5G、AIoT、雲端交互整合應用 新世代製造系統面貌已然浮現

工業物聯網可透過可視化介面即時偵測機台，讓管理者掌握製造現場設備的狀態。Medium

為了在勞動人口老化後仍能維持國家競爭力，2011年德國制定出工業4.0政策，各工業大國隨後跟上，智慧化浪潮從此席捲全球製造業。從2011年至今已有十年，這十年來各種新技術不斷被應用到製造系統中，新科技在優化產線效能、降低製造成本的同時也帶來了新概念，就近兩年的趨勢來看，5G、AI邊緣運算、雲端運算、物聯網等新科技帶來的影響無疑最大，這些科技所整合成的智慧化系統，將成為下一世代的製造業樣貌。

從發展趨勢來看，製造業的改變並非一朝而至，1969年問世的PLC讓製造系統首次踏出自動化步伐，之後各類自動化技術相繼問世，構築出現在OT系統的基礎樣貌。近期智慧製造強調整合IT與OT系統，不過在工業4.0出現前自動化領域就有類似概念，2000年初出現的PC Based工業電腦，就是希望將IT技術應用至工業自動化領域，之後市場又出現工業乙太網路，透過專為OT系統設計的乙太網路直向串聯製造系統各階層，並利用橋接器橫向整合製造場域中不同通訊協定的現場總線(Fieldbus)，藉此打造出機聯網架構，讓產線各環節的數據資料可以無縫流動，從而延伸出各種附加價值。

2011年德國喊出工業4.0，幾乎在此同時物聯網概念也問世，這兩者結合的工業物聯網，就是在機聯網與工業乙太網路架構基礎上進一步延伸。早期出現的工業物聯網仍採集中式架構，將終端機台的數據資訊全部彙整至上層平台儲存、顯示、分析，不過生產設備對即時性要求極高，雖然工業乙太網路後來改善封包碰撞缺點，進而降低資料來回傳送所產生的延遲性，不過仍無法滿足製造業需求，此問題一直到邊緣運算概念出現才解決。

AIoT技術精進 邊緣運算概念成形

事實上邊緣運算也非新概念，IT系統從以前就一直是「集中」與「分散」兩端交步前進，而每次替代都會在當時的技術基礎與思維概念下進化，邊緣運算也是一樣，邊緣運算的基礎是建構在現有的強大電腦運算能力、小體積、低耗電之上。此類架構是讓產線邊緣端機台或上層設備(一般是閘道器)具有一定程度運算能力，當機台產生數據時會先由邊緣運算處理，須即時反應者先回饋給第一線機台，按照事先預設的機制運作，其他數據則傳送至上層系統儲存分析，做為日後制定生產策略時的依據。

在製造場域中，邊緣運算目前最常見的應用是視覺系統，視覺系統的應用又分為產線與廠務兩部分。產線的邊緣運算視覺系統主要用於產品品質檢測，其作法是先讓AI機器學習演算法的訓練模型，從龐大的影像資料庫中找出產品瑕疵模式，再將訓練過的模式下載至產線上的視覺檢測攝影機，攝影機內的處理器在透過內建推論模型自主判斷瑕疵的同時，也會將相關瑕疵影像回饋到後端系統，擴大資料庫的數據量，讓AI的訓練模式越來越精準。

AI的機器視覺檢測過去多應用於產品品質控管，不過此環節位於產線末端，出現瑕疵時往往已投入大量生產資源，為解決此問題，近期有廠商嘗試將機器視覺攝影機移至前端，利用AI的智慧判讀功能偵測作業人員，在錯誤動作出現時發出提醒，藉此提升產品良率。此類檢測偵測人員肢體動作的模式也被應用到廠務端，此一模式的運作流程，是利用安全監控攝影機偵測特定區域的人員進出與動作，當未穿戴安全衣帽的人員進入或區域內的人員未按標準操作流程時，系統會發出告警，通知管理人員處理。

除了偵測特定區域，AI在廠務端的應用還包括設備狀態與能源數據兩種監控系統，不過這兩種系統大多非邊緣運算，而是集中式架構。設備狀態與能源數據兩種監控系統的做法，都是利用感測器擷取機台資訊，前者主要擷取震動、溫度、電流等數據，將相關數據傳送至後端管理平台，透過歷史數據的判斷分析，在設備故障前先行維修，避免因無預警停機影響整體產線；後者則是擷取設備能源使用狀態，從而掌握廠區的用電資訊、制定用電策略，除了機台設備外，此做法也應用在廠房的空氣與汙水排放監測，在ESG成為企業營運重要指標的今天，此作為非常重要。

5G結合雲端 新世代工業物聯網成形

邊緣運算架構主要應用的技術是AI與物聯網，這兩大技術構建起工業物聯網雛形，不過如果要進一步完善，還必須有先進的通訊網路並搭配高彈性特色IT架構，5G、雲端平台則是工業物聯網快速落地、提升可用性的兩大關鍵。與過去3G、4G等行動通訊標準相比，5G的最大特色是納入商用領域，2022年釋出的5G專網頻段與執照，就為製造業者開啟另一扇智慧升級大門。

5G專網讓製造業可以在廠區內打造貼合自身需求的行動通訊網路，此一網路在搭配雲端系統後，可衍生出大量應用，例如業者可透過5G的低延遲特色快速建構出AGV/AMR系統，並利用雲端平台輕鬆管理無人搬運車車隊；或是整合AR/VR與數位雙生(Digital Twin)技術，設計出智慧巡檢、教育訓練等模式，藉由5G與VR眼鏡的結合，以直覺可視化方式提供巡檢工作、教育訓練的運作效率，這些應用都僅是5G與雲端在製造業的智慧應用之一，在投入者漸多、廠商意願提升的態勢下，技術將會快速精進，創意發想也會越來越多元。

觀察產業走向，智慧化已是製造業不可逆的趨勢。目前來看，5G、AI、物聯網、邊緣運算、雲端平台會是下一代製造系統的重點技術，這些技術在製造業的應用將漸深漸廣，業者可密切觀察市場的技術演進與應用案例，並與系統廠商密切溝通，方能打造符合自身需求的智慧製造系統。