面对後疫时代及全球供应链重组趋势，导致制造业在营运上越发受到外在环境快速变化的考验，产品库存或产能过剩的问题接踵而来，也顺势催化产业须加强数位转型的进程，首先要让工厂数据可视化，接着才是导入AIoT智慧化，并搭配PLC兼顾弹性与高稳定度。

基於现今制造业应用领域广泛，对於加工产品的品质、产量、价值越来越高，更加深人力与物料的双重挑战，终端加工厂商迈向工业4.0阶段为了能预诊系统故障，在加工尚未发生不良品或导致整机损坏前，即能优先排除问题。因此透过在机台上安装多样感测器，并搭配各种边缘（Edge）人工智慧（AI）演算法、模型，以有效监测作动效能；进而上传云端（Cloud）示警或快速规划保修程序、避免意外停机，从而提升机械设备总体效率（OEE）的高精密与高稳定性，实践节能低碳目标。

惟当OEM机械设备制造商在投入研发、提升设备性能的同时，也必须透过数位化强化内部营运，创造竞争优势。透过MEMS感测器直接搜集、分析资料的好处固然方便，也不必大幅更改机构，并避开PLC控制器的系统封闭性或保护装置，整体成本低於通过PC-based架构控制器读取运作资料。

但缺点却存在资安风险较高、不稳定；以及企业开始面临大量资料的捞取、筛选、标记、分析过於复杂等课题。且因为系统运作中有太多非结构式资料，恐无法透过原始资料了解系统性能，或是成本过高；以及某些设备发生问题前近??没有徵状，必须透过一些特殊演算法、长期监测以取得系统平常运作曲线，建立正常值/非正常值的边界。

大部份传产制造业者也无力建置大量运算能力的机房，现今PLC相较於搭配PC-Based控制器的运动控制轴卡、闸道器等，性能早已相差无几且更为稳定、可靠。此时即可透过AI模组将感测器的资讯筛选後再上传云端，或利用Edge AI判断系统的失效模式，执行预防性维护。

图1 : 现今PLC相较於PC-Based控制器，性能早已相差无几，且更为稳定、可靠。（source：rockwellautomation.com）

台达首要透过可视化 打造新一代智能工厂

目前台达旗下工业自动化的产品布局，即可由下而上概分为最底层的系统设备、感测仪表/控制器PLC、网路通讯、制造管理、资料分析/系统优化等，皆由自主研发制造；再经过各厂区、产线率先导入自家设备自动化、制造生产管理平台，藉以即时搜集生产资讯，实现更完善的人机料法环管理。

其秉持简单化/合理化智慧制造为基础，选用标准化、模组化零组件，提高台达软韧硬体的管理效率，确保所有功能可被重覆利用，避免过度开发。最後在制程中纳入「数位分身（Digital twin）」的数位化、虚拟化概念，利用设备连网搜集到数位化制程资讯，再经虚拟整合建模来模拟最隹化叁数，减少错误设计，以及对於硬体环境依赖和建构成本；同时透过系统间自动交换Raw Data资料奠定分析基础、加速迈向智能化，以利後续实现自动化及制程优化目的。

台达进一步指出，现今工业物联网应由需求价值驱动，要从自动化转型资讯化过程中的关键是IT+OT有效融合硬体、系统、文化3元素的数位转型趋势不可挡，已有越来越多实体组成物物相连的网路系统，并透过数位化在虚拟化网路空间进行管理和监控。

其中的「系统」则依序包括底层的IIoT平台/边缘运算；中层制造执行系统、品质管理系统、设备工程系统、仓库物流系统；直到上层的探索式资料分析、可视化、警报系统。在工业物联网的OT端，将更着重资讯即时性，才能及时示警、告知事故；进而执行长期状态监测、预诊故障，以便让OT人员提前解决与维护。至於在IT端执行的品质、物流管控及接单生产资讯，也必须与OT端紧密融合，找出最隹自动化平台来整合资讯，落实数位转型的智慧制造，使之供应链能即时回应对策。

依台达分析目前产业推动智能化的第一步，即应该先实现工厂数位可视化，导入相关技术应用以洞悉生产管理，并加速迈向智能制造，对应不同制程和产业需求，建置各自所需技术连结；透过收发数据来了解不会说话的机台现状，实现设备的可视化沟通。强调智能工厂管理趋势的重点，便是数位转型、资料及数据导向；完善管理则包含数据搜集、分析和保存，做好数据来源控管。毕竟产线调度和生产决策都来自於主管的人，才能在进入AIoT大数据时代之後，作为支持决策，提升产线效能的依据。

为此提出的设备自动化整合控制平台DIAAuto介於OT/IT之间，可藉此负责智能自动化生产/运搬设备，与DIAWorks制程营运管理系统（MES）之间资料转换；并透过SCADA实现可视化要求，执行整厂（线）设备管控与物流搬送工作。接着向上串连更大面向应用的制造营运管理系统DIAWorks，整合包含制造执行系统MES、品质管理系统SPC、设备工程及工厂物流的仓储管理系统WMS，即时洞悉与排查制程异常，以提升生产品质。

目前台达已利用其洞悉市场并发挥自身产线智能升级所累积的丰硕经验，与完整工控产品布局优势，由下至上陆续贯穿OT层、边缘层与IT层，依序整合智能产品、智能产线与智能工厂，由点、线至面发展出整合多套自动化系统、具「立体维度」的智能制造解决方案。

其中边缘层系透过DIABCS整线设备管控与DIAEAP设备自动化控制两套系统和设备互动及进行资料处理与转换，不仅在发生异常时可以下达命令停机，更可透过系统运算分析转换有用的洞见，提供上层系统「即取即用」，降低工作负载。IT层对应的营运管理系统也可视企业需求建置品质、设备、制程配方管理、仓储物流等功能模组，贴近实际使用需求。

除了通过设备连网自动化控制系统DIAEAP、可视化工业图控软体解决方案VTscada，结合机联网将数据依序传输到SCADA、品质管制统计制程管制系统DIASPC，再反??资讯到MES二次分析；同时利用机联网来筛选、掌握关键要素，例如温度、水流、气压、电流，以及分析实验室叁数来产出报表和趋势分析图，打破以往孤岛架构。

既可经由Gateway统整、串联MES、SPC系统；以温控器和酸硷值计搭配HMI、PLC，控管各区温度与酸硷值，即时撷取温度、流量、PH值、压力、水阻值及实验分析数据等。藉此结合IT+OT优势，提供更高效品质管理决策判断；即时反??资讯，加速人员追溯原因，快速盘查应变措施及恢复运作。。

台达认为，目前业界执行可视化监测目的，系为了因应工业智能化趋势，掌握全场数据。於底层透过机台端感测器搜集而来的设备运作讯号及数据，经撷取原始资料动态特徵值，优化设备运作和产线效率；再经过数据运算应用AI+ML，将实际需要监测数据，自行设立门槛管理；最终由系统/使用者掌握各种制程叁数，将物理量透过运算转换为实际监测项目，辅助分析执行最隹决策。

图2 : 目前台达已利用其洞悉市场并发挥自身产线智能升级所累积的丰硕经验，与完整工控产品布局优势，由下至上陆续贯穿OT层、边缘层与IT层，依序整合智能产品、智能产线与智能工厂，发展出智能制造解决方案。（source：台达电）

洛克威尔推出Edge Getway新品 加速实现Low/No code应用

美商洛克威尔自动化公司（Rockwell Automation），则在上世纪90年代後期逐步开发PLC硬、软体整合的自动化控制平台Logix，能同时处理离散、流程、运动、安全、机器人等多种策略控制任务，并持续拓展在AI+IIoT领域发展，共分为ControlLogix、CompactLogix不同层级。

当时推出的FactoryTalk Analytics LogixAI分析模组，就是基於 ControlLogix平台的FactoryTalk Analytics系列产品最新成员，既可用於了解自动化系统的架构，并向产线人员指出各个设备问题。再将FactoryTalk分析和机器学习技术嵌入到Logix的控制环境中，能在没有资料科学家协助的情况下，为其自动化系统赋予了可针对生产流程中的操作变数、异常状况，进行预测性分析的能力。

由於该模组系透过外挂於ControlLogix控制器的应用分析程式来改变规则，以实现流程改善，所以可直接安装在控制机箱中，经由背板串流控制器同步进行高速资料传输资料，扩展了对於运行资料采集存储、运算分析和挖掘处理的能力；进而构建预测模型，连续监控制造营运、侦测异常，使操作人员能轻松应用机器学习概念，来解决产品品质问题；同时协助保护过程完整性，毋须开发、验证或维护自制的机器学习演算法。

另针对异常侦测和软测量（Soft Sensor）建立AI建模引擎，使得LogixAI模组可利用AI来检测、判别生产异常情况，进一步扩充系统功能。让产线OT人员可更轻松分析、使用其设备中的资料，来预测生产问题。包括开箱即用异常侦测，使客户能在偏离设定点之前采取行动；用於软测量时，可在无法部署感测器、仪表的环境下，代替人工读数来预测操作值。

进而透过人机介面（HMI）或仪表板的警报，发现可能影响产品品质或导致停机的效能偏差，以便於必要时调查或介入解决问题；或经过这些模组持续进化，结合最新自动化控制技术，来实现制程的最隹化。客户藉此都能从改善高品质产出、提高资产利用率，以及在其智慧营运旅程的特定学习经验中调整而获益。

图3 : 洛克威尔公司推出LogixAI模组，透过外挂於ControlLogix控制器的应用分析程式来改变规则，以实现流程改善（摄影：陈念舜）

此外，回顾过去20多年的Logix发展史，其投入技术的重点主要在於解决自动化系统运行过程中，与控制相关的各类问题。但在遭遇要对系统运行资料进行存储和分析任务时，以往Logix都会通过网路通讯埠EtherNet/IP，交由上层资讯化平台FactoryTalk Analytics for Device进行分析处理。

但随着资讯化与数位化在制造领域促成IT与OT深度融合，使用者开始希??自动化系统能在控制层，开始针对系统运行资料进行分析和处理。藉以减省部署和营运IT系统的成本、分担资讯化平台的运转负荷，符合资料运算与处理的即时性要求；对於资料的当地语系化处理，而提升系统的资讯安全。「对於部署工业物联网技术的企业而言，如今在云端和现场（地端）架构之间，同步进行作业已不可或缺。」

直到这两年来制造业开始浮现对於自动化控制系统的资料分析型应用需求，却难以找到可同时具备此类软体发展与交付能力的使用者与服务商，从而催生了FactoryTalk Analytics LogixAI模组。

除了硬体方面与上一代工业电脑运算模组产品相同，都可??接於ControlLogix 5480控制器机架上，同步进行高速资料传输资料，扩展了对於运行资料采集存储、运算分析和挖掘处理的能力。且因为CompactLogix控制器具有在本机上运行 Windows应用程式的能力，可将Logix控制引擎与 Microsoft Windows 10 IoT Enterprise作业系统集中於同一平台，便於工作人员在资讯来源处查看机器资讯，避免单独使用PC而缩减机器的占地空间。

如今，LogixAI模组不仅更名为FactoryTalk Analytics系列，且预置内嵌了相应的软体应用程式，让使用者不用像过去须加装基於Windows/Linux OS的各类单独应用程式，就能直接通过乙太网埠接入模组。使控制器能在机器层级存取控制系统资料，即时收集原始机器资料减少时延；并从云端获取深度资讯，将资料以有用资讯的形式提供给工作人员，得以更好应对各类问题，提高生产力。同时发送其他资讯到上游的企业或云端，降低了系统对於PC或云端网路等IT资讯化设备的仰赖，还有助於减少记录资料的时间延迟，进而让企业用户可从源头即时查看控制资讯，更快速敏捷地作出明智的营运决策。

在Web浏览器上针对相关应用模型进行叁数配置，即可对於控制系统的运行资料进行分析，和预测可能出现的异常状况，被官方称为嵌入式分析（Embedded Analytics）。不仅降低了系统对於PC或云端网路等IT资讯化设备的仰赖，还有助於减少记录资料的时间延迟，让用户可从源头即时查看控制资讯；同时可将其他资讯发送到上游的企业或云端，让工作人员能够更好地应对各类问题，最终提高生产力。

藉此为使用者省下了原本从取得资料到分析处理过程中，须大量耗时和成本，投入发展与部署应用软体的工程，为其预测性应用提供了一套标准自动化资料分析的套装软体。此也突显了内部所整合的应用模型选项和预测分析演算法重要性，目前LogixAI的演算法和自学习模型主要源於FactoryTalk分析软体，未来应该也会根据使用者需求，持续进行深度学习与和反覆运算。

台湾洛克威尔国际公司自动化产品技术顾问高永勋指出，目前LogixAI模组也新增了可用历史建模功能，有助於透过背板直接撷取PLC的Real time资料建模，在设备生产同时搜集资料与修建模型，得以提供LogixAI模组上万笔资料直接建模，应用范围更广。几??可被视为小型AI控制器，不仅能直接控制实体驱动器、马达动作；只要通讯协定相容，甚至可搭配任何品牌PLC成为外挂Edge AI电脑，直接从LogixAI模组自主捞取资料而降低门槛，可在客户编程同时，自行训练企业级中小规模AI模型且兼顾资安。

此可归功於PLC内建叁数，而不必像过去智能化控制必须重头开始编程，将设备控制资料上传控制器或PC，与IT分析模型资料区隔。现在只要透过洛克威尔最新推出的Edge Gateway软体，即可自主搜集PLC内建real time资讯，包括I/O、CPU状态等资料并结构化，再透过PLC背板以10ms高速传输到Logix AI模组，进行分析与可视化，更直觉反应现场异常状况，提升可靠度。

高永勋认为：「与过去最大不同的是，现今PLC编程工程师已不再被认为最了解制程者，许多负责训练资料分析模型者捞取到的，并非传统工程师认定最重要的资料，所以会将PLC内建所有叁数都上传到Edge端，再自动经过通讯扫描所有PLC，找出须要分析的异常模型。」藉此因应现今许多生产流程的问题，不只发生在马达硬体、警示灯号，而可能是在通讯网路上，进而找出网路记忆体、CPU即时状态，选择是根据设备异常或产线资料，直接在Edge Gateway搜集远距I/O、CPU资料建立模型分析，而不必再编程。

并分为可针对生产过程中设备叁数，直接在PLC分析处理资料的LogixAI模组；或再交由上位Edge Gateway搜集更庞大资料分析时，预设PLC使用率或警示等叁数，得以更方便建模；Edge Gateway也能直接撷取IO link感测器、变频器等智慧装置资讯加以分析，或是自主判断光电开关的红外线光源是否衰减，进而示警、排除镜头脏污。

希??除了赋予PLC更多智慧化功能之外，还能提供更多已结构化资料，不必再编程时间，而可以快速撷取、分析及跑AI模型，已越来越接近PC-Based控制器已内建CPU、记忆体使用率及I/O状态、网路监控等资料分析内容，且更为可靠、稳定。亦可借助LogixAI模组及上位Edge Gateway来分摊PLC工作量建模，与更多平台及软体相容且符合资安规范，可归功於PLC内建叁数，此也皆符合ISA-95规范，让使用者不必将时间浪费在搜集、整理资料上，从而直接进行分析，并进行Low/No code应用。

结语

图4 : 如今业界可透过持续透明化、可视化来即时掌握自动化设备的更新和优化制程，同时加强数据应用能力以优化及支援决策。（source：rockwellautomation.com）

值得一提的是，回顾过去因为台湾中小企业普遍面临缺工及资深员工占比高、对数据敏感度低，即使台湾在工业2.0~3.0时代曾由如永彰科技公司1989年引进日立、摄阳之於三菱电机等品牌FA（Factory Automation）经销商通路导入自动化解决方案，开始建构数位化资讯环境，却仍因员工基础知识不足而难以导入，老师傅仰赖过去经验决策，导致在判断和逻辑上耗时与成本。

如今则可透过持续透明化、可视化来即时掌握自动化设备的更新和优化制程，同时加强数据应用能力以优化及支援决策。包括透过PLC对话流程来掌握数据，提高制程效率与可靠度；整合越来越多，推陈出新的进阶监控方法，以涵括不同厂区设备的长时间运作和传送数据，并及时发送警报；最终利用联网普及来实现智慧工厂，借助数位转型达成产线自动化，达到工厂管理与控制最隹化。