智慧製造正熱門 產業轉型發展關鍵

大量客製化的趨勢促使製造業必須要從自動化無人工廠進化成智慧工廠。(Wiki)

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，減少客戶抱怨的效果，進而把電梯製造商的售後服務全都搶走。

台灣過去引以為傲的製造經驗，通常都是大量生產、壓低成本，但時代演進至今，應該是更有彈性、更快速及更有效率，唯有透過導入工業4.0相關技術，建立智慧工廠，方能夠因應這一波大量客製化的趨勢。

大量客製化是智慧製造重要推手

大量客製化的趨勢成形，讓許多業者找到增加價值的經營模式，堪稱是智慧製造的重要推手。如德國賓士(BENZ)現在可以讓消費者從車色、皮椅、音響、輪圈、車燈等各種配備的不同選項中，逐一挑選自己要的規格，即使組合高達上百萬種，賓士仍能在客戶可接受的價格下如期交車。

德國西門子(Siemens)安貝格(Amberg)智慧工廠，也是為了因應少量多樣、大量客製化的生產模式，積極導入智慧製造技術，從1989至2014年的25年間，在廠房面積、員工人數不變下，產能卻能提高8倍；日本富士通島根智慧工廠，透過人機協同的智慧製造技術革新生產模式，年產2,000萬台高階筆電，每一台均客製化生產。

日本FANUC智慧工廠藉由美商Rockwell公司協助開發的Factory Talk系統，管理人員可隨時了解各機台的運作情形與加工參數，人均產值新台幣2,505萬元，為台灣工具機產業的6.1倍，台灣半導體製造業的1.8倍，確實實現土地坪效、人均產值提升的工業4.0目標。

在台灣也已有導入智慧製造的成功案例。如PCB產業應用SaaS平台軟體服務模組，利用大數據分析缺陷原因，進而將排除缺陷時間從原來的30天縮短到7天；檢測精度也因而提高，進而將誤報率降低50%；翹曲抑制結構設計預估縮減翹曲量70%，有效解決生產問題，提高競爭力，也因此提高市佔率。

導致智慧製造解決方案，也同時為台灣進軍高端製造業開啟商機。如航太工具機產業就應用SaaS平台軟體服務模組，執行自動排程及彈性生產，將產品交期由30天縮短到7天，同時透過模擬分析、大數據分析及AR/VR可視化等技術，提升加工效率及整廠稼動率，更減少客戶服務成本，為搶攻全球高達5.2兆美元的航太市場商機奠定良好基礎。

建立資訊採集環境是智慧製造的基礎

西門子北美地區工業部門執行長Helmuth Ludwig指出，要實現理想的智慧製造，必須要整合三個關鍵製造技術，分別是產品生命週期管理(PLM)、製造執行系統(MES)和工業自動化，換句話說，就是要將停留在紙本時代的資料設法數位化，讓研發及製造一體化，透過資訊系統分析即時訊息，才能幫助決策。

這也是智慧工廠與過去強調的自動化之間的最大差別。過去的自動化，往往只是讓生產機台能夠進行無人化生產，直到物聯通訊、雲端應用及大數據分析等技術成熟後，儘管製造現場的設備種類非常多樣，還要考慮不同的通訊方式，有些感測器所產生的數據更是複雜，但製造過程中所產生的重要數據，目前已能加以採集，建立穩定可靠的服務。

因此想要實現智慧製造的目標，工廠必須要有穩定可靠的網路環境。由於工廠製造環境的複雜度，絕非辦公室所能比擬，因此應儘量採用工業專屬的網路標準，如ANSI/TIA 1005工業廠房電信基礎設施標準，並採用專為工業廠房環境變數規劃的配件，以及選擇正確的分區架構，提升工商網路環境的安全性及穩定性，才能將製造現場的重要資訊，適時正確的傳送到後端處理。

如以低功耗無線藍牙傳輸結合數位量測工具，取代目前手動記錄之線上檢測，或是利用RFID技術整合工單上的製造資訊，包括人員、機台與產品，達到生產履歷e化與資訊精確性的目標。

如工業界常見的三色燈管理，一旦工廠機台散布在工廠各個角落，管理人員就無法憑肉眼即時監控機台狀態，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，配合數位看板即可呈現大量即時資訊，方便管理者作為決策判斷使用。

除了網路基礎建設外，智慧工廠還需要各種環境監控技術，因為感測器若要提供正確的監控資訊，前提是外部環境包括溫溼度、潔淨度能夠有效控制，才不會發生因為機器提供不正確的資訊，而導致大數據分析產生錯誤的結果。

視訊監控也是智慧工廠必備的監控應用，如透過智慧影像分析，可以監控機台及人員操作過程，配合雙向語音，監控人員還可以與現場人員相互溝通，做好投料管理等生產流程等管理需求。

遠端監控也因此成為智慧工廠的重要應用。尤其是面積範圍大的工廠，或是某些製造區域如無塵室不方便人員進出時，就需要透過遠端監控，可以讓人員不需要頻繁進出廠區，依然可以即時解決問題，並藉此提高人機比例，提升設備稼動率。

蒐集正確資訊方有智慧

但要建立智慧工廠，光靠硬體設備也是不夠，企業必須要先做到制度化，再做好表單化，才能夠資訊化，再利用資通訊網路、工業通訊、物聯網、雲端行動化、數據分析系統等解決方案，才能打通供應鏈體系的任督二脈，從設計端、製造端到客戶端，都能掌握產品運籌資料。

因此製造業必須要審慎評估，是否已經做好成為智慧工廠的準備。如建置感測與擷取裝置需要經營者承擔投資；製造現場的設備及專屬通訊協定非常多樣，不僅資料整合複雜度高，導致資料整合過程繁瑣冗長，新舊系統的相容性更是需要突破的挑戰。

更重要的是，尤其是多數製造業目前的資料量，因為需依業者場域與環境客製化來收集，要累積足夠代表性的相關資料量，需要一段時間，而且還要做好資料的分類與品質，資料需具一致性且標準化，才能具備具可驗證之平衡性，方能易於解譯與分析，分析資料所產生的結果，才會產生業者期待的價值。