智慧製造2018.12.29

再談智慧工業應用-智慧製造是發展健康的產業

Joe Shen

物聯網 教育 自造者

"談到AI人工智慧,人們習慣將視線聚焦在那些絢麗的概念,對於實功夫卻很少有人談起,而工業4.0是台灣可以力博的項目,但這是一場完全硬碰硬的真功夫對決"

上次提到工業物聯網,談到採集了資料來做出即時的應用和處理,這一部分其實是說起來容易,做起來花工的實功夫。可是這就是最討厭的地方,沒有人愛關注實功夫,大家都愛談又炫又先進的概念,而如果沒有從工業物聯網的實功夫做起,那工業4.0那個無人工廠的夢想就只是緣木求魚了。

 

工業物聯網需要實功夫

而這些實功夫到底是甚麼?包括了機器通訊、包括了類比數位資料轉換、包括了虛實整合還有好的溝通能力等等。這些功夫得花經年累月,一點一滴地從案場實務上累積,機器之間的通訊協定通通都是不一樣的,可不是看到有通訊埠就把LAN Cable接上就會通的,更遑論一堆舊工廠,機台根本都是類比訊號,光如何能轉成數位訊號就要花一堆的創意和天馬行空的點子才能完成。還有很多工廠其實生產多年,都已經形成了很標準的生產模式,如果要自動化轉型,勢必要花精力在製程的改善,老製程都是經過時間的淬煉而產生的,修改可不是一件簡單的事情,還要讓員工能夠適應新製程,這些都是實務上常遇到的困難,再加上二代接班、自動化設備的操作、員工的訓練等等,這些都讓傳統產業在面對自動化的升級選擇裹足不前,而想要在自動化能夠有著好的進展,這些全套解決的方案就變成了必須要具備的條件。

 

智慧物聯網的成功案例少之又少

物聯網因為整個體系過於複雜,非常困難找到一個系統化的切入點來量化,比如說智慧交通或是智慧校園這些智慧物聯網很夯的議題,都是因為上述的問題而遇到重重的窒礙難行,光想著如何利用智慧路燈來採集固定點的資料,再去和智慧公車的GPS系統整合來確認公車站的抵達時間,還要配合智慧號誌來處理緊急狀況,這些龐大的系統都是非常困難由一家整合公司來處理,如果交由多家整合公司來處理,那誰要來做系統統合也是一個困難的問題,所以雖然智慧交通喊得震天乍響,真正成功的案例真的是少之又少。但是智慧製造就不一樣了,智慧製造有一個非常明確的比較基準 – 有沒有比原來的產能高,有沒有比原來的效率好等等,這些可是實際上容易量化以及檢驗的,也因為如此智慧製造成為物聯網的應用中發展的比較健康的產業。

 

智慧製造目明確且基礎穩固

在大型的工廠內,利用機器手臂來取代一般耗力及重複性的工作已經行之多年,而這幾年的智慧製造就開始將更精準和精密的動作藉由工業物聯網的概念來做發展,包括了增加視覺的辨識在機械手臂的應用上,讓整個流程可以更加自動化。另一個蓬勃發展的工業物聯網應用就是自動化設備連結,包含了不同臺的自動化單機機台之間的串連,如何利用機械結構讓不同機台的製程可以串連起來,然後利用物聯網的技術讓產品在自動機台中的流動能夠被準確的追蹤和分檢。這樣的應用不單單只是讓自動化更有效率,也讓整個流程中的人力干擾變得最低,一方面犯錯率更低,被人為因素造成污染的機會也更低。工業物聯網的資料採集和警報系統也是發展得很快速的一個項目,如何利用各種方法從大型機台或是設備中取得需要的資訊,包括了各類氣體、液體的基礎資訊、機台的溫度濕度、設備的耗電狀況、甚至機台的運作狀況甚至參數等等,這些資訊取得出來之後,可以依據狀況來設定監測的標準,譬如說當空壓氣體的壓力不對的時候,勢必會造成用氣壓作動的機台運作失常,所以我們不需要等到機台運作開始出問題才發現,可以從監測空壓氣體產生的設備妥善狀況就可以得到第一手資訊;再譬如說如果設備的加熱溫度是產品的重要製程,我們就可以從監測這個設備的溫度穩定狀況來得知產品的生產狀況,不需要等到產品生產出來之後,再利用產品檢測的製程來發現問題,因此防範於未然或是早一步防止問題發生就變成了這類的工業物聯網的重要課題。

 

筆者常常在談這些工業物聯網的時候會被問到,明明自動化設備的技術不斷在精進,機械手臂的協作也越來越發達,那為什麼包含特斯拉和一些大型自動化工廠的全自動化計畫會以失敗告終?其實原因無他,說得容易做的難,在工廠裡不同設備間的串連可不是後續再慢慢運算可以解決的,工廠的應用大部分的事情是有即時性的和不可回復性,良率拉不上去或是製程問題無法有效被解決,這些都會讓這樣的全面自動化變成泡影。

當然等更多的資料被工業物聯網設備取得出來,接下來就會衍伸許多資料分析與更多智能的應用,所以我們常常說到,物聯網是大數據分析與人工智慧的基礎,我想我們有機會再以這個議題跟大家做更多的分析和解釋。

 

文章刊登於 iPOE科技誌 NO.02 創刊號 http://ipoe.cc/

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