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扮演制造智慧化关键 AI将成未来工厂要角
 

【CTIMES/SmartAuto 王明德 报导】   2017年12月13日 星期三

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@內文:AI是IT产业近年来聚焦度最高的议题,受瞩目原因不仅在於各类创意与想像堆积出来的话题性,更在於过去几年物联网、工业4.0等概念的酝酿与开始落实,让AI可与这些系统链接,应用将会更明确也更快速,就目前发展来看,投如AI发展的大型软体厂商如Google、微软等,都已开始投入AI的实用化,其中产值庞大的制造业,也被视为AI的应用重点,尤其是工业4.0概念启动多时,未来工厂讲究智慧化,在此趋势下,AI在未来的制程设备中,势必扮演要角。

智慧化成为制造业的重要趋势,A在未来的制造系统中,AI将与工业物联网整合,扮演重要角色。
智慧化成为制造业的重要趋势,A在未来的制造系统中,AI将与工业物联网整合,扮演重要角色。

跨出AI的第一步

要谈AI在制造业的应用,必须先从制造技术开始谈,这几年在制造业掀起巨浪的工业4.0,多被视为第4波工业革命,其中离现在最近的第3波,无疑是PLC等控制器带起的自动化浪潮,在自动化技术的加持下,制程设备可以更快速、精准、稳定、长时间的运作,让制造业可以在短时间内大量生产出品质一致的产品,大规模量产也同步降低了产品的单位成本与售价,对制造与需求双方都是最隹接果。

不过这几年消费性市场开始转向,个性化、多样化产品逐渐获得消费者青睐,大量且一致性的产品成为廉价品的代名词,在此态势下,传统的量产模式备受挑战,更具弹性可快速换线的产线需求开始浮现,而这也是工业4.0的主要诉求。

工业4.0概念的制造模式,是透过软硬体的整合,让生产系统具有智慧化,其硬体是根基在现有的自动化技术上,加上软体的串连整合,使之成为一体化架构,而所谓的一体化架构,已不仅止於制造现场的生产系统,企业营运端的ERP、CRM…等系统,也必须一并纳入,简单来说就是未来制造业的所有数据、资产,都不再被分开运作处理,而是视为同一体制,资源与数据可以无缝的快速流动并且使用,在这其中,AI将扮演重要角色,以深度学习(Deep Learning)方式,协助制造系统的操作者与管理者解决问题。

要导入AI,第1步是数据的截取与建立,不过要跨出这正确的第1步并不容易,PTT创始人、同时也是台湾AI实验室创办人杜奕瑾就指出,许多系统设计者与导入企业,常常忽略数据撷取的重要性,AI不会是泛用於各种产业的平台,而是单一领域平台,而各种产业都有其专业,因此数据的种类需求与撷取方式也大不相同,以制造业来说,设备监诊是智慧制造系统的基本功能,透过感测器撷取的设备运作数据,将成为此一功能的判断基准,但是相关数据要如何取得?感测器要如何设置?这都需要长期的专业累积,有了这些数据,AI才能做出精准的分析与反应。

而这些精准的数据,将成为制造业的重要资产,不过这不代表所有数据都会被汇整到同一处,智慧制造系统的数据将会被分流应用,以上述的设备监诊功能来说,大多是在现场端所用,现场制造系统透过设备产生的数据,掌握设备状况,并以AI分析判断数据所代表的意义,之後的对应动作,则再由各设备的管理操作决定,例如马达内建感测器所撷取的震动数据,汇整後交由AI判断,透过深度学习的不断调整进化,AI将可分析出不同震动模式背後的原因,像是轴承受损或线圈短路,讯息产生後,系统建置人员可针对不同制程设计对应流程,可能是主系统的AI系统接手处理(停机或相邻设备接手),或由现场操作人员依状况处理。

關鍵字: PLC  工业4.0  Google  Microsoft 
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