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看见未来工厂
ICT技术引领变革

【作者: 王明德】2015年10月27日 星期二

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近年来消费性市场型态大幅变化,不但产品生命周期缩短,产品样式也从以往少样多量演变为多样少量,甚至是多样多量,消费市场的变动往上冲击了生产制造产业,面对截然不同的需求型态,未来的制造业、工厂环境势必得截然不同,方能因应市场变化,也因此,各国政府纷纷制定相关略,像是德国的「工业4.0」、美国的「AMP」、中国的「中国制造2025」等政策,虽然各国核心与目标各不相同,不过其做法,都是透过ICT技术,让工厂智慧化。


不过要谈智慧工厂,必须先定义智慧化,何谓智慧化?以人类来作为比较,制造设备的智慧化,就等于是人类的各种感官加大脑的智慧判断,就像机器视觉,当摄影机里的影像感测器撷取到影像后,将资料送回后端设备处理,后端设备处理后,进一步汇整判断,再决定下一步的动作,这就是新世代的工厂智慧化关键。


工业物联网翻转制造思维

研华工业自动化事业群中国区总经理蔡奇男指出,过去的工厂以自动化技术作为竞争要件,不过如今自动化已不足以成为制造业的竞争力,未来智慧工厂的必须包括4大部分-感测、运算处理、逻辑推理判断、反应等,这4大部分整合起来,就是工业物联网架构(Industrial Internet on Thing;IIOT) ,「过去的自动化系统以工程师作为主要应用者,IIOT的系统使用者则会从制造现场的工程师,延伸到管理层的CEO等决策人员,」因此蔡奇男认为,IIOT的容架构也必须因应导入企业的需求做变化,也因此这4大子系统的规模设计,也没有一定标准,他进一步指出,「过去自动化制造系统中,各环节的工作内容固定,每站固定做自己分内的组装工作,直到最后产品完成,这类流水线生产模式由来已久,主要形成原因在于产品生周期长,且属少样多量型态。」


过去的自动化系统以工程师作为主要应用者,IIOT的系统使用者则会从制造现场的工程师,延伸到管理层的CEO等决策人员。

不过蔡奇男认为,近年来消费者的胃口瞬息万变,造成产品生命周期愈来愈短,客制化产品日趋多样,制造成本也跟着难以控制;此外,更加复杂的其他因素变项,使得厂商必须随时面对不稳定的订单、少量多样的生产、生产良率的控制,以及备料库存压力等相关问题,已对传统自动化生产模式造带来重大挑战,而这些问题目前唯一的解答,就是智慧工厂。



图1 : 研华工业自动化事业群中国区总经理蔡奇男指出,过去的工厂以自动化技术作为竞争要件,不过如今自动化已不足以成为制造业的竞争力。 (摄影/王明德)
图1 : 研华工业自动化事业群中国区总经理蔡奇男指出,过去的工厂以自动化技术作为竞争要件,不过如今自动化已不足以成为制造业的竞争力。 (摄影/王明德)

智慧工厂可以带来哪些改变呢?施耐德电机工业暨机械自动化事业部行销经理李干玮表示,智慧工厂可以清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地搜集生产线数据,以及合理的生产计画编排与生产进度等,这些都是业者提升竞争力及生产力所必须掌握的关键项目。


「除了制造现场的系统掌控,产品设计也是智慧工厂的系统架构重点,」李干玮指出,现在产品除了上市时间越来越快,产品功能也渐趋多元,这两个因素不但大量挤压了研发时间,同时产品内部设计也越见复杂,为使产品能兼具上市时间与多元功能两项需求,善用可用研发资源,进行协同设计已成企业重要的研发策略,然而协同设计牵涉的部门人员众多,所汇整的资料也相当庞杂,如何驾驭繁杂的资料量,将设计流程化繁为简是企业面对研发的必要课题。


从设计到制造的智慧化

以汽车设计为例​​,在各类先进模拟设计系统的协助下,汽车的整车设计时间在过去20年间缩减了一半,而近几年汽车电子技术进展快速,车辆越来越多的功能必需透过电子产品实现,就目前来看,中高阶车辆的电子模组已超过40个,电子电气相关零部件成本已占车体成本35%,因此电子电气的开发与验证成为整车开发时的重要环节。


越来越庞杂的电子模组架构,若依照传统的开发流程,从需求定义、系统设计、样板成品、测试…等环节逐一进行,将会耗费大量时间,例如在需求定义端无法迅速验证,或系统设计时,初期受测硬体不完整且整体成本过高,使得设计出现缺陷,而这些问题大都在实体完成时才会浮现,就一般经验来看,错误修正成本与发现时间成正比,在流程前端发现错误,所支付的各项成本最低,若到最后环节才发现,则必须逐层回溯,无论是金钱、时间、人力,都会耗费大量成本。



图2 : 现代汽车制造在设计时,就从需求定义端就逐步创建系统模型,再透过详细的演算法设计产生自动代码,让需求在虚拟模型中得以实现。 (So​​urce:WERIGI)
图2 : 现代汽车制造在设计时,就从需求定义端就逐步创建系统模型,再透过详细的演算法设计产生自动代码,让需求在虚拟模型中得以实现。 (So​​urce:WERIGI)

因此现在汽车制造在设计期,就从需求定义端就逐步创建系统模型,再透过详细的演算法设计产生自动代码,让需求在虚拟模型中得以实现,各部门协同设计时若发现错误就可即时修改,大幅降低车辆在实体问世后才出现的错误,透过模拟软体的自动代码生成,模型可公用于设计与测试,模组化设计也有利于系统调校,同时系统化管理软体内容,有效简化设计流程,缩短整车设计时间。


蔡奇男指出,自动化系统必须附加在某个技术上,促使此技术改善品质、提升效率,因此自动化技术所产生的价值,容易被看见、计算,智慧化系统与之不同之处,在于智慧化是藉由开创全新系统,提供全新的价值,来打开另一个全新市场,不过目前台湾市场仍以前者为主,也就是专注在让现有的技术与产品如何更好更快,因此研华一直在思考,如何创造出更新的服务,从而产生更高的附加价值。


虚实整合 打造未来工厂

智慧工厂可以清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地搜集生产线数据,以及合理的生产计画编排与生产进度等。

除了研华外,施耐德也密切关注工业4.0与相关的智慧化制造,李干玮指出,工业4.0是德国提出的概念,施耐德虽是法商,不过也认为此一概念的方向相当正确,当然这些概念如虚实整合、设备互联等并非德国提出后才成形,业界早已有相同的作法,且已着手研发多年,不过德国正式提出后,这些概念进一步受到其她国家政府与业界的重视,加速了相关概念的落实,李干玮认为这是好事一桩。



图3 : 施耐德电机工业暨机械自动化事业部行销经理李干玮表示,现在的工厂系统已非单一厂商能独占有设备,因此不同厂商的设备整合成为必须。 (摄影/阿杰)
图3 : 施耐德电机工业暨机械自动化事业部行销经理李干玮表示,现在的工厂系统已非单一厂商能独占有设备,因此不同厂商的设备整合成为必须。 (摄影/阿杰)

除了硬体外,李干玮指出,软体也会是未来智慧工厂的重点,其重要性甚至将远超硬体,台湾产业长年以硬体为重,软体的布局相对较少,但就目前发展来看,硬体技术已走到成熟期,厂商间彼此的水准相差有限,而系统的加值必须倚靠软体,因此他认为未来制造系统领域的市场决胜点会是在软体,他同时也指出,无论是硬体或软体,开放性都会是未来工厂的的必然趋势,现在的工厂系统已非单一厂商能独占有设备,因此不同厂商的设备整合成为必须,开放式标准将有效降低整合难度,提升系统效益。


异系统的整合外,蔡奇男和李干玮都认为,软硬体的虚实整合也会是智慧工厂未来的重要趋势,像是美国产业有所谓的Cyber​​ Physical System概念,也就是实际的物品在设计端,就先在软体系统上以非常严谨的模式计算、模拟出来,此一方式可以大量减少执行时容易产生的错误成本,工业4.0也有类似概念,在东西还没制造出来时,就能先了解成品与制程样貌。


自动化系统必须附加在某个技术上,促使此技术改善品质、提升效率,因此自动化技术所产生的价值,容易被看见、计算。

由此来看,智慧工厂与ICT技术整合已成趋势,智慧化系统的4个步骤-感测、运算处理、逻辑推理判断、反应,目前的研究多与ICT技术有关,例如在感测方面,就将会与近来相当火红的物联网结合,未来制造系统中,每个物件都会内建感测器,纪录设备状况后,再将讯息回报给使用者,目前已有机械厂商将感测器建入线性滑轨、主轴中,其他这些全球领导厂商也都已有相关作法。


根据研究机构麦肯锡的估计,当物联网成型后,未来会有超过500亿个感测器相连,若预测成真,未来系统即时处理随之而来的海量资讯,未来感测、运算、逻辑推演三步骤层层串连,将会具体呈现在最终的反应端,进而形成完整的智慧工厂样貌。


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