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智慧製造落地挑戰多 融合產業Know-how「需要時間慢慢磨」

傳統產業到精密製造業現正在脫胎換骨,積極接軌智慧製造。Image by Michal Jarmoluk from Pixabay

台灣厚實的製造實力在全球市場具有難以取代的重要性,而從傳統產業到精密製造業現也正在脫胎換骨,積極接軌智慧製造。產業升級智慧化,雖是眾多業者有致一同的目標,但這條路仍需各界共同努力,而與製造業者有密切接觸經驗的系統整合商或智慧製造解決方案業者也不約而同表示,目前智慧製造離大規模落地仍有一段路要走,也面臨幾項挑戰,其中結合產業Know-how的落地,普遍也被認為是技術門檻最難跨越的部分。

經濟部工業局副局長楊志清指出,在台灣製造業整體結構中,九成皆為中小企業,因此在智慧製造發展策略上仍需以中小企業為考量。但事實上,企業規模較大的製造業者普遍已具備智慧轉型能力,對於智慧製造策略都有一套標準,內部亦有相關人才,因此智慧製造相關解決方案業者便透露,面對規模較大的製造業者通常較難握有主導權,只要配合對方要求即可,然而資源相對欠缺的中小企業,反而才是主要市場切入點。

但對於不論資源、規模都不如大廠的中小企業來說,智慧製造就相對是一條漫長的路。別說充分使工廠內部資訊流通,至今台灣仍有許多業者的生產流程還是透過人工抄寫或紙本紀錄,甚至尚未跨進自動化的門檻,因此現階段多數智慧製造解決方案,普遍皆以數位轉型為第一步,例如透過機聯網達成生產資訊可視化,或是生產設備稼動率管理等。

縱使產業鏈正在不斷完善,但實際與製造業者密切接觸的系統整合商或智慧製造解決方案業者卻也表示,事實上智慧製造離大規模落地,以及真正發揮實際效益,仍然有一段路要走,而目前也面臨幾項挑戰,其一包括缺乏資金、對於投資回報率的不確定性。由於智慧製造需要短中長期布局,對於需長期布局但卻無法立即見效的投資項目,業者難免抱有疑慮,因而降低投資意願。

而這也是為何現階段多數智慧製造方案,仍是從單點功能提升開始的原因之一,例如製造業中90%都在做的影像瑕疵辨識,或是單機智能設備管理等,皆可從單一檢測設備或生產機台進行資料收集即可開始,因此可較快速看到實際成效。不過,智慧製造更須強調如生產機台、自動化設備、倉儲物流、製造管理系統等的整合,僅憑藉單一生產流程的收效,並不是長遠之計,但往往整合越多生產系統,也必然得擴大投資規模,相對也就更加考驗製造業者是否願意加大投資的決心。

除此之外,與現有設備不相容也是一大難題,大部分工廠內的生產設備新舊並存,許多舊設備甚至缺乏數據資料採集的功能,加上各設備間的通訊標準不一,而技術人員的缺乏,更是業者認為實現智慧製造的瓶頸所在。

不過,目前業界遭遇最嚴峻的挑戰,當屬如何結合產業Know-how。目前以物聯網技術為基礎的智慧應用,如設備稼動率監控、用電量管理等,屬於「數據資訊管理」層面的技術,已具有相當完善的發展,不過一旦涉及產業領域知識的應用開發,尤其是加工技術的Know-how,相較之下就較難以突破,短時間內也無法大規模開發,業界直言「仍需要時間慢慢磨出來」。

像是台灣精密機械產值只輸給德國、日本、義大利,機械產業擁有如此技術能量,皆是生產線上擁有二、三十年經驗的「老師傅」所累積的碩果,然業者直言,這些經驗實非在產線上裝個感測器便能取而代之。

像是由高科大金屬產品開發技術研發中心主任林栢村與團隊針對沖壓製程過去20年就已浮現的需求,經過了4年的研發才推出市場第一套沖壓連續模組健康監診系統,而在技術開發過程中,最困難的部分就是得找對機台最敏感、最直接影響加工品質的關鍵位置安裝感測器。

而一向對精度有極高要求的模具產業也是如此,有些精密模具的尺寸精度往往達到μm級,其技術層次相當高,模具的設計製造、良率的提升,皆十分仰賴經驗豐富的老師傅,而正由於模具產業技術高深,相關業者也直言現階段要藉由如即時監控參數,透過回饋分析達到加工過程自主校正的應用仍有一定挑戰。

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