利用前瞻科技与新智造视野，驾驭未来制造变局
- 阚大成／DIGITIMES企划
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近年来全球政经环境瞬息万变，尤其随着近期川普赢得美国总统大选，无论针对俄乌战争、中东战火、中美贸易战…等近年延烧多时的大事件，皆可能投下难以逆料的变量；影响所及，制造产业今后面临的供应链挑战，只会加剧、暂无缓解迹象。
值此变局，可预见企业若一味沿袭旧法，而未能透过智能系统及自动化进行数码转型与升级的话，恐将在产业变动浪潮中进退失据。为协助企业从容克服这些严峻考验，DIGITIMES于日前启动2024年秋季智能工厂论坛北中南巡回，并在其中的新竹场论坛设定以「新制造视野」为核心，聚焦探索如何善用前瞻科技，助力企业优化制造营运，找出升级转型的最佳实践路径。
引入AI／GenAI助力，强化供应链韧性
AWS业务开发经理郭千菩表示，从2023年起随着地缘政治、物流、产品与原物料短缺、通膨、天灾、ESG规范、网安风险…等变量纷至沓来，加上少子化、资深人员退休潮、经验传承不易，迫使制造业面临莫大供应链风险。
据调查，拥有相对完整成熟供应链的企业，可望比同行多获得逾23%利润。驱使越来多企业愿意将AI与GenAI运用于供应链管理，以期打造成熟稳定供应链。为此AWS以「智能强化供应链」为主轴，利用AI/ML赋能，提供库存insights、可能缺货缺料的风险、By Location的前置时间建议，乃至需求预测，借此协助企业准确预估库存与需求，进而增强生产排程弹性和灵活度、促进供应商与原物料多样化，并且强化系统安全性及稳定度。
以AI-DC搭配电信网络，化解电力、散热与载重难题
是方电讯产品经理洪李竹指出，在AI应用趋势浪潮下，不仅驱使全球Data Center快速增，更将带动数据交换中心的数据呈现爆炸性成长。以制造业为例，像是基于制造检验的监别式AI应用，抑或基于人机协作沟通的生成式AI应用，背后皆须借重AI服务器算力，由此衍生庞大的电力密度、楼地板承重，以及水冷引发的PoE控制挑战。
为此是方提出ACTIoN3策略，将以新时代中立AI-DC机房（如近期启用的是方LY2联云智能数据中心）、三环网络全球部署，为国内外业者、服务应用商与企业客户提供AI、云端、电信网络与交换服务，携手产业升级，打造台湾成为AI智能岛；以是方LY2而论，其优势在于能够全面满足AI服务器的电力、散热与载重需求。
善用机器人自动化，开创智能物流／制造大局
和椿科技资深产品经理郭冠群指出，深具自动化技术基底的和椿，有监于当前制造业面临诸多问题，认为机器人会是一个好的解方，故在2023年成立auro Solutions品牌与团队，全力打造智能物流、智能制造、智能服务等相关机器人自动化方案。
以物流为例，几乎是各行各业所有公司都有的主要活动，倘若能提升物流效率，便可望大幅增进企业价值。着眼于此，auro提供协作AMR，内有激光雷达可做地图建置，有辅助3D摄影机用于判别临时或变动障碍物，凭藉更高弹性、无需磁道，实现快速布建、快速换线共享的利基；综观auro AMR，内含层架型、载台型、顶升型、牵引型、无人堆高机乃至园区物流车等多元机种。
藉助AI影像深度查找，带动厂区智能安防进化
晶睿通讯亚太业务部区域经理蔡沛任强调，晶睿发展监控系统的精神，正是更清楚、更聪明、更简单，以及使用上更安全。以其中「更简单」而论，不外乎两大重点，一是让查找更简单、二是让管理更简单。
为实现查找更简单、精准、快速，晶睿利用AI根据人、车特徵进行属性化，营造影像深度查找、关键数据视觉化等优势，使各个工厂可依照外观特徵、行为、场所、人脸、车牌…等特徵属性，从案例库（Case Vault）中快速找到问题发时的车辆与人员。另一方面，晶睿悉心打造VORTEX Surveillance Cloud，让工厂能以单一监控云平台管理既有摄影机与VORTEX摄影机，落实让管理更简单目标，促进厂区智能安防再升级。
适应性手臂，展现前所未见制造柔性
非夕科技（FLEXIV）亚洲资深业务经理吴至诚，以电子产业为例，利用其适应性手臂示范许多一般工业机器人难以实践的应用场景，像是线束插接、风扇组装、螺丝锁附、显示卡装配、GPU组装…等。
综观非夕适应性手臂的运作过程，有几个有趣现象，譬如做插件时，七轴都在连动，避免插的动作影响良率；或在容易形变、受到干涉下，能以揉压动作来巧妙因应；又或是组装较为精细的齿轮时，齿轮与齿轮之间会有一些干涉，此时非夕手臂展现优越的力控，先做一些交握后再行组装。总括来说，非夕藉由AI、高级力控、机器人操作系统来定义新一代仿人化机器人，独具位置误差容忍度高、抗干扰能力强、智能可迁移等核心特徵。
可配置型I/O，以单一类比前端适应不同信号源
亚德诺半导体（ADI）资深区域业务经理叶淙益指出，依ADI观察，随着AI导入，可望让自动化市场变得活络，使各厂家急欲从类比前端采集更多制造参数，以利执行大数据分析、探索最佳生产工序。
为此ADI将客户的回馈融入其芯片设计，持续精进多项核心技术，包括前端信号隔离与处理，及针对工厂机器人提供运动控制的传感，乃至视觉数据采集。另考量业者欲从大量制造转向少量多样生产换线，往往有难度，故ADI提出可配置型I/O方案，客户仅需运用同一套类比前端采集方案，便能适用不同信号采集场景；另积极投入10BASE-T1L（IEEE802.3cg）协议，让客户利用单一Cable，支持长达逾1公里距离的传输协议栈，将数据安全地在不同设备间做交换。
以数据中台驱动数据赋能，实践AI智能制造
纬谦科技综合性工业部总监吴浩志表示，综观制造业数码转型，纬谦可从Lv0到Lv1（OT）数据整合出发，再藉由数据中台向上串接Lv2~5（IT），为不同规模制造企业提出合适的数码转型方案。
针对数值型AI应用，纬谦对于参数AI优化、锡膏厚度AI监控，乃至关于铜箔基板AI提升含浸动用率的参数推荐，及设备预警场景（如以电流数据预测刀具动态寿命）、厂务节能场景（如铜箔基板锅炉节能），有丰富实作经验。另针对影像识别应用，如人因工程AI影像分析、PCB板瑕疵检测…等；及针对战情室与数据整合，如数据中台技术应用、OPC UA设备数据整合、轮框产线看板界面、Power BI能耗看板，这些皆是纬谦善用AI驱动智能制造的实例。
全局精实管理，促进智能工厂e化循环
析数智汇业务暨行销副总经理张平和表示，近年访谈制造业，深知多数客户面临相同挑战，如订单达交延误与交期实时回覆失准、备库生产的投产需求量预估繁琐与失准…等，导致成本、产能与时间出现浪费，违背原本亟盼的精实管理目标。
深究其因，在于ERP与MES间存在Gap，即便导入供应链管理系统也难以解决问题。为此析数开发智能精实生产信息系统，协助客户实现信息无缝整合、达到全局优化。此方案立足于Plan-Do-Check-Action架构，Plan部分有需求预测机制、再依净需求做滚算，接着进入APS做生产排程；Do部分主要提供IoT、MES与WMS系统；Check部分由SPC、QMS套装系统挑大梁；Action部分以「iDAP」AI大数据平台为核心。
AI、机器手臂与视觉合一，成为人类得力夥伴
达明机器人亚洲销售总监曾国勋强调「未来，就在眼前」，未来机器人不该仅是工厂内工具，更应是人类工作上得力夥伴；故达明致力发展AI、视觉、机器人三大科技领域，并将之整合为AI Cobot，意即自带视觉系统与原生AI引擎的协作手臂。
他列举诸多AI Cobot应用实例。如日本气动元件大厂SMC，有监于AI Cobot内建视觉可达到快速定位，故于工厂导入约70台，用以锁螺丝、取放与组装。或匈牙利业者Continental的ADAS工厂，累积导入逾300台达明手臂，执行车用电子上下料。值得一提，达明运用Landmark，将座标系统建立于工件或治具特徵上，所以无需担心手臂与环境点位相对关系改变，只需看一眼，所有点位即可动态更新，应用弹性大，尤其适合AMR上的应用。
利用微型能管系统，让工厂加速实现ESG
勤逢实业明纬PM黄浚峪指出，勤逢为专业电机元件经销商，代理销售明纬电源供应器等诸多品牌设备或零组件。有感于ESG势在必行，于2023年引进工研院微型能管系统（EMS），用以搭配智能电表与传感器，侦测实时电压电流，从而累积电量产出报表，并进行用电分析、另可结合碳盘查系统，协助工厂达到ESG目标。
微型能管系统分两部分，一是Power Tab电流传感器，侦测各回路电力状况，另一是后台主机，使用户理解设备用电量，以便针对用电量过高部分进行改善。主要特点包含：1.工研院专利技术；2.相较传统EMS，建置成本节省5到7成；3.非接触式传感，降低触电风险与停机施工时间；4.具线材温度侦测功能，可作负载安全监测。
整合多元设备与协定，加速工厂大数据分析
研杰科技智能制造导入顾问林岱辰说，Kepware的KepServerEX软件可望对制造业AIoT数码转型产生莫大助益。首先因支持多元稳定的通讯驱动程序，故能协助SCADA收集与控制各种前端设备；且除DDE或OPC常见界面外，还针对InTouch图控提供SuiteLink界面、针对iFIX图控提供PDB通讯界面。
其次KEPServerEX协助用户快速建立EAP／CIM，例如透过No Code方式，仅需透过设定，可让设备与MES／ERP数据库进行数据交换，并针对收集到的数据进行算术或逻辑运算，在条件判断后做数据转送。再者KEPServerEX凭藉与多种类型设备和通讯协定的整合优势，使用户不需担心不同厂商设备间兼容性问题，并能为后端多元应用程序提供单一数据交换窗口，加速大数据收集与分析。
以Edge AI软硬整合平台，快步催生智能工厂应用
超恩台湾区业务林彦志表示，近年Edge AI在制造业界讨论度甚高，但其应用开发有其难度。一来关于软件建构及AI演算法，需投入极高时间与人力成本；二来针对硬件，除主机本身要求高算力，亦需因应工业场域满足宽温、宽压、抗震条件。
为此超恩近年致力发展VHub软硬件整合平台，内含AI Developer、AI Developer Premium、EMS与ROS四大套件。比方说AI Developer为AI机器视觉开发套件，基于Intel OpenVINO，可搭配超恩边缘运算主机一起做优化整合；超恩搭配提供一些AI模型优化器、推论引擎、学习架构及逾200个预训练模型。其余项目则包括AI Developer Premium一站式AI影像视觉开发平台、EMS能源管理方案、ROS机器人AMR开发套件。
以标准化连接，打造通用型手臂末端生态系统
极马亚洲业务经理戴君卫指出，其隶属德国Zimmer集团，产品涵盖范围颇广，譬如机械手臂夹爪。Zimmer观察到客户迈向未来自动化生产时，面临诸多挑战，系因不同工件、不同应用，交织成多种挑战，例如选择哪种夹取技术、如何教导夹爪、如何在过程中自动更换夹具…等。
因此Zimmer与另一德商Schmalz合作，共同发展MATCH系列End-of-ARM-Ecosystem，标榜一体适用任何机器人、夹爪或末端执行器。主要优势包含连接界面标准化，当用户欲使用不同工具，不需变更转接、法兰面、配线或配管的设计；再来易于设置，提供标准人机界面，方便用户执行产品参数设置与调整；甚至为未来工业4.0大数据收集分析做好扩充准备，可将生产参数上传云端管理系统。
产学专家齐献策，畅谈如何以GenAI促成智动化
此次论坛的最后议程，是由IC之音竹科广播《科技领航家》主持人朱楚文主持的「生成式AI带动产业智动化」焦点座谈，与谈人为台湾大学机械工程系终身特聘教授觉文郁、研华科技工业物联网事业群总监林勤喻。
林勤喻认为，推动AI智能制造前，应打好精实生产管理的关键基底，先将所有流程标准化，再谈智能制造。因AI讲求数据驱动，若的数据源不确定，就无法推进AI；唯有达到精实生产管理扎实化、作业流程标准化，后续前进AI智能制造的过程才会精准。
此外企业导入智能制造时，通常会设定一个远大的最终愿景；但内部不同组织或个人的知识水准、经验值皆不同，对这个远大愿景的接受度也会不同。故企业不能无差别订定一致目标，一定需要个别导入、个别执行。
觉文郁呼吁有意导入AI／GenAI的企业，如果已有真实数据，务必优先保护好它们，接着再做数据清洗。其次因GenAI应用过程须结合RAG或Final Tune，此时即需借重老师傅作为把关者，检验AI助手是否真正堪用。他同时建议，企业应先挑选一些兼具可行性与价值性的小题目来做，譬如训练手册或维修手册，尝到甜头后再慢慢累积与学习，逐步扩大GenAI应用范围。
