工業4.0被喻為製造業的下一波革命,透過工業4.0的智慧化,工廠中所有的製造設備將可完全整合,進一步提昇系統效益,高雄是台灣的製造重鎮,台灣多數重工業都以高雄為製造基地,因此CTIMES/SmartAuto智動化雜誌特地於高雄舉辦「工業4.0技術與應用趨勢研討會」,由製造業的不同面向,討論工業4.0的發展。
圖1 : 工業4.0技術與應用趨勢研討會內容探討工業4.0進展。 |
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工業4.0翻轉製造生態
在會議中,工研院南分院的程瑞曦博士從資料建置方式與策略,來談工業4.0的概念與效益,程瑞曦指出,工業4.0 需要大量整合IT與OT系統,他指出,製造業的智慧化趨勢主要來自消費性市場的改變,近年來消費性市場量大增,但產品類型不再是以往的少樣大量,現在的市場要的量依然大,但是樣式不再只有少數幾種,以人為中心的多樣大量需求,衝擊了整個製造業生態,客戶端開始大量參與製造,在此態勢下,製程可視化成為必須,傳統的讓硬體埋頭製造,已不敷市場所需,市場需要的是在成本不變(甚至是降低)態勢下,更有彈性的調節製程,製程的換線換料更快速,且設備運作更穩定。
圖2 : 工研院南分院程瑞曦博士為聽眾剖析生產力4.0的新智慧平台。 |
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英特蒙亞太區業務與行銷副總裁洪育浩也認同程瑞曦的看法,他在會場中以4段影片為聽眾剖析生產力4.0的新智慧平台,他指出,自動化平台已由過去RTX一路進展到PC+Windows系統,近年來興起的EtherCAT通訊標準,更讓自動化平台兼具即時性與開放性,洪育浩指出,軟體運動控制系統可充分利用CPU中的每個核心來從事指定的功能,純粹以軟體的方式並透過一條網路線/EtherCAT即可來控制各種馬達、機器,以節省電纜、AD/DA轉換電路等成本,且降低空間佔用與噪音量,並適合用在規劃大型系統的應用環境,在大型系統的應用上,Softmotion可進行較為複雜的動作規劃,這種作法在傳統以PLC的架構上不易做到。
軟硬並進 打造新世代製造系統
除了硬體技術,製程管理也是工業4.0的核心,致茂電子製造資訊系統事業部處長吳樞俊指出,在工業3.0時代,90%以上的廠商導入ICT架構的基本目的只有一個,即是接單賺錢,不過現在的訂單客戶往往會要求大量測試數據的回傳與品質、產能、出貨等資料,MES可讓製造黑箱透明化,提高生產管理的效率與精確度。
以不良率的計算來看,在沒有資訊系統前,工廠廠長只能憑自身經驗推估不良率然而,這個數字只是估計值,沒有任何量化數字可以佐證,但在導入MES後,系統會自動搜集與分析生產資訊,從而計算出真正的不良率,並找出造成不良率的原因,例如:生產設備未進行維護保養、作業員人為疏失、早晚班交接問題等,吳樞俊表示,導入MES的效益將可提高工廠產能落實生產管理,提昇工廠產能,同時管理生產成本:降低生產成本,精確掌握生產狀況,並強化客戶服務,提供多元化客戶服務,提昇客戶滿意度,也可改善產品品質:提昇產品良率,減少人為疏失。
在工業機器人方面,德國自動化大廠ABB行銷副理許純瑜為聽眾剖析了工業祭器人的技術趨勢,她指出,不論是工業4.0或是政府所推動的生產力4.0,都需要機器人的奧援,所以機器人的發展勢在必行,而近期工業4.0與智慧工廠等概念成了科技產業的熱門話題後,工業機器人也衍生出更多的討論,例如工業機器人與物聯網的結合,就會是未來的發展重點。
圖2 : 工研院南分院程瑞曦博士為聽眾剖析生產力4.0的新智慧平台。 |
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許純瑜以ABB的SRP產品為例,SRP的硬體外觀為槍型設計,借助專用軟體可完整紀錄人手動作的運動路徑,精確再現噴漆工藝,並將編程時間從數小時縮短至幾分鐘,即使毫無編程經驗的用戶也能輕鬆操控機器人完成噴漆塗裝應用,SRP透過其槍型外觀的感測器,紀錄人手的動作軌跡,再套用至機器人動作,這種模式只是物聯網的應用之一,她相信未來會有更多類似應用出現。
從自動化到智慧化
在產品週期管理部份,嘉航科技工程技術副總經理陳威宏也認為,物聯網將會是工業4.0的核心骨幹,許多應用都會因此產生,而物聯網也將成為企業前進的驅動主力,物聯網將實現萬物皆聯的的願景,現在醫聯網、車聯網等產業應用的聯網模式已逐漸浮現,他引述研究機構的資料指出,2020年全球預計將有500億物件聯網,到了2025年,物聯網總產值將超過2.6兆美元,物聯網帶來影響,將遠遠超過其他技術。
最後在「前瞻應用-工業4.0之及時企業」議題中,IBM全球企業諮詢服務事業群陳世祥指出,未來工廠講究智慧化,透過智慧化,工廠中所有的製造設備將可完全整合,進一步提昇系統效益,智慧製造根基於自動化技術,過去自動化設備在製造業的效益,主要是取代人體不足之處(例如更精細的視覺檢測)與高昂的人力成本。
智慧化則讓自動化系統在升級,使其具有一定程度的資訊蒐集與即時判斷,多數人都認為智慧製造必須是完整的系統,所有的訊息都必回歸後端,然後再由後端發出指令,決定前端的動作,其實智慧化主要是模擬的人體架構,人體中,並非所有的訊息都會傳回大腦,多數訊息都透過即時的生理反應解決,此類做法也適用在製造架構,重要的、有意義的訊息才會傳回後端系統,多數瑣碎的訊息,則由前端設備直接處理,因此真正智慧的製造系統必須是前後端都有智慧化設計,如此方能打造出最佳化架構。