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    製造業設備大吹智能化風 六大廠商剖析工業4.0未來趨勢
    [SmartAuto 邱倢芯 報導]   2017年03月10日 星期五 瀏覽人次: [13871]

    當全球製造業吹起一股工業4.0風,產業界皆面臨了須將製造機臺從自動化轉型為智動化的重大挑戰。為了因應此一波機臺智慧化趨勢,智動化Smart Auto雜誌特別舉辦「智動化時代來臨-工業4.0技術趨勢論壇」,邀請軟硬體六大指標性廠商與重點人士,剖析工業4.0所帶來的技術趨勢發展。

    因應智慧機械趨勢,智動化Smart Auto雜誌特別邀請製造領域各指標性廠商與重點人士,剖析工業4.0的技術趨勢發展。
    因應智慧機械趨勢,智動化Smart Auto雜誌特別邀請製造領域各指標性廠商與重點人士,剖析工業4.0的技術趨勢發展。

    面對工具機智慧化的發展趨勢,財團法人精密機械研究發展中心智慧應用技術部副理吳家進認為,在日本與歐洲兩大地區的製造業方面,皆偏重以控制系統為基礎,並搭配自主開發的控制器;以結合機臺且具特色的智能化機臺;且偏好對話式、視窗式,以及可觸控式的友善人機介面(HMI);希望工具機可搭配CAD或CAM軟體,以進行加工模擬與最佳化。

    另一方面,臺灣製造業者愛好採用日、歐系的控制系統,但在人機介面則是喜好客製化的HMI,控制器則會採用國產產品,且會自主開發智慧化相關系統功能。

    提到工業4.0就不得不提到工業機器人/手臂,在此一波工業機器人的應用趨勢中,KUKA機械自動化產業業務經理郭青庭表示,手臂須也須具有連網功能,也就是說裝置須具有開放性,藉此廠區資訊可被通透,搭配上可視化介面,更可完善智慧機械的願景。

    此外,郭青庭也提到,目前全世界工業機器人使用密度最高的行業是汽車廠,從零組件的裝配與布線皆可使用機器手臂完成;不過因為汽車行業在歐美地區較為發達,在亞洲方面,機械手臂採用率最高的則是電子業,快速發展且使用率有上揚的趨勢。

    若是談到物聯網(IoT)或是工業物聯網(IIoT),廠商第一個想法不外乎即是前端設備產生數據,透過通訊協定(Protocol)的傳輸,上傳至私有雲或公有雲等雲端平臺?!脯F階段許多客戶只有做到這個部分。」宜鼎業務處軟體技術服務部經理吳志清說明,對於工業4.0而言,最重要的部分應該是要如何將這些資料透過人工智慧加以分析,因為這才是最具有價值的部分。

    吳志清表示,許多硬體製造商只單純銷售硬體,但是遇到軟體問題卻無法有效解決,面對全世界颳起了一陣工業4.0風,該公司成立軟體團隊以協助硬體製造商將軟硬體整合,以完成一部可上線生產的智慧化設備。

    智動化的時代來臨,意味著能源的重要性,綠色智慧製造才是延續製造業生存的根基。臺達電子綠色智慧製造事業處經理張家毅說明,該公司的臺南與桃園研發中心自2005年開始,已採用綠色建築方案。

    為什麼工業4.0時代來臨即需要導入機器人設備,這之中又會面臨哪些挑戰?張家毅表示,若是想導入機器手臂,首先須解決的即是能源的問題。且硬體背後仍須軟體的支持,該公司導入了許多應用軟體,例如能源管理、製造執行系統等,這些軟體這才是工業4.0背後的精神所在。廠區中徒有硬體設備,而不去思考機械手臂要如何運作、效率為何,不只需要人員寫入程式,軟體也相當重要,因為軟體及相當於設備的大腦。

    此波工業4.0風潮也為製造產業帶來了嚴峻的挑戰,歐特克(Autodesk)製造業技術經理黎煥治表示,目前仍有高達70%以上的傳統製造業者,設備產線僅用2D平面布局。

    黎煥治認為,2D的工廠設計可能會忽略掉許多潛在問題,且此種傳統提案方式難以勝出競爭對手,最重要的是,規劃與實作所產生的落差將會導致設變成本增加。

    黎煥治解釋,廠商若是想要步入工業4.0之路,該公司可利用五種方式協助客戶邁向產線3D布局。一是導入已規劃製程及工時的Excel,以達到產線平衡分析即自動建模;二、利用既有的2D布局作為底稿,排布3D設備,也就形成積木式3D設備模型排布。

    第三,廠商須針對人因工程加以模擬與作業研究,因為人因工程與作業研究對生產效率相當重要;四,逆向建構既有已竣工產線,也就是既有的產線可利用雷射掃描方式重建;最後則是以擬真的作業過程渲染動畫呈現3D布局結果。以3D立體模擬布局的方式,來協助客戶真正邁入工業4.0之路。

    當德國喊出工業4.0的口號之時,也意味著感測器的重要性將更在上一層樓。歐姆龍感測器產品經理曾重仁表示,邁向工業4.0的時代,物聯網大數據的收集與活用將變得相當重要。

    曾重仁認為,從現場收集大數據並使用雲端加以存放這是一般人對於工業物聯網的認知,但是該公司認為,進一步地資料分析與情報處理,並且利用現場設備控制情報加以反饋,更是工業4.0的目的所在。

    曾重仁說明,該公司可提供客戶工廠製造現場端的生產設備上控制器元件資訊智能且可視化的技術。並透過設備的資料收集、分析製程數據、異常監視,以提升設備運轉生產效能;也就是利用設備數據,以提供經營管理者活用。

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