串連現場與雲端 製造資訊管理走向智慧化

設備運作的即時狀況顯示，是智慧製造系統資訊管理平台的基本功能，也是工廠可視化的必要設計。DIGITIMES攝

德國的工業4.0帶起製造業智慧化趨勢，與過去幾次工業革命都專注於製造系統本體不同，這次的智慧製造主要訴求是讓IT與OT系統整合，透過IT技術讓OT系統的資訊可以被擷取、儲存與運算管理，藉此達到智慧化願景，而在此趨勢之前，製造系統其實早已有相關的的IT資訊管理平台。

其中SCADA與MES兩種系統早已在製造系統應用多年，這兩大系統由於發展多年，已為製造業者所熟悉，因此在這波智慧製造趨勢中，多數系統廠商並未發展出新的平台，而是強化SCADA與MES的功能，對下與工業物聯網的感測網路介接，對上則與雲端平台的PaaS層串連，架構出新世代資訊管理系統。

在這兩大系統中，SCADA的問世較早，當時的電腦是專為特定應用所設計，其軟硬體都是專用型，因此SCADA也是用自己的軟體在自己的硬體上運作，1980年代，泛用型電腦出現，SCADA開始可用VAX等電腦與其他通用型工作站運作，作業系統則採UNIX軟體，在此階段，SCADA被大量應用於電網調度。

到這兩個階段為止，SCADA都仍屬於集中式系統，由於系統不具開放性，在維護與升級都有一定難度，而此問題一直到1990年，SCADA開始具備分散式運算網路與關聯式資料庫技術，可以大範圍連網，再加上電腦在此時成為科技產業顯學，各種技術紛紛被研發出來，SCADA也大量引入這些新技術，因此是其發展最快的階段。

2012年德國啟動的工業4.0，則被視為SCADA第4階段的開始，在這階段中，SCADA大量採用了網際網路、物件導向、神經網路等技術，並與其他系統串接，為製造現場打造出可視化資訊管理架構。

在智慧製造系統中，SCADA的主要功能是連結OT系統，OT層各種製造設備的訊號被感測器擷取後，上傳至具邊緣運算能力的中繼平台，讓平台分析數據並將之可視化，平台經過分析學習後，再以固定模型的演算法運算出的關鍵參數，並發出指令給控制器，完成底層設備的智慧化運作，

在此運作過程中，所有OT設備都透過聯網系統將訊息傳送到閘道器，閘道器再連結到雲端架構的SQL伺服器，並由SCADA平台，達到可視化效果，匯集OT設備端各種訊息的SCADA，並可將之彙整顯示為儀表板，讓管理者完整掌握產線的所有狀態。

為滿足智慧製造的可視化需求，SCADA現在已有即時狀態與長時分析兩種功能位，在即時狀態部分主要顯示系統的耗能、溫度，或生產設備的即時產量、稼動率、良率等，除了設備狀態外，SCADA也會有即時警報設計，在設備有狀況時發出警報，提醒管理人員。在長時趨勢分析部分，SCADA則是呈現設備累積的紀錄數據，像是機不同設備的耗電比、馬達的震動與運轉等，管理者可從這些長時數值看到設備的變化。

這些可視化資訊的顯示功能，是奠基於製造系統的邊緣運算設計，將生產設備與閘道器的運算數值顯示在SCADA介面上，而這些數值與資訊除了應用於在製造現場外，也會被上傳到雲端，一方面備儲存、分析出最佳化生產策略，另一方面則匯集到企業戰情系統，讓上層管理者可完全掌握各生產基地的狀況。

SCADA之外，智慧製造現場另一個資訊管理系統是MES(Manufacturing Execution System；製造執行系統)，MES主要是整合產線各環節資訊，並與上層的MES鏈接，讓生產與營運兩大核心的資訊可以整合。

MES與SCADA的建置目標不同，SCADA主要是用來偵測設備狀況，MES的是掌握產線動態，其主要有4大目標，包括提高工廠產能、管理生產成本、強化客戶服務、改善產品品質。

MES系統過去的做法是在產線中每一環節設置資料搜集器，以掃描條碼紀錄生產訊息，不過因應智慧製造趨勢，MES系統業者近年來也將之改版，使其具有一定程度的SCADA功能，讓產線人員可將所有設備聯網，並透過其MES的顯示與監控掌握設備狀態，再以AI的分析，落實智慧化願景，像是在製程中以MES擷取設備數據、原物料批號、良率等參數資料，解碼各製程資料，並進行多維度分析，找出產品的最佳化製程。

由目前發展來看，SCADA與MES在功能面已有重疊，而製造現場的可視化介面勢必會整合為單一視窗，以利於管理者觀看，因此這未來SCADA與MES雖不至於在市場消失，但是將會出現兼具兩大系統功能第3種資訊管理系統，讓製造業者多一種選擇。

至於在系統建構方面，無論是SCADA或MES，目前都仍以大型製造業為主要導入對象，原因仍在於投資報酬率與資源。大型企業的導入目標明確，同時對這類型IT系統有固定的投資報酬評估方式，因此可以篤定掌握效益發生期間，相對之下中小企業由於資源有限，而SCADA或MES的初期建置都在數十萬至百萬元以上，對此一族群是沉重的負擔。

再者智慧製造系統必須從最底層設備開始做起，即便是最簡單的系統，也要建置感測網路與機聯網，這些軟硬體從植入感測器到數據篩流、分析，快則6個月慢則1年，績效才會開始浮現，對中小企業來說，這龐大的投資與長時間的效益隱藏期，將是難以承受之重，也直接影響了此一族群的導入意願。

對此系統業者則建議，中小企業在導入智慧製造資訊管理系統時，不必先行擘劃太遠的藍圖，只要先解決目前最急迫的痛點，目前市場中最常見的是馬達、刀具之類的設備運作狀態偵測，避免因臨時故障帶來的停機損失。

這些痛點逐一解決後，系統就會累積起一定程度的智慧化功能，此一做法不但可在有限資源下打造出智慧製造系統，也可確保系統功能完全貼合本身需求，對中小企業來說，會是最妥善可靠的智慧轉型方式。