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循序推動四大進程 一步步開啟智慧製造應用大門

研華工業4.0行業發展專案經理陳彥鳴。

現今包括大數據、人工智慧(AI)、AR/VR、雲端、物聯網(IoT)、機器人等多元化數位科技,已全面融合到各產業,其中包含製造業。惟研華工業4.0行業發展專案經理陳彥鳴透露,訪廠過程不時感受到客戶的焦慮,只因數位化有太多事要做,即便做到每一環節,又難以將所有環節順利銜接。陳彥鳴歸納,製造業之所以投入數位化,不外乎因應四大挑戰,包括生產效率的瓶頸急待突破、產品品質之提升、報廢率及人力之降低。

近年來「工業4.0」被視為解決前述難題的藥方,但工業4.0、3.5、3.0...後面數字其實不重要,重要的是導入背後所代表的意義及效益;比方說若智慧製造成熟度低於3.0,就缺乏足夠可視化,導致企業因為「看不到」而衍生不良率或交期延誤。迄至目前,電子製造業普遍已達工業3.0水準,傳統製造業仍有努力空間;唯有實現可視化,才能探究事件發生的原因、並累積處理知識,進而預測未來可能發生的事件,最終自動執行最有利的策略回應。

陳彥鳴說,工業4.0大致內含四個進程,依序是「機台智能化」、「MES整合/產線可視化」、「自動化/無人化」及「AI智能製造/數據價值化」。首先談到機台智能化,主要用意在於彙集企業所需客戶需求、生產品質、設備狀態、安全生產、環境/能耗等等關鍵數據,將數據即時傳送雲端進行大數據分析,藉以預測故障時間,採取預防維護提高產能,減少維修成本。

接著需要借助設備智聯管理平台,達到設備監控及報警。為此研華提出了產線OEE(Overall Equipment Effectiveness)解決方案、能源管理暨智能環控系統、智慧工廠戰情室等實用工具,旨在透明化即時呈現現場資訊並串流管理層系統資訊,使各層級管理者即時準確地處置廠內異常事件。

再者企業可善用機器人、自動搬運車、機器視覺,減少對人力的依賴,並且提升測試效率與產品良率,達到精實生產、甚至無人生產境界。瞄準下一步「AI智能製造/數據價值化」終極目標,研華提供從地到雲的WISE-PaaS 4.0工業數據雲平台架構,幫助企業打通Edge Computing、IaaS、PaaS Application、SRP(Solution Ready Package)直到最終垂直服務之所有鏈路,加速獲取AI、微服務、訂閱經濟等轉型能量。

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