产线阵脚大乱，未蒙其利反倒先受其害，让原本已经偏低的利润，被侵蚀得更低、甚至由正转负，此时唯有凭藉信息数码化，才能够趋吉避凶。

透过上层的信息管理系统与大数据分析平台联袂运作，便可随时依据订单需求，由上而下调整生产排线、供应商交货、生产数量，也能一并精准估算出明确的交期，确保所有生产资源皆可被有效利用，避免彼此干扰与排挤，以期灵活满足千变万化的生产需求。

更重要的，藉由这般运作机制，亦得以确保生产线能够经常维持正常运行状态。举例来说，很多机台设备，其实都有服役期的上限，比方说加工机的刀具可切削次数为300万，冲压机可执行冲压的次数约1万，而锅炉预热加热的累积时间为3,000小时，只要濒临极限值，这些机台设备的健康状况可能急转直下，随时都可能出现Downtime，致令企业承受不可逆料的巨大损失，要想避免危机产生，别无他法，就是设法赶在机器出现异状、但犹未终止运作之时，及早进行检修保养。

至于实现预知保养的所需技术方案，当然在生产现场装设各式传感器、数据采集器，是无可回避的先决要务，以便将包括电力、温度、湿度、碳排放、重力等信息，整合到SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系统，再由SCADA将相关信息上传到后台云端数据中心执行分析，再由不同机台设备的细微运行状态抽丝剥茧，察觉是否有偏离缺省健康基准线的情况，如果有，便立即知会维修工程师，争取时效排除潜在故障因子。

另值得一提的，透过MES管理系统，一方面可藉由持续不断蒐集产线设备与机械手臂的生产参数、制程数据，以作为后续数据分析使用，据此优化调校机台设备与机械手臂，藉以提高产线产能，二方面也能透过MES无缝整合各个外部信息系统，加速信息传递与提高透明度，裨益企业落实虚拟工厂概念，意即善用IT技术针对设计、模拟、优化、测试、分析等所有必要的制造活动，进行彻底建模与模拟，预先洞悉机器人、模具或其他设备是否有设计盲点或是干涉冲突，以利及早修正弱点。