账号:
密码:
最新动态
产业快讯
CTIMES / 文章 /
以「熄灯制造」心法实现全面自动化生产
 

【作者: 環旭電子】2023年11月22日 星期三

浏览人次:【17849】

现阶段产业供应链各环节之间并未相互连贯,工业4.0结合智慧制造则能够简化流程,进而节省大量的宝贵时间,从而创造更可靠、更有效率的服务。本文叙述工业4.0智慧制造的四大定义,以及如何以「熄灯制造」心法实现全面自动化生产。


自从电脑问世以来,各项产品制程的科技演进及优化,我们有目共睹。身处工业 4.0 时代,大数据专家Bernard Marr在《富比士》上写道:「电脑与自动化将以一种全新的方式共同结合,在几??不需要人工操作的情况下,电脑系统能远端连接生产设备,透过机器学习演算法进行自我学习和控制这些自动化机械设备」。此外也提到,「工业 4.0 中所提到的『智慧工厂』概念,即是透过虚实整合系统监控生产制程,并进行分权管理。」


透过数据分析、自动化机械、云端运算(cloud computing)、人工智慧(AI)和智慧感测器等项目,不仅能提高客制化的产能,也能提升生产效率。举凡全球的行业领导者,例如微软、爱普生、洛克希德马丁、通用汽车、英特尔和IBM等,都在智慧制造领域持续投入大量资源。


现阶段产业供应链各环节之间并非相互连贯,如制造、产品设计与开发、行销和经销等。然而工业4.0结合智慧制造则能简化流程,从而节省人力、沟通成本,最重要的是能节省大量的宝贵时间,从而创造更可靠、更有效率的服务。面对整体大环境的演进,制造商必须关注哪些重点,才能将整体工厂智能化有感升级?从智慧制造领域的经验中,我们可以从几个面向展开这趟升级的旅程:


●自动化机械设备:「如何透过虚拟和扩增实境、数据分析以及自动化设备来打造高效率产线?」在工业4.0时代中,人力究竟扮演何种角色?尽管有不少的挑战以及大众对机器人将取代人类工作的疑虑,但是自动化确实为人们创造了更多新需求,优化了服务。产业专家指出,自动化大规模生产将用於危险或要求高精准度而人类无法完成的制程,例如极端温度、有毒烟雾或需要极高精确度的工作。


回归现实面而言,自动化机械设备最主要的是取代劳动力,同时辅助人类优化产线管理。由机械设备接管的工作岗位,主要是大量生产与产品包装的相关作业,拜自动化所赐,产量得以持续增长;而人类将着重在管理、维护以及规划和设计程式来控制机器设备。人们接下来更倾向於使用脑力,而非体力劳动来创造产能。



图一 : USI关灯车间自动化AGV系统
图一 : USI关灯车间自动化AGV系统

●打造云端智慧工厂:许多制造工厂变得越来越聪明,不仅使用云端运算,同时应用其他智慧元素,例如在旧型设备上加装智慧感测器,再将它们安装在新型机台上,这些智慧感测器可以记录统计数据并反??、将数据转传至多个测量单位、发生危安或设备有状况时自动将设备断电,以及与其他设备互连等。物联网功能还能够分析产能、整合控制系统便於追踪,以及?动预防性维护。


归功於工业 4.0,机器越来越聪明,目前已具备问题侦测、提供效率提升方案,并且能自动回报问题,提供用户体验和产品功能的反??。未来当生产进度落後时,工厂的数位化营运系统即能自动提醒、甚至追加生产,让制程中断的风险降到最低。这不是仅单单在搜集数据量,还有数据的有效性。


●全自动化的进阶制程:自动化是产业未来的关键点。人类的专注力、耐性与精确性是有限的,而自动化可以克服这些极限,做出人力无法完成的产品。新一代机器人不仅更加容易操控,且能透过图像或语音识别等方式,让机械更容易学习、完美复制人工动作。新型自动化设备不仅动作精巧、更加敏捷,而且更便宜、安全,相对有助於降低不必要的劳动成本。


在整体大环境推动之下,环旭电子开始积极投入,并使用主流的工业4.0自动化技术来实现智慧制造蓝图。目前已经导入的技术,包括支援5G和4G的工厂自动化设备通讯网路、自动物料运输系统(Automated Material Handling System; AMHS)、全自动化机器手臂无人测试站、可远端登入及存取的产能即时监控系统。此外,其中也应用AI进行制程管制(SPC)的重点设备、无尘室的环境即时监控和警示系统、应用自动导引车(Automation Guided Vehicle;AGV)的半成品(WIP)运送系统、设备叁数管理系统(RMS)、6面全自动产品检测系统,以及各种生产设备数据自动化应用程式。


我们策划了一项全球5星级的工业4.0智慧制造发展计画,这个计画制订了未来七年的阶段性发展,以提高全球工厂的自动化制造水准。从锡膏检查 (Solder Paste Inspection;SPI) 到自动光学检测 (Automatic Optical Inspection;AOI) 的所有检测设备都相互连接,不断推动制程改进。


工业4.0智慧制造的四大定义


图二 : USI关灯车间全自动化机器手臂无人测试站
图二 : USI关灯车间全自动化机器手臂无人测试站

1.机械设备自动化

重点在於减少人工劳动力,以最大限度减少人为所产生的各项问题。举例来说,我们已将所有出厂表面检验流程完全自动化,以最严格的标准检视表面缺陷,比如细微的划痕或肉眼无法看到的小黑点。在日复一日的叁数微调中,持续保持低废品率,下一步则是实现基於机器学习的「闭环叁数管理系统」,以来自系统的废品率大数据为基础,机器将微调检测叁数,进而以自动化方式降低缺陷产品的可能性。


2.数据自动化

将来自所有生产设备和统计制程管制 (Statistical Process Control; SPC)数据和配方管理系统 (Recipe Management System;RMS) 的即时数据数位化并连接至云端伺服器。在每个生产加工工位都使用二维条码进行扫描输入、扫描输出。整个生产线上所有设备都配备一个二维条码系统,而该系统会在接受扫描後加载至云端伺服器。如此可以清楚了解每台设备所反??回来的问题,并能够轻松追溯到相应的装置、生产批次及生产时间。



图三 : FMS无尘室环境即时监控系统
图三 : FMS无尘室环境即时监控系统

3.自动物料管理系统

将进入仓库的全部组件完全自动化,在拾取和放置机的零件用完之前,在Just-in-Time生产模式下由 AGV 分发至每个 SMT 拾取和放置点。在整个生产环节中,我们取消了整套拣货场地和相关人工。每一台设备都与生产管理系统相连,也称之为「车间管理系统」,它能将数据自动化整合到车间中,因此管理团队能够准确地知道每台设备卷料用尽的时间。该系统将从机器人驱动的智能储存中自动分配正确的组件,通过检索正确的对应卷料,并将卷料放在AGV上,由AGV运送至相应的设备。



图四 : 自动物料运输系统(AMHS)
图四 : 自动物料运输系统(AMHS)

4.基於AI的学习系统

将AI系统整合至现有架构是一项重大任务,我们也看到其中的巨大潜力,让设备在一定程度上自动调整检查标准,从中找出不合格的产品,并在大量变数的基础上检查和微调叁数。例如我们所使用PCB基材的厚度存在差异,但遵循特定规格范围要求,组件也是如此,如果可以持续在标准内微调技术叁数,在锡膏检核(SPI)的驱动下,就能提高整体生产品质。


智慧制造五星评级系统

从2017年开始,环旭电子即设立一个专责团队来开发所有机器和数据自动化,对於一星、二星、半星都有明确定义。对於每台生产机器,分为四个步骤:装载、搬运、加工和上载。测量系统负责监测所有制造过程,其中最重要的指标包含:制程设备连接至数据系统的比例(亦即连接率),以及机器停机减少时间和平均故障间隔时间 (Mean Time Between Failure;MBTF)。归功於数据自动化的测量系统,我们大幅降低了机器停机时间,因为当生产车间有数百、甚至是数千台设备时,会出现很多突发状况,而且设备技术员或工程师可能找不出究竟是哪台机器需要维修。



图五 : USI关灯车间战情室产能即时监控系统
图五 : USI关灯车间战情室产能即时监控系统

现在系统可以自动发送短信给专责工程师,工程师就能立即知道哪台机器需要维修、出现何种故障,以便能快速维修机器;我们也同步将直接人工(Direct Labor;DL)的人数纳入评估,降低劳动力并提高生产率。整体减少了多少人工?多少占比?这些数据都能够被即时搜集,并传输至云端伺服器显示在战情室的萤幕上、办公室桌电脑上、甚至智慧型手机上,这是一整套完整的综合系统,能够让管理团队深度评估智慧制造的量化数据。


自动化并非简单地用机器人取代人工,更重要的目的是「透过导入智慧自动化来优化现有的制程」。环旭电子的策略即是将劳力密集生产型态转变为高产能的智慧制造,「5星工厂标准」采用工业物联网概念,结合大数据分析,达到机器100%自动化、80%以上的产线可自动化生产、直接人力低於30%...等。


关灯车间所有的设备都将联网,建立叁数管理系统,实现100%预防因为人为操作失误而造成的品质不良,紧接着导入自动物流系统,连接孤岛站别,全面达到Real-Time监控生产,提升生产效率。环旭电子目前自动化程度最高的是上海张江厂,并计画在2025年将四座工厂升级成为5星级的自动化制造中心,实现全面自动化生产。


相关文章
AI赋能智慧制造转型
模具T零量产 - 从偶然到必然
以边缘AI运算强化智慧制造应用
大数据时代下,我们仍需要更大的工厂空间吗?
数位智慧催动绿色制造进程
comments powered by Disqus
相关讨论
  相关新闻
» 台达於2024年汉诺威工业展 发表智能制造与低碳交通解决方案
» 安防大厂齐聚Secutech2024开展 跨域整合安全与智慧应用大爆发
» 宏正响应净滩行动逾十年 减塑还原海岸线样貌
» 西门子Veloce CS新品协助硬体加速模拟和原型验证
» 数位部访视全球传动 见证5G专网结合智慧储运管理成


刊登廣告 新聞信箱 读者信箱 著作權聲明 隱私權聲明 本站介紹

Copyright ©1999-2024 远播信息股份有限公司版权所有 Powered by O3  v3.20.1.HK84S21VAG0STACUKV
地址:台北数位产业园区(digiBlock Taipei) 103台北市大同区承德路三段287-2号A栋204室
电话 (02)2585-5526 #0 转接至总机 /  E-Mail: webmaster@ctimes.com.tw