智慧製造正熱門 產業轉型發展關鍵

物聯網、雲端運算、大數據分析及機器學習等技術，為製造業帶來許多重要的變革，雖然自動控制技術早已普遍用於許多製造領域，但利用各種新一代的ICT技術，製造業可望從「自動」發展到「智動」，創造出硬體製造之外的加乘服務價值，也因此引發全球吹起一股「智慧製造」的風潮。

因為透過智慧製造，不僅生產反應速度可以變得更快，更因為從生產者、供應鏈到客戶服務之間完全連網，可能因此徹底改變市場生態。如「工業4.0：即將來襲的第四次工業革命」作者桑德勒(Ulrich Sendler)就指出，有一家小軟體公司，只是在電梯各處掛上監測器，透過百分之百客製化，達到故障預測、 精準維修，減少客戶抱怨的效

智慧工廠與工業4.0論壇 掌握最新趨勢及解決方案

為了幫助產業利用新科技，建立智慧工廠，讓自動化生產更有智慧，實踐製造服務化的目標，實現工業4.0的願景，DIGITIMES分別於台北及台南舉辦「DAF 2017智慧工廠與工業4.0論壇」，透過論壇研討及展覽，讓與會來賓能夠進一步了解，各種融合工業製造與IT系統的解決方案，進而掌握實踐自動化與服務化的各種應用。

論壇議題包羅萬象，可了解智慧工廠及工業4.0的最新趨勢及觀念，如目前工業物聯網在資料方面要達到一致性且標準化的挑戰外，還可了解政府目前在建立智慧機械產業生態體系的努力，掌握各界研發能量與政府資源的具體資訊，更可進一步掌握目前已經可以應用的各種技術及解決方案。

尤

IoT/M2M設備資料擷取與3D視覺應用

成立於1973年的所羅門，原本是以電子材料通路為主，但在2009年開始跨入自動化領域，致力於智動化領域，發展工業物聯網、機器人、機器視覺及人工智慧等，所羅門董事長陳政隆相信，在未來3∼5年的時間，智慧製造將會改變許多商業模式及型態，相關技術也會愈來愈重要。

陳政隆指出，整體來說，如何讓工廠的生產即時反應客戶多元且迅速轉變的需求，就是智慧製造追求的目標。許多重要的數據，都必須要即時掌控，同時上傳做即時的比對、分析及研判，並進行機台之間的溝通。

但目前許多產業的生產設備，只有生產功能，沒有送出數據的能力。陳政隆認為，原因是因為設備廠並沒有能力自行開發，也

實踐智慧製造 虛實整合是關鍵

隨著智慧製造的技術及觀念日益成熟，愈來愈多的成功案例已經出現在世人面前。如西門子(Siemens)安貝格(Amberg)數位化工廠，自動化程度已達75%，不同型號的產品超過1,000種，月產量可程式設計控制器產品多達100萬，設計可用率依然高達85%，產品合格率依然高達99.9988%，每年服務客戶多達6萬名。

是什麼使得安貝格工廠如此成功？西門子工業軟體大中華區高科技行業暨台灣區總經理陳敏智指出，過去的製造方式，產品及生產線沒有很好的溝通，必須設法連接在一起，打通任督二脈。

他更引述西門子北美地區工業部門執行長Helmuth Ludwig的觀點，指

建構工業4.0環境的嵌入式系統

周政瑩﹧台北

物聯網架構與工業4.0的關係相當密切，也因此成為工業4.0的發展關鍵。瀚達電子總經理張思敬指出，典型的物聯網架構，必然需要透過Gateway採集數據到數據中心(Data Center)，最好還要能做數據分析，才能建構理想的應用環境。

因此要建構工業4.0環境，勢必要有智能IoT閘道器(IoT Gateway)，成為廠在地(OT)跟雲在天(IT)之間的橋樑。張思敬指出，製造現場的設備種類非常多樣，有些感測器所產生的數據非常複雜，但也有感測器只會產生電流輸出之類的簡單數據，加上還要考慮不同的通訊方式，都是智能IoT閘道器必須要面對的挑戰。<

工業物聯網裝置啟動非揮發性記憶體需求

低密度(Low Density)非揮發性記憶體的市場表現，近幾年來都非常平穩，旺宏電子Segment Marketing Calvin Ger指出，包括NOR、eMMC、SLC NAND等，年營業額約在30億美元左右，但由於工業領域對於非揮發性記憶體的需求快速成長，未來4∼5年，每年應會有10%以上的成長。

Calvin指出，除了智慧工廠外，包括智慧建築、智慧電網、智慧醫療及智慧交通等智慧應用，其實都屬於工業方面的應用，相關的所有裝置不但愈來愈聰明，還得要相互連接，才能進一步執行大數據分析等應用，也因此對於記憶體產生需求。

從零售及運籌的案例來看，如

智慧工廠的幕後英雄－智慧環境

提到智慧工廠，通常都會比較重視自動化及生產流程的管理，如今又加入更多的期待，生產設備與機器人愈來愈智慧化，可以透過各種感測器與資訊系統送出更多的資料，進行大數據分析以利設備間的溝通與生產決策的自動化，同時還能儘量減少對人力的需求，做到全面聯網生產智慧化。

奇鼎科技營運事業群總經理陳文彬指出，顯學的智慧工廠思維，往往較少提到環境方面的重要性。就像人體本身可以根據體溫、血壓、脈搏等資訊自主調整至最適當的生存條件，生產機器內部的生產環境也有適當的製程環境要求，所以智慧機器也應該要像人體一樣根據機台內部的溫度、濕度、流量、壓力等資訊來自主調整到最適當的製程環境，並根據這些異常資訊

智能系統在智慧工廠與物聯網的關鍵地位

提到智慧工廠，大多數的觀點都是從製程或設備的改善著手，希望能為工廠帶來產能的提升或製造成本的下降；宸曜科技亞太區業務部協理藍林忠指出，台灣仍有許多工廠還停留在工業1.0或2.0的階段，業者得先要做好基礎建設，再開始思考要如何進入工業4.0。

要進入工業4.0，勢必需要智能系統(Intelligent System)輔助。藍林忠認為工業4.0的發展關鍵，首先是深度學習(Deep leaning)，其次是透過3D感測帶來更多的新應用，最後則是無軌式無人搬運車(Automated Guided Vehicle)的發展應用。

深度學習自Google旗下的人工

導入遠端控制管理 幫助智慧工廠運作

工業4.0儼然已經成為工廠提升生產效率的重要應用，宏正自動科技業務經理宗振仙提醒業者，工業4.0並非一蹴可及，須階段性導入逐步到位，建議可依序從自動化與省時開始，逐步導入機台連線與及生產資訊即時監視、大數據分析與預防維護、優化生產流程與提升品質效率，最後延伸服務與業務模式創新。

如遠端控制管理(Remote Control Management；RCM)，就是智慧工廠需要考慮導入的解決方案。宗振仙指出，現在的工廠面積範圍大，有些區域如無塵室的進出不方便，導致問題排除時間也跟著拉長，其他現況可能碰到的問題，還包括設備稼動率無法提升、系統無法遠端集中控管、沒有開放API、安裝

以智慧製造最佳化晶圓製造服務

因應工業4.0及智慧工廠這一股風潮，已經被許多工廠採用的電腦整合製造系統(Computer-Integrated Manufacturing；CIM)，聯華電子資訊工程處處長王邦明認為，為了面對現在及未來各式各樣的挑戰，也開始進化到2.0的新時代 – 電腦智慧製造(Computer Intelligent Manufacturing)。

王邦明指出，CIM要從1.0進化到2.0，主要的挑戰來自產品設計及客戶需求愈來愈複雜，製造程序需要更多的彈性，反應時間卻愈來愈少，控制過程必須更精確，客戶希望能更快拿到產品等，敏捷製造的要求(Agile Manufacturing)已成為

開啟智慧工廠新視界

打造智慧化工廠及生產環境，智慧監控是不可或缺的角色。晶睿通訊區域經理陳威銘指出，監控在工業4.0所扮演的角色，主要是透過智慧化、模組化，扮演好客戶服務端的角色，也就是要成為物聯網的眼睛。

要達成前述的要求，智慧監控的功能，除了需要數位化的數據分析，還需要影像分析達成相輔相成的效果，監控已不再只是考慮安全而已，而是會直接對生產及製造有影響。

如在工廠智慧影像應用方面，為了能夠監控機台及人員操作過程，監控影像品質必須要能看到機台編號，鏡頭也必須可以放大縮小，才可以觀察設備燈號、人員操作步驟等細節，配合雙向語音，管理人員還可以與現場人員相互溝通，才能做到監

打造工業4.0專屬網路基礎建設

許多自動化設備廠商，因為採用各自專有的的通信和控制協定，導致自動化系統的互通性和相容性不佳，擴展升級、資料獲取都會遇到層層的障礙。

泛達工業自動化技術系統工程師李鶴鳴指出，因為工業4.0的目標之一，就是要因應客戶的需求做到客製化，網路的穩定性變得非常重要，製造業因此需要工業乙太網，才能與現有的企業網路無縫銜接，將底層資料提升到頂層，企業和工廠的資訊互通無障礙。

工業乙太網路架構從邏輯架構落地到實體層，都有非常嚴景的要求。如對於工業廠房的安裝，應遵守ANSI/TIA 1005工業廠房電信基礎設施標準，這是為解決一些工廠具體問題而制定的標準，如在惡劣的工

中小傳產如何邁向智慧工廠

隨著科技發展，自動控制在每個人生活的周遭已是無所不在，如交通串聯智慧化、有效的能源分配、建築降低能源消耗等，都需要自動控制才能有效運作，製造業也不例外。北爾電子業務經理何輔仁指出，在生活方式改變，服務掛帥的時代，相對已經影響了工業生產思維，傳統工廠必須要有能力應對這樣跨時代的轉變。

何輔仁指出，自動控制的發展趨勢其實是被生活帶著走，就像自動掃地吸塵機器人，可以讓用戶使用手機即時收到機器人是否完成工作，工廠產生的各種訊息與整合，應該也要讓管理者及客戶可以隨時隨地掌握。

如今新思維的導入，業者獲利模式逐漸要從單一銷售產品的角度，轉化成透過服務增長利潤獲取

全方位智慧影像監控應用

物聯網與監控系統的關聯十分密切。台灣安迅士網絡通訊業務總監游承岳指出，現代廠區往往會佈滿光纖網路骨幹，加上IP攝影機、軟體及平台解決方案，影像監控已是許多廠區不可或缺的管理架構。

游承岳表示，影像監控需要集中式管理平台，因為不只是攝影機、編碼器等影像設備需要管理，還需要往外延伸到門禁管理或擴音器。

由於不同的廠區，會需要不同數量及功能攝影機，需要透過工具來規劃，如需要架多高、需要什麼角度、可以看多遠或可以看到什麼，更重要的是系統需要穩定性，如系統只要斷線，透過平台就可即時察覺。

每一個廠區都會有界圍，自然也就需要周界防護。游承岳

智慧機械產業方案 推升台灣製造力

智慧製造因為將生產者、供應鏈及客戶服務完全連網，反應速度大幅加快，經濟部工業局代局長呂正華指出，廠商就在非常短的時間內，完成各種不同產品的生產，如西門子在安貝格(Amberg)的智慧製造生產廠，生產一台控制器只要58秒，而且每一台都不一樣。

類似安貝格這樣的智慧工廠，可以對應少量多樣、大量客製化的生產模式，以此強化全球市場客戶關係。呂正華指出，安貝格智慧工廠在廠房面積、員工人數不變下，在1989∼2014年的25年間，產能提高8倍，體現土地坪效、人均產值提升的工業4.0目標。

當許多國家因此積極發展智慧工廠的同時，行政院也已提出智慧機械產業推動方案，

打造智慧工廠 提升企業競爭力

工業4.0傳達的訊息，其實也代表業者面對愈來愈激烈的競爭。如人工成本因為人口老化等因素導致缺工而持續增加，全球化的快速變遷環境，包括交期及價格競爭都變得更加激烈。

台塑網科技CIM事業群MES處專案顧問吳文惠指出，即使經濟前景似乎不佳，企業仍可趁此時思考，可以做什麼樣的改善，在經濟好轉時，才能一舉從市場勝出。

但現今的企業面臨的挑戰之一，就是生產現場充滿各種訊息，卻不見得對主管決策有所幫助。台塑網科技CIM事業群MES處專案顧問郭沛恩指出，各行各業持續累積資料已經不夠，而是能夠運用這些資料即時回應，所以這些資料不能只是停留在紙本時代，一定要設法數位化

AVM之全自動抽樣決策機制

E化製造可說是工業4.0的前身，成功大學製造資訊與系統研究所講座教授鄭芳田指出，E化製造的設備工程系統，其實就是工業4.0強調的虛實整合。但E化製造在十幾年前開始發展時，雲端運算還沒有非常發達，因此只要能善用大數據分析等技術，如虛擬量測就可做到即時提供結果，達到E化製造。

現在的半導體生產，為節省成本不可能每一片晶圓都拿去檢查品質，而且在進行抽檢量測時，因為會有約2∼4小時的量測延遲，無法馬上知道量測結果。鄭芳田指出，如果採用全自動虛擬量測(AVM)，在抓取到適當數量之樣本(內含成對因果關係之生產和相對應的實際量測資料)後，就可以建立虛擬量測模型；然後，應用此虛擬量測模型

打造真正超融合架構－提供企業雲服務平台

打造工業4.0，需要強大的IT服務平台，Nutanix台灣區資深技術經理鄭建華指出，IT服務平台的要求，應該包括快速可運行上線、順暢的使用與消耗、單點擊完成工作、持續的創新。以前都是一項工作，就需要一種機器，但看看現在的手機，都是一隻手機可以做很多功能，而且不需要學習如何操作，IT服務平台自然也應該要能很方便地完成主要的工作。

鄭建華指出，以前的資料中心都是為了功能需求而採購專屬設備，但現在的x86架構非常強大，而且價格沒有比以前貴，企業可以學習Google、Facebook打造資料中心的方式，透過軟體呈現功能，水平擴充運算與儲存資源都會變得非常方便，融合內建所有功能，也

製造工廠智慧型工安技術整合應用

物聯網與工業4.0的興起，改變了製造業的發展面貌。泓格科技經理林千博指出，就是賦予製造生產機台聯網的能力，但訊息聯網僅是過程，獲取及分析資料才是目的。

如在工業界常見的現場端應用，收集三色燈的狀態到管理中心，便能確實掌握產線機台的工作狀態。但一旦工廠機台散布在工廠各個角落，管理人員就看不到原本用肉眼就看得到的現象。傳統作法，都是請人定時一部一部清查，然後回報紀錄，因為會耗費不少時間，導致管理中心不見得能即時掌握機台狀況。

但只要賦予機台聯網的能力，就可收集產線機台的即時狀態。林千博舉某公司東南亞新建的廠房為例，可以在兩秒內收集250台機台狀態。林千博

工業物聯網的挑戰、迷思與案例分享

雖然導入工業物聯網已成為許多製造業考量的重要議題，但工業技術研究院資通所智能製造服務系統組組長程瑞曦建議，企業先思考本身之經營定位後再來決定是否要導入。

如果企業的現今的營運定位已經脫離了資本密集的階段，也就是靠便宜的人力、土地及能源、寬鬆的環保規範來競爭，欲切入技術密集之經營模式，也就是良率比其他人高、成本比較低、產能比較高時，就可以評估導入工業4.0的相關解決方案。

程瑞曦強調，物聯網應用在服務業已有不少的成功典範，如Facebook與Google都是以分析與使用者資料，來持續改善服務，並用以聚集更多的使用者與資料，但這套成功的模式不能直接搬到製