力拼智能升级 开创数码制造新未来
- 阚大成／DIGITIMES企划
-
经过2020、2011两年疫情洗礼，原本大家期望2022年逐渐回归正轨，岂料全球情势持续动荡，甚至因为乌俄战争爆发、呈现越演越烈之势，且同时间疫情依然严峻。影响所及，全球制造业因供应链、通膨等问题所苦恼。
因此越来越多制造业者期盼借助数码科技来化解难题，譬如透过数据驱动的高品质决策，优化供应链管理效能；或藉由智能制造的实践，达到提升生产效率、优化品管与降低成本等综效。鉴于智能自动化、数码转型等议题备受关注，DIGITIMES于日前举行2022年智能工厂论坛，揭櫫如何实践「智能升级、智造未来」。
采取蓝湖策略，建立智能制造利基
清华大学讲座教授简祯富表示，蓝海策略鼓励大家透过创新找到新市场，且此市场无边无际像海一样大、利润高，但此概念再现性低。故他提倡蓝湖策略，鼓励台湾企业深耕利润高、但规模未大到吸引众多竞争者的市场，再透过「高筑墙、广积粮」手段，将蓝湖变成健康状态。
蓝湖是工业3.5的前传，深究工业3.5内涵，在于既然无法一步到位实践工业4.0，便应采取混合策略，一部份走合理化、标准化等基本功；另一部份善用科技迈向系统化、智能化。
他预期后疫时代全球产业链势必重构，从水平分工走向垂直整合，转折过程如循环赛道，有人跑得快、有人跑得慢，快慢之间的落差，就存在创新创业的机会点；建议台湾企业尽速盘点并转进最佳位置，进而利用台湾主场优势，发展虚实整合方案，奠定永续经营胜基。
实践智能运筹，打造未来新价值
台湾科技大学工业管理系讲座教授曹誉钟指出，智能营运由数据驱动，其中蕴含两大技术，一是数据分析，另一为决策优化；前者可创造新价值，后者可驱动新未来。两项技术组成智能运筹系统，可结合战情室，进一步实现数据视觉化、决策最佳化。
数据分析步骤依序是数据收集、数据前处理、模型选定、参数调整、准确度评估、现象解释；相关应用场景为瑕疵检测、预测性保养、设备参数调控、配料组合优化、需求预测及异常侦测。
至于决策优化，其步骤依序为问题定义与分析、建立数学模型、开发求解方法、模式验证、最佳方案建议与实施；适用于几乎所有经营议题，如规划排程、派工／排班、存货政策、运输途程和商品定价等。
结合AI与工业5.0，营造永续智能制造
华硕电脑智能解决方案处长彭恺翔说，工业4.0带来效率提升、绩效可视化、弹性生产等多重效益，但也衍生环境污染、电力需求激增等负面效应。
因此两年前有专家倡议工业5.0，强调以人为核心，透过AI打造具永续性、适应力与社会责任的生产场域，据以建立永续的智能制造。而工业4.0与5.0是「互补」、而非「取代」。
为此华硕瞄准人机料法环五大范畴，提出智能工业安全防护平台、基于波形分析的预万亿诊断系统(PHM)、基于机器视觉的瑕疵检测、生产参数分析等方案，落实以人为核心结合AI技术的工业5.0思维。
优质工规存储器，加速智能工厂落地
世迈科技(SMART Modular Technologies)产品行销经理林后坤指出，世迈有DuraMemory、DuraFlash等产品线。前者为工业级存储器，以「Zefr」(Zero Failure Rate)、DPPM低于200等优势享誉产业界；后者为工业级储存，包含如ME2 SSD支持1以上DWPD的利基产品。
世迈与Vecow合力打造集机器视觉(MV)、数据收集、工业自动化于一体的智能工厂方案，此方案在现场端部份，采用世迈提供的宽温、抗硫、小尺寸工规存储器；至于中控台，则选用最能支持AI运算的NVDIMM，搭配DWPD大于1的ME2 SSD。
透过影像分析，助工厂建立AI工站
云守护安控(Beseye)产品副总监许映琪说，其Beseye平台植基于人体骨骼分析技术，兼具侦测距离逾30米、360度全方向性分析、不做脸部识别(顾及隐私)等特质，如今成为制造业实践「标准化AI SOP分析」应用的助攻手。
企业可先选出瓶颈工站，提供生产过程影片与SOP说明，便由Beseye的AI顾问协助评估影片、确认执行方式、推动AI训练与部署，历时2~3个月打造第一个AI工站。后续企业可在不需重新训练下，自行将分析模型快速复制到其他工站。
善用智能监控，加速工厂智能化
晶睿通讯亚太业务部部长郭家彰说，晶睿凭藉多项优势，在智能工厂专案扮演要角。首先其智能影像分析软件(Smart VCA)为自家研发团队打造，掌握Source Code，易于持续创新。其次标榜方便性与完整性。再者晶睿提供iNSIGHT开放平台，让客户有机会为「非晶睿」既有设备赋予AI智能。
晶睿以VAST 2中控平台为核心支持各种应用，包括结合车牌识别、人脸识别，在出入口严加把关；藉由Attribute演算法支持Tracker应用，掌握人员在厂内的移动轨迹；透过Line Crossing Detection功能，侦测有无人员误闯危险区域。
AI MV助阵，催生各种智能工厂应用
艾讯产品经理蔡宙霖说，现今AI已为硬件市场开拓一片蓝海，且不管针对Identification、Classification或Segmentation等面向，皆能展现显着应用价值。因此艾讯积极拓展AI MV方案，提供硬件平台、镜头界面、软件架构等完整产品线，协助企业布建各式智能应用场景。
值得一提，艾讯也积极串联ISV夥伴，如鹰势科技便是其一。鹰势技术长成明说，其专精深度学习技术，拥有领先业界的光感识别引擎，也提供独特的多人在线标记系统；截至目前，鹰势和艾讯已联手实现诸如PCB露洞检测等多项智能工厂应用实例。
藉由持续监测，发挥预防保养功效
泓格科技经理许修齐指出，工厂惯用的保养模式，系由人工定期巡检，若人员专业不到位、保养动作不确实，仍难防止设备故障。因此建议企业应于生产设备架设监控系统，持续进行侦测与分析，预测设备可能失效的时间，让企业及早因应。
针对电力、振动、温度、气体或漏液等预防保养的感知指标，泓格不仅提供对应的传感器，也提供绕射性佳的Sub-1GHz无线传输方案，协助打造持续性监测架构，满足预防保养、能源管理、设备诊断等应用目标。
IO-Link一统江湖，促进工业自动化
意法半导体(ST)亚太区工业自动化行销经理罗至宏说，碍于界面长期未统一，影响工业自动化发展进程；但随着IO-Link崛起，可望促使传感界面一致，加速催生工业4.0应用。IO-Link是将智能传感器与执行器连接到自动化系统的通讯系统，植基于IEC 61131-9中的SDCI规范，可满足新时代智能工厂的点对点双向可靠传输需求。
IO-Link分为Master Side与Device Side，由前者供应24V电源给后者，故传感器不必自带电源。ST在两端皆有解决方案，建议业者先决定做哪一端产品，再选择IC，接着充分利用ST的Turnkey方案、参考设计，加速孕育自动化应用。
善用DPM，促进生产效率提升
研杰科技总经理张振忠说，现今制造业遭遇系统各自独立、人工作业居多，老旧系统太多等难题；建议导入PTC解决方案以克服挑战，例如以Kepware实现设备联网，以ThingWorx实现可视化，并可借助数码绩效管理(DPM)来进行调度与改善，铺排最顺畅的智造转型旅程。
PTC台湾IoT技术顾问吕家怀表示，OEE对工厂影响甚大，只要稍有改善就会促进利润增长，惟过往不易探知真实OEE。DPM以时间损失管理为核心，将工厂机台的OEE、生产节拍、问题原因、瓶颈分析、绩效反馈串联为一个闭环，从企业高度来综观产线管理，随时挖掘瓶颈点、追踪改善成效，事半功倍地提升OEE。
依循IEC 62443准则，建立工业网安防线
四零四科技(Moxa)亚太事业处产品行销经理郭彦徵说，工业数码转型的关键元素即是数据，数据被精简、收敛、运用的程度越高，竞争力升级幅度就越大；唯有强化OT安全力，才能牢牢守护珍贵的工业数据资产。
工业用户须参酌IEC 62443协定，理解用户、SI、设备供应商等角色各自的网安责任与稽核标准。另切记网安目标就是避免系统被攻击，应同步采取端点防护，数据防护与网络防护等多种对策；其中网络防护重点为纵深防御，为做好此事，用户应确认网络现状、布建网络防护及选择可靠的OT设备，如全球首台通过IECEE认证的「Moxa EDS-4000/G4000」IEC 62443交换机便是一例。
MES架构转型，开启智能制造新契机
IBM科技事业部系统与储存事业处技术总监赵文振说，台湾不少半导体与面板厂已达关灯工厂境界，现场鲜有人迹，因生产运作皆由MES负责执行，显见MES在OT领域极为重要。
鉴于MES与智造转型的高度关联，IBM重新设计下一代MES，标榜其符合标准、具有替代性及可扩展性，更重要还能即插即用、易于整合，意即任何IT设施、应用服务、机台都能随时插进产线，加入营运行列。为此IBM基于IBM Power Systems打造企业私有云，并基于Red Hat OpenShift建构云就绪的MES系统，不仅具延伸性，亦兼顾安全性、稳定性等传统价值。
借助无代码系统，落实高效数据分析
美商讯能集思CEO张宗尧说，现今多数企业都存在「数据孤岛」，导致各部门耗时汇整数据，以提供管理者做决策，但不同部门之间的信息难以透通。为此讯能集思打造无代码系统「Jarvix」，让使用者只要说说话，即可展开数据分析。
Jarvix的价值，在于解决过往AI分析缺乏标准做法的问题。人们经由找到问题、找到原因、找到答案三步骤，便可摆脱以往仰赖数据科学家的低效现状，迅速实现异常监控／预警、数据探索(根因／分群／异常关联分析)、模拟／预测／优化等目标。
以数码孪生为基底，迅速展现制造新价值
西门子软件工业大陆高科技行业及台湾地区技术总监陈松盈说，西门子在2014年展开数码转型，已将工业4.0落地，实现预测性维护／参数自动优化、焊接品质预测、选装防错检测、机加工过程工艺优化…等效益。
深究西门子智能制造的基底为「数码模型」，先根据产品做成3D模型，再以数码平台促成跨部门、跨企业协作；其间接连繁衍产品数码孪生、工艺数码孪生、工厂数码孪生，最终把实际生产过程参数，回馈前端数码模型系统作为持续精进依据。依西门子的经验，制造业启用数码总线(数码模型＋数码平台+数码孪生)的三个月内，即有能力做出好产品、好决策，及早预测产品或产线的品质。
利用SaaS订阅模式，降低智造创新门槛
纬谦科技高科技部总监彭怡洁说，纬创集团于2016年启动数码转型，同年成立纬谦，由纬谦负责集结集团转型经验，包装为解决方案向外推广，近年针对智能制造、智能医疗、智能城市、智能零售累积缔造逾300个成功案例。
考量台湾中小企业众多，急需进行变革，但缺乏信息人才及充足经费，亦不理解AI、5G、数码孪生、建模等技术；促使纬谦推出「智能云市集」，利用SaaS订阅新模式，帮助中小型制造商加速驱动转型，现已推出人因分析、IIoT、智能排程、物料需求运算与供应商管理、订单识别流程自动化机器人等五大云服务。
援引「四化」能量，形塑客户满意管理平台
台塑网科技应用软件事业群电子商务处专案顾问殷宜萱说，台塑网有别于一般信息公司，所有解决方案皆已落实在台塑集团的管理流程，才向外推广。而台塑网也外界熟知的CRM，转化为更具价值的客户满意管理平台。
他指出，台塑数码转型蕴含四化。一是整合化，意指数据、异质系统的整合。二是可视化，让中高端主轻易查询直觉化统计图表，方便做决策判断。三是智能化，将AI演算法落实在既有工作流程。四是实时化，善用信息科技工具，确保数据快速流动。藉由四化，可望促进企业体质全面转型，进而主动迎合客户当下期望，提供创新的交易体验。
AI视觉检测，精确把关生产品质
阿里云拥有强大AI视觉演算法与丰富经验，可依环境、设备、车辆、巡检等不同场景选型，协助企业导入相关数据、执行标注，接续完成模型训练与测试，此后即可执行识别与检测。不仅如此，阿里云亦可提供方法论的辅导、大数据运算和产业谘询，协助企业建立生产履历，为生产品质做把关。举例而言，钢铁工厂是阿里云视觉AI技术应用场景之一。在于钢板上只要出现微小裂纹、哪怕细如发丝，都被视为重大瑕疵；但相关检测流程十分艰难，且无法做到100%不漏检。为解决上述困扰，某钢铁公司利用阿里达摩院先进演算法，特别打造AI品质检测系统，让钢板表面缺陷的检出率，从过去90%提高为98%，大幅优化钢板出货品质，且让「品质异议」所衍生的赔款金额，从人民币0.06元／吨降为0.02元／吨。
