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【專家觀點】創造「綠金商機」 轉型智慧製造3大關鍵

圖為工研院機械所所長胡竹生。工研院

聯合國全球永續發展目標(SDGs),希望於2030年前漸進改善全球的能源使用與生產效率,並鼓勵透過科技升級,朝向更環保的生產模式,減少經濟成長與環境惡化的關聯。因應全球暖化與氣候變遷,世界各國皆致力節能減碳,台灣亦設定2050年溫室氣體排放應降為2005年排放量50%以下的目標,期望邁向低碳社會、低碳經濟,以迎向綠色永續環境。

在各國政策以及因應氣候變遷、能源與環保、市場與客戶需求等內外部生產因素與發展條件變動下,減少能源消耗與碳排放,已成為企業和公司發展方向。而台灣自產能源缺乏,高達98%的能源供給依賴進口,面對資源有限的環境,近年製造業也紛紛藉由數位轉型、導入綠能科技來升級智慧製造,以積極發展高效率、節能製程,並創造新商業模式。

智慧製造是產業朝向綠色經濟、環保營運的發展方向,但如何充分利用科技,創造企業的綠金,是目前製造業者普遍遭遇的困境,業者可以掌握以下智慧製造發展的3大關鍵,以提高企業競爭力。

關鍵一:謀事在「人」,以「人」為本

近年智慧製造是產業關注的當紅議題,但智慧製造並非是單純要讓機器取代人,而是要透過科技讓人在工廠裡成為重要角色,藉由人機協同合作,並以照顧員工的角度,來設法提升員工產值、避免工作出錯或職業傷害,進而提升產業實力。

舉例來說,像老師傅的工作經驗,也能經由在製程中導入感測器、機器視覺、人工智慧(AI)、大數據分析、工業物聯網等先進技術,結合科技與人的經驗,來數位傳承老師傅的領域專業知識,讓機器協助人做出更正確的決策,提高員工的附加價值;此外,作業員也能透過系統數據分析與建議,從重複性高的工作內容,轉而進行流程管理與決策。

像工研院研發的CPS研磨拋光機器人,即是結合水五金產業老師傅的研磨經驗,開發虛擬化研磨路徑,調教機器人自動研磨拋光,不僅讓老師傅的工法不失傳,也能讓年輕作業員升級為管理者,脫離3K環境,讓新世代更願意投入傳統產業。

關鍵二:資訊數位化,優化製程降低生產能源浪費

這一波智慧製造的趨勢強調以數據做決策,因此資訊數位化十分重要。過去製造業多以人工統計資料、各系統間的資料沒有直接串連彙整,這種方式在作業溝通的時效性較低,唯有掌握更多真實的生產製造數據,才能減少人工作業的錯誤,提高執行正確率。

在邁向智慧製造的過程中,應蒐集工作流程中的各項數據,讓生產設備、原物料、品質檢驗系統的資訊數位化,再藉由整合各系統的資訊及統計分析,打造完善的數據分析資料庫,達到製程的有效監控與即時管理。

此外,企業也需學習如何運用數據分析來進行有效的判斷與決策,才能快速調整製程,降低生產原料和能源浪費,提高生產效率。舉例來說,工研院開發的迴轉機械預兆診斷系統,搭配AI演算法,開發自動化、客製化的監測軟體模組,針對多種迴轉機械常見故障進行精準鑑別,避免人為誤判及時間浪費,有助設備的生產排程、預兆診斷、健康趨勢預測。

關鍵三:產線自動化,先從「檢驗」開始

近年從德國倡議工業4.0為開端,轉型智慧製造的資訊如雨後春筍浮現,而產線自動化也是中小企業積極追求的目標,但對業者而言,究竟該先從哪個生產環節進行自動化?許多中小企業在面對這波資訊潮,並不容易決定要如何起步投資。

傳統產業像塑膠業、金屬加工業等等,由於產品的種類和材質多樣,產線自動化難以有統一標準,產線有些製程仍須仰賴人工完成,這是傳統產業在升級產線自動化時會面臨到的困擾。

業者在思考產線自動化時,可以利用自動光學檢驗技術(AOI),先從「檢驗」著手,來進行產品的自動化品質檢測。這是因為當前AOI技術在平板顯示、半導體等產業應用成熟,導入成本低,但此技術在傳統產業仍未普及,因此業者在建置自動化產線時,可以嘗試先進行檢驗站的自動化,再逐漸設置產線其他站點的自動化措施。

目前工研院已累積超過20年的AOI檢測技術,能協助產業進行外觀瑕疵檢測、尺寸量測,用於金屬加工業,可解決過去因金屬曲度、光源變化等因素,難以判斷瑕疵的問題,精確判讀金屬加工表面有無瑕疵;透過機器視覺量測重要尺寸,取代現場作業員的卡尺,減輕負擔,也確保品質。

綜上所述,企業可以把握這3大關鍵進行數位轉型,邁向智慧製造。另一方面,工研院已擘劃2030技術策略與藍圖,協助製造業者導入高階科技,引領台灣實現智慧製造新藍海,共同為永續環境與綠色經濟努力。

(本文作者為工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生)

胡竹生簡介:
美國加州大學柏克萊分校機械工程碩士、博士;國立台灣大學機械工程系學士。為現任工研院機械與系統研究所所長、國立交通大學電機系教授。過去曾擔任工研院機械所技術總監兼智慧機器人組組長、國家實驗研究院晶片系統設計中心顧問研究員等職位,也曾在學界任職於交通大學電機與控制工程系副系主任。

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