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從工業4.0概念到EPLAN 解決方案
台灣EPLAN軟體銷售與服務中心
技術顧問
林奕昌 -
工廠數位化信息管理 解決方案
聯達智能股份有限公司
產品經理
謝鎮陽 -
從大數據到智慧生產與服務創新
東海大學工業工程與經營資訊學系
系主任
黃欽印
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企劃專輯
修煉工業4.0基本功 逐步養成自主式反應實力
不久前的新聞，工研院產業學院組成一個「工業4.0導入德國見習營」，歡迎不論是欲導入工業4.0的企業第二代、決策主管、資深工程師，或者欲強化工業4.0導入輔導能量的管理顧問公司中高階主管，一齊共襄盛舉，赴德國就近體驗與學習工業4.0技術精華，而此行程箇中含括了工業4.0基本訓練、企業參訪及Workshop。
上述行程的參與價值是高是低，取決於企業自己的評估與判斷；然而產業學院基於此見習營所擬的對外說帖，某些論述其實頗為正確、值得一讀。該單位指出，工業4.0係由德國政府於「德國2020高技術戰略」中提出的十大未來項目之一，旨在提升製造業的智慧化水平，建立具有適應性、資源效率的
持續精進工業4.0能量 帶動國際競爭力不斷躍升
毫無疑問，多數人將航太工業歸類為尖端科技產業，但事實上航太元件從無到有的產製過程，仍需倚靠大量的新、舊各式加工機台。以往這些機台都獨立工作，每一機台也需有作業人員就近看管，以維持產線穩定運作。漢翔航空工業意識到，倘若一味沿襲現有生產流程，恐無法快速應付國際航太愈趨頻繁的訂單需求變動，為有效提升國際競爭力，漢翔廖榮鑫董事長於2015年底宣示推動工業4.0導入計畫。
漢翔航空工業研發長吳天勝表示，儘管工業4.0計畫執行多時，也已產生諸多成果，但工業4.0是持續精進的過程，沒有終點，所以不僅是現在進行式，更是未來進行式；今後隨著資料數量提升，再結合更多的績效指標，更需持續積極促
用大數據創造價值 實踐智慧生產與服務創新
現今包括工業4.0、智慧製造、數位轉型等口號皆喊得震天價響，更有人主張資料就是新石油，足以開創極大產值。但在近期，東海大學工業工程與經營資訊學系暨碩博研究所主任黃欽印聽聞兩個真實案例，認為人們需要針對大數據、智慧生產乃至服務創新等課題，重新做一番省思。
案例之一，某工具機製造商的總經理感嘆，因應趨勢潮流開發機邊電腦(Edge Computing)，旨在幫助客戶易於擷取機器內眾多資訊，豈料客戶多不願買單，認為提供這般服務本為理所當然。案例之二，某半導體公司副總問道，每天收集一堆資料，實在不知有沒有用，直言好想丟棄。對此黃欽印解讀，隨著感測器、影像設備、標籤應用、AR/VR成
援引高效工程設計觀念 加速推動智慧製造轉型
在2012年，德國提出工業4.0概念，在全球掀起莫大波濤，有人將之解讀為第四次工業革命來臨，更被兩岸製造業視為頭號顯學。然而EPLAN大中華區總經理覃政認為，多數人未曾詳細理解工業4.0的背景與意涵，故產生若干誤解。事實上工業4.0並未真正創造新技術，只是藉助既有資訊技術與商業思維轉變，將以往以企業內部如何提升競爭力的努力(包含降低成本)，轉向透過企業聯盟、數據整合而產出對終端用戶具備高價值的服務與產品，這是一個重新市場洗牌的遊戲。
覃政進一步闡述他的觀察。最先提出工業4.0的德國，對此一直處於冷靜狀態，它認為這象徵思維新轉變，非技術變革，須假以時日淬鍊，不易在近期形成大
訴諸軟硬體整合服務 助小型加工廠邁向自動化
儘管工業4.0口號被各界喊得震天價響，但不可諱言，台灣有許多中小型加工廠距離此一目標，仍有相當遙遠的距離，現階段多僅停留在工業1.0或2.0水平，環顧整個加工運作方式，倚重人工處理的比重依然不低；無奈隨著缺工、人力成本上漲等現象日益顯著，這些加工廠的營運處境愈趨不利，亟需儘速升級轉型。
有鑑於此，長期深耕機床控制器軟硬體技術，也在機械加工、金屬加工等業界頗負盛名的新代科技(Syntec)，於2018年7月成立子公司「聯達智能」，意在根據不同加工廠的現場環境與設備，透過專案開發模式，將客戶的生產線導向智慧自動化層次，使其生產線更順暢、更節省人力；具體來說，舉凡工廠內部的報
妙用軟體定義與邊緣運算技術 破除工廠數位轉型瓶頸
現今隨著工業4.0、智慧製造等浪潮風起雲湧，許多製造型企業紛紛尋求導入電腦視覺、運動控制、人工智慧(AI)等進階技術方案，期望藉此大幅增進自動化生產效率；但在部署一干進階系統、乃至導入AI人工智慧改善生產效率、生產品質的過程，往往蘊含艱鉅考驗。
立端科技技術長李明樹表示，歸納前述痛點與挑戰，主要分為兩大類型，其一在於新的採購案，企業因應工廠自動化需求，規劃同時引進電腦視覺、運動控制、SCADA、以及AI等4項系統，但必須購置4套獨立的運算單元，每個單元都是軟硬體綑綁結構，僅提供單一功能，意謂企業須面對4個不同供應商，歷經至少4次議價程序，簽署4份保固維護合約，明顯徒增管理
整合量測及智動化元素 加速實現智慧工廠
回顧過去工業3.0時代，生產線雖已開始運用資訊科技，但格局較偏單向數據傳遞，多仰賴人力判斷製程。如今市場消費習慣丕變，導致大量客製化時代來臨，製造業者被迫調整生產模式，從大量製造轉向少量多樣製造，生產活動的變化加劇，很難繼續靠人力扛起產能配置、上下游供應配送、生產環境的資源與能源配置等等決策重任，促使工業4.0智慧工廠思維興起，希冀淡化人的角色，讓電腦自動介入生產決策。
但導入工業4.0很難一蹴可幾，只因其間充滿不少難題，包括如何整合現有獨立運作的生產設備、資訊系統，確保機台設備運作現況、產品生產過程等關鍵訊息，都能即時無誤傳送到製造執行系統(MES)，再經由MES分析判
透過智慧化溝通 team+助製造業推動高效能協作
無庸置疑，工業4.0是當今製造業界的顯學，多數業者都亟欲建構符合工業4.0精神的智慧工廠，因而積極導入虛實化整合、物聯網、遠端控制、雲端運算、智慧機械、大數據、機器人、人工智慧(AI)等眾多技術，投資相關系統與設備，期盼夢寐以求的關燈工廠能夠及早啟動運作。
互動資通創辦人暨董事長郭承翔認為，儘管欲實現工業4.0目標，確實有很多工程要進行，但他不忘提醒，事實上無論自動化或智慧化，皆是工業4.0的手段、而非目的，而企業投資升級的真正核心目標，乃是提升效益與強化競爭優勢；既然如此，就不能忽略智慧工廠的核心靈魂其實是「人」，換言之，如何大幅提升組織與人的快速反應能力，肯定是邁向智
Epson AI機器人接軌自動化轉型浪潮
全球小型自動化機械手臂市佔霸主Epson擁有「高精度、高速度、低震動」的「兩高一低」優勢，為台灣製造、代工業者提供客戶最為貼心的顧問式服務。更於新北市打造首間Epson Robot展示暨實驗中心，佔地超過180坪，共超過20個展示機台與實驗室設備，現場透過客戶產線情境的模擬，讓客戶瞭解Epson機械手臂的優勢及多元應用方式，從初期的導入及安裝到後期的操作與維修，Epson都能提供客戶最完善的一站式技術支援。
Epson WorkSense自主性人工智慧雙臂機器人為趨勢領路
隨著自動化需求更加與日俱增，導入AI人工智慧
瞄準AIoT邊緣運算 宜鼎發表首支工業級PCIe固態硬碟
全球工控SSD第一大廠宜鼎國際，日前正式發表業界第一支工業級PCIe Gen3規格M.2固態硬碟(SSD)。
面對智慧物聯與邊緣運算的龐大工業應用需求，數據傳輸效率勢必進行全面提升，而身為全球工業儲存品牌指標大廠，宜鼎國際率先推出首支工業級M.2 PCIe SSD—3ME2，可支援-40°C至85°C工業級寬溫，並配合2280、2242等多種外型尺寸，提供1300/490 MB/s穩定的高速效能，加上優異的低功耗與散熱表現，以真正工業級的高端規格，提供兼具穩定與效能的儲存方案，強勢坐穩全球工控市佔。
邊緣運算需求大增，宜鼎率先導入PC
論壇報導
從「自動」到「智動」 智慧工廠展現智能新方案
因應物聯網、雲端運算、邊緣運算、大數據分析，以及AI人工智慧的機器學習及深度學習，各方應用百花齊放的今日，對製造產業也帶來許多重要的變革。這幾年，產業界不斷拋出類似的議題，企業如何建立製造業服務化新業態？工業自動化與智慧化如何深度融合？如何用人工智慧協助製造業跟上市場商機？
這些問題對台灣多數中小企業而言，不單是亟需解決之道，更是目前普遍產業遇到的轉型痛點。對此，DIGITIMES於9月初第二次在台中舉辦「智慧工廠論壇」，分享第一手解決方案及產業Know-how。當天議程內容相當前瞻多元，涵蓋工業4.0解決方案、軟體定義與邊緣運算技術應用、稼動監測管理系統、雲服務平台、整
漢翔航空迎向智慧製造的新策略
根據數據統計，民用客機未來20年需求預測達到5.3~6.1兆美元，同時國際民用客機及引擎分別需求4及5倍的高效率產能。也就是在高標準品質要求下，還要試圖降低成本，因此全球航太都開始用工業4.0思維，透過自動化技術再提升效能。
漢翔在航太製造的業務內容，包含國防業務、民用航空、科技服務等三大類。因應市場，漢翔航空工業研發長吳天勝指出，漢翔航空工業推動工業4.0將近3年時間。因應市場挑戰跟機會，吳天勝提到，漢翔設定出三大政策：國機國造、智慧製造、整合供應鏈，自行開發出iAIDC智慧製造系統，公司將轉型成「智慧的漢翔」。
iAIDC智慧製造系統
研華WISE-PaaS雲服務平台佈建工業物聯網
WISE-PaaS是研華自行開發的雲服務平台，研華市場開發經理葉韋賢指出，希望建置標準流程加速導入AI解決方案，借助雲平台幫客戶躍進到AI做到深度學習。
葉韋賢補充，研華過去深耕多年硬體系統為基礎，整合物聯網所需的軟體服務，開放各垂直領域的系統整合夥伴，進行SaaS行業應用與服務開發。下一步研華目標將是幫大型企業建置AI跟雲平台專案，業界提出的問題大多是如何進行製程優化？產銷優化？那就可透過AI技術藉由資料科學解決過去只能用人工處理的製程問題。接著他提到以AOI技術檢測DIP缺陷開發目標，以生產版進入AOI後，透過AI偵測缺陷位置，並在低漏網率下，有可接受的誤
從工業4.0概念到EPLAN解決方案
台灣EPLAN軟體銷售與服務中心技術顧問林奕昌指出，EPLAN超過30年歷史，專注於開發CAE工程方案的軟體服務公司，產品主力在工程設計及跨專業設計平台。當今工業進入智慧生產時代，因應此概念，EPLAN專注在優化傳統設計流程，包含銷售、工程設計、流程設計、生產計劃、生產及組裝以及維護調試等流程，像是達到工程自動化設計、虛擬電櫃及自動化生產組裝，以及利用OPC UA把報警與原理圖等，優化價值鏈其他步驟。
EPLAN基於工業4.0解決方案，大數據方面有EPLAN Data Portal線上工程設計元器件庫；數據交換有EPLAN與PLC資料交換；整合性方面與ERP
聯達智能的工廠數位化資訊管理方案
全球工業4.0趨勢，工業領域不再倚賴傳統生產方式，取而代之的是少量多樣、大量客製化的製造主流。聯達智能因應世界工業變化局勢，提供客戶完整的解決方案，實現智慧製造、智慧工廠願景。
聯達智能產品經理謝鎮陽指出，聯達智能有智慧製造系統整合優勢，為系統整合商(SI)提供自動化與智慧化系統方案，滿足加工業者的智慧製造生產需求。既然要邁向4.0，那數位平台有哪些落實方法？聯達智能的智慧化製造方案SynFactory，利用智機聯網將設備狀態、生產訊息數位化，迅速分析工廠運作潛在瓶頸，提升製造業的智慧化水準。
謝鎮陽再提到，這套方案主力可解決兩大問題：其
立端科技Edge Consolidation Server實現軟體定義IoT
立端科技產品規劃師Rhino Fang指出，智慧製造浪潮讓製造型企業，開始尋求導入電腦視覺、運動控制、人工智慧(AI)多元技術方案，大幅提升自動化生產效率。然而，業界目前遇到的門檻是，要部署一干進階系統，或導入AI人工智慧，往往遭遇艱鉅考驗。目前業界採取方式有兩大策略，第一是分批採購獨立運算單元，像是電腦視覺、運動控制、SCADA、AI等系統；第二種是沿用半自動化水平的老舊機器，為引入新功能做設備升級目的。
Rhino Fang接著指出，上述這兩項作法都不符合工廠用戶對於設備購置成本以及營運成本管控考量要素，同時還會增加管理複雜度、墊高總體持有成本、工程人員更
致茂電子實現智能結合製造新里程
致茂電子目前產品項目主要鎖定在精密電子量測儀器、自動化測試系統、智慧製造系統、量測與智動化Turnkey解決方案，產品線40條，超過618個產品機型。致茂電子智慧製造系統事業部處長吳樞俊指出，針對人工智慧技術應用的普及，致茂電子近幾年也開始耕耘AI世代的智慧製造系統，尤其是智慧製造系統在工廠端，致茂電子在軟硬體、測試設備都有提供相對應的方案。
吳樞俊接著提到，在工業3.0階段，大量採用工具收集生產資訊，但欠缺資訊分析能力，最終還是仰賴管理者的人為經驗。但到了工業4.0融入多樣化資通訊科技，可將原本獨立運作的生產設備、資訊架構整合，並將設備運作、產品生產訊息，快
采威國際的智慧製造實務應用及趨勢
采威國際資訊副總經理蔡明純說明，在智慧製造的議題上采威具備了整合方案、顧問輔導、平台研發等服務能量。對於整機廠業者，提供智慧機械雲平台解決方案，協助業者建置全球服務平台及整機廠客戶的數據分析(例如：合濟工業-金屬鋸床材質資料庫暨客戶服務平台)，來協助業者有效利用數據給予相關決策，如機台開發、市場策略等。
對於金屬加工業者，采威目前主打兩款智慧製造產品/應用方案RaFLOW及Facteye。RaFLOW是藉由定位系統傳入系統後，以2D/3D影像描繪功能即時取得工廠操作人員的影像或移動路線，並透過RaFLOW的數據分析功能來掌握現場潛在問題，進而協助管理者制定適當
互動資通打造安全高效的智慧溝通軟體team+
製造業數位轉型加速的關鍵，應該用企業溝通角度來引領企業邁向智慧化運作。互動資通行銷長何瑋指出，互動資通推出企業私有雲即時通訊軟體team+以及企業智慧簡訊兩大產品，滿足企業對外與對內的溝通及協作需求。
然而，要實現工業4.0仍有很多工程要進行，「人」是智慧工廠的核心靈魂，提升組織與人的反應能力，才是邁向智慧生產的第一步。但是，現在大多企業讓大數據散落在大眾即時通訊或公有雲式通訊產品，不僅無法管理、分析與應用企業成長的重要數據，還錯失企業轉型升級的契機，甚至重要資訊還有洩漏商業機密的風險。
對此，企業要取回資訊掌控權，就應該用「內部溝通大數
從大數據到智慧生產與服務創新
東海大學工業工程與經營資訊學系系主任黃欽印提到，當今企業數據來源，大多是「刻意」收集而來，少部分是系統設備供應商給定或來自(電子)商務。因感測器、影像設備、標籤應用、AR/VR成本大幅下降，連帶數據收集更加容易，但為什麼收集？應用在哪？何時開始使用？如何把數據變商機？變成企業今天的普遍問題。
目前數據種類非常多元，包含設備與加工數據、MES製造營運數據、商務交易數據、產品/服務數據、客戶使用數據。黃欽印提出，這些數據必須聚焦在兩大價值，其一是大數據必須能創造客戶價值；其二是大數據必須為企業本身創造價值。
而大數據的應用可依循四個階段，從資
