循序推动四大进程 一步步开启智能制造应用大门

研华工业4.0行业发展专案经理陈彦鸣。

现今包括大数据、人工智能(AI)、AR/VR、云端、物联网(IoT)、机器人等多元化数码科技，已全面融合到各产业，其中包含制造业。惟研华工业4.0行业发展专案经理陈彦鸣透露，访厂过程不时感受到客户的焦虑，只因数码化有太多事要做，即便做到每一环节，又难以将所有环节顺利衔接。陈彦鸣归纳，制造业之所以投入数码化，不外乎因应四大挑战，包括生产效率的瓶颈急待突破、产品品质之提升、报废率及人力之降低。

近年来「工业4.0」被视为解决前述难题的药方，但工业4.0、3.5、3.0...后面数字其实不重要，重要的是导入背后所代表的意义及效益；比方说若智能制造成熟度低于3.0，就缺乏足够可视化，导致企业因为「看不到」而衍生不良率或交期延误。迄至目前，电子制造业普遍已达工业3.0水准，传统制造业仍有努力空间；唯有实现可视化，才能探究事件发生的原因、并累积处理知识，进而预测未来可能发生的事件，最终自动执行最有利的策略回应。

陈彦鸣说，工业4.0大致内含四个进程，依序是「机台智能化」、「MES整合/产线可视化」、「自动化/无人化」及「AI智能制造/数据价值化」。首先谈到机台智能化，主要用意在于汇集企业所需客户需求、生产品质、设备状态、安全生产、环境/能耗等等关键数据，将数据实时传送云端进行大数据分析，藉以预测故障时间，采取预防维护提高产能，减少维修成本。

接着需要借助设备智联管理平台，达到设备监控及报警。为此研华提出了产线OEE(Overall Equipment Effectiveness)解决方案、能源管理暨智能环控系统、智能工厂战情室等实用工具，旨在透明化实时呈现现场信息并串流管理层系统信息，使各层级管理者实时准确地处置厂内异常事件。

再者企业可善用机器人、自动搬运车、机器视觉，减少对人力的依赖，并且提升测试效率与产品良率，达到精实生产、甚至无人生产境界。瞄准下一步「AI智能制造/数据价值化」终极目标，研华提供从地到云的WISE-PaaS 4.0工业数据云平台架构，帮助企业打通Edge Computing、IaaS、PaaS Application、SRP(Solution Ready Package)直到最终垂直服务之所有链路，加速获取AI、微服务、订阅经济等转型能量。