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云端打造智能工厂 带动制造业转型

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以云端为关键枢纽,紧密串联大数据、物联网、机器人、自动化、人工智能等各项元素,可望加速实现智能工厂愿景。DFKI
以云端为关键枢纽,紧密串联大数据、物联网、机器人、自动化、人工智能等各项元素,可望加速实现智能工厂愿景。DFKI

近一年多来,制造业界最夯话题,无疑是「工业4.0」。尽管此为德国于2012年提出的制造业升级计划,但深究计划形成的背景,其余国家亦感同身受,导致影响力扩及全球,所以各国制造业都亟欲发展智能工厂、虚实整合系统(CPS),孕育出许多属于制造业的云端应用。

知名分析机构IDC,近几年来不断倡议「第三平台」概念,也就是说,其认为目前已经脱离以PC与网络为主轴的第二平台时代,正式迈进第三平台新的段阶。而引领第三平台的四个主要驱动力量,即包括了大数据(Big Data)、移动化、社群媒体外,以及扮演最吃重角色的云端运算。
而在以云端运算为轴心的四大驱动力量交织下,将接续繁衍出物联网、混合云、软件定义一切、超融合平台、数据湖(Data Lakes)…等一系列新兴发展趋势,不仅带动未来人类生活型态的转变,亦将驱使产业转型。
在此前提下,欲探讨「云端应用」这个大题目,似乎就不宜与垂直产业的应用发展议题脱钩。而一向堪称台湾经济重要支柱的制造业,其云端应用发展方向,无疑更是值得一探究竟的课题。
毫无疑问,放眼现今制造业领域,最炙手可热的议题,便是工业4.0,虽然这个辞汇源自于德国,然而深究其初衷,无非就是促进制造业的信息化、数码化,终至达到智能工厂的愿景,同样是其他许多国家致力追求的目标;因此工业4.0浪潮能够席卷全世界,并不让人意外。
藉助云端力量 营造工业4.0大局
台湾经济部工业局官员曾多次利用研讨会场言,详加剖析工业4.0浪潮崛起之缘由。主要是因为,全球产业都共同面临诸多课题,其一是市场快速变化,产品生命周期愈来愈短,少量多样与定制化生产需求愈来愈高;其二是资源与环境课题,举凡土地、人力与水电等全球生产要素资源,都相当有限;其三是劳动力不足,此乃肇因于少子化、高龄化等趋势所致;其四是人均产值成长趋缓,特别是自从2008年金融海啸以来,成长趋缓的现象更加显着;最后则是制造版图重新洗牌,开发国内家抢占量产市场,工业国家抢占定制化市场。
为了克服前述各大挑战,促使世界各国催紧油门,积极推动产业升级转型,陆续祭出诸多重大计划,包括美国推出「AMP」,德国推出「工业4.0」,大陆推出「国内制造2025」,日本推出「日本产业重振计划」,韩国提出「制造业创新3.0策略」,至于台湾,也并未置身事外,由行政院领军启动「生产力4.0」产业与技术发展策略。
当然,推动产业升级、迈向智能工厂,绝非政府登高一呼即可成事,亦需民间企业的呼应,尤其是国际级指标大厂的配合;而截至目前,许多大厂皆已对智能工厂相关解决方案多所着墨。
其中GE强调设备的智能与联网功能,在设备中嵌入多种感应装置,提供完整设备信息,并藉由网络将设备信息传送至控制中心,且透过数据分析之后产生报告,并将分析后之数据或参数设定回传至设备装置,持续下一阶段工作运转,目前已运用于飞机引擎、外海钻油平台等应用场域。
IBM则从大数据挖掘智能工厂商机。该公司结合大型主机运算单元、企业级储存部署单元、服务架构组成元件,汇聚成为智能工厂巨量数据解决方案,诉诸多面向生产制造数据分析、整合式制程侦错与产出分析,以及进阶制程改善分析,借此协助制造企业缩短制程除错时程,且顺势实现「无时耗」(意即7x2)工厂生产营运,发挥快速回应产能提升需求、扩大营收之关键效益。
日本Fanuc打造机器人智能工厂,结合物联网架构与机器人系统,建构无人工厂,同时透过网络系统联结,达到全球接单、日本生产的营运模式,为创造高生产力、高获利之典范案例;值得一提的,该公司亦善用大数据系统,大量收集分析生产过程当中的各种数据,并搭配自动化品检系统,分析各项最佳生产参数,有效控制生产品质及成本管理。
看到这里,大家理应能够清楚明白,不管是工业4.0、生产力4.0或者智能工厂,都将是引领制造业升级转型的重要议题;然而令人好奇的,包括工业4.0等题材,与云端应用之间究竟有何等关联性?事实上,关系可大了!
善用云端智能 助制造商拓展加值服务
简言之,工业4.0的精髓,便是将云端、大数据、物联网、机器人、自动化、人工智能…等元素通通加以串联,藉由相互传感、沟通、决策、协作,使工业制造的优势得以加值并延续;至于如何促使上述一干元素紧密串联?关键就在于云端。
更深入来看,只要对工业4.0内容有所研究的人,想必对于一些关键因素与特徵,都不会感到陌生,而这当中的每个项目,其实都不难见到云端穿梭其间的身影。特别值得留意是虚实整合系统(Cyber-Physical System;CPS),堪称是工业4.0的核心技术,主要是藉由电脑、传感器,并透过新一代网络技术串联各项设备、机器或数码系统,继而经由它们之间的沟通协作,终至无缝整合虚拟及实体世界。
展望下一步,CPS将藉助云端、移动设备与大数据发挥协同合作力量,进一步串联IT系统,使IT走出数据中心、跨进工厂,延展成为格局更大的CPPS(Cyber-Physical Production System),据以形成实时控制的枢纽,可按产品特性与制程设备的传感元件进行互动,并能够随着制程变化,弹性变更机器作业程序,迅速调整生产制程,确使制程设备在几近零停机的前提下,便能接续执行下一个生产任务。
至于现今有没有攸关工业4.0或生产力4.0的具体应用实例?其实是有的。例如工具机业者,一方面藉由IPC信号收集器,汇集来自实体机器、数据撷取(DAQ)的信号数据,二方面从ERP、MES或QC等其他制造系统获取机械数据,进而将这些数据通通上传至数据库予以收纳,在数据库之中,建立详实的原始信号?特徵等相关信息
该工具机业者,并不以做到这一步为满足,其接着将数据库里头的数据,向上传送到一个奠基于IMS云端架构的虚实整合系统,也就是CPS,在这个CPS之中,不仅有云端服务器提供运算资源,也有蕴含了信号处理、健康评估、故障诊断、寿命预测等机能的「IMS Watchdog」,另有健康机械知识库,因此有能力经由关联分析,让底层上传信息当中的隐藏特徵,就此浮出水面。
接着CPS将分析结果回馈至数据库,使数据库能根据代号A、B、C…等各台网络机械的健康模式与关键组件等信息,进一步预测健康状态结果,再回馈至前端管理仪表板,化为可视化报表;如此一来,不管是负责线上监视生产状态、或在厂内监控整厂机台的管理者,都得以有效探知各个机台的状态信息,进而结合建构于云端平台的技术支持服务系统,繁衍诸如工具机厂技术支持服务等等加值应用空间。
在此情况下,工具机厂可从过去销售「机台」,转变为销售「产能」,一方面提供技术支持服务,包括接受异警机台回报?报修、异警机台信息取得、机台设定数据自动比对、线上参数设定?异警排除,以及接受报修?派工?结案记录,二方面还能为客户量身订制专属云端服务,提供整厂机台信息监测、NC加工程序管理、生产稼动率管理,乃至于机台异警信息管理等各类型加值服务,帮助客户实现生产不间断、加工技术最佳化、生产效率最大化等制程优化目标,连带凸显自身不易被取代的价值,扩大收益基础。