自動化≠智能化 創建跨界價值網路是關鍵

本篇文章轉載自:電子與電腦雜誌 COMPOTECH Asia

消費端勢力崛起,促使製造業者不得不正視以下情境:一是供貨以「少量多樣」為依歸,產品生命週期大幅縮短;二是消費傾向多變,訂單可能瞬間湧入、但也可能迅速進入真空,市場起落劇烈。

這些,都讓工廠智慧化如箭在弦,更被德國視為國家級戰略目標 (為Smart Product 的一環),尤以IoT與服務範疇為重,不只希望將智慧工廠 (Smart Factory) 打造成一個會持續自動優化的「有機體」,更把觸角延伸至上、下游,將所有價值系統橫向水準串聯,同時就特定領域做縱向垂直連結,雙主軸並進、精密控管進料到交貨的end- to- end 數字資訊。

以為電子商務正夯,製造業已是過去式?那可大錯特錯!

美國為創造就業機會並重返製造領先榮耀,自2011年就力挺製造再起,陸續發佈先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫 (AMP) 與國家製造創新網路 (NNMI) 等框架;其中新近出爐的 AMP 2.0,特意將「製造業資源如何有效彙集」列為重中之重。

無獨有偶,中國製造2025亦放眼產品生命週期、系統架構和價值鏈三大面向,除試圖制訂機台互連協議,亦積極擘劃基礎通用、工業軟體、工業大數據、工業雲服務、服務型製造、工業物聯網及工控安全等國際標準,待具體成果問世,勢將舉足輕重。

西門子:設計、製造到售服,全程數位化

身為工業4.0發起者之一的西門子 (Siemens),對此議題無疑有最切身的體會。Siemens PLM Software全球副總裁兼大中華區董事總經理梁乃明表示,德國普遍認為工業4.0是由「智能製造」主導的第四次工業革命,旨在利用資通訊技術和「資訊物理系統」(Cyber-Physical System, CPS) 等手段,讓製造業朝智能化轉型;新時代工廠將能自行運轉、零件與機器可相互交流,主要體現在「智慧工廠」和「智能生產系統」兩方面;前者著重生產系統、過程和網路化分佈式生產設施,後者講究整個生產物流管理、人機互動及其他技術在制程中的應用。

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照片人物:Siemens PLM Software全球副總裁兼大中華區董事總經理梁乃明

工業4.0涵蓋產品設計、生產規劃/工程/執行、售後服務等所有制造環節。

梁乃明指出,透過建構CPS,產品生命週期中的全部資訊、制程每個步驟所需資訊都可輸入系統,不僅顯著提升生產效率,還能實現更靈活、智能的製造,並節約能耗物耗,迎合環保要求。他特別強調產品從設計到製造「全程數位化」的重要,意在貫穿企業研發管理和車間廠房的資訊流,讓研發、測試、模擬到組裝一體化,避免淪為資訊「孤島」。

在數位化基礎上,引進其他新思維和高科技到生產過程中,例如:柔性製造、互聯網+、3D列印、工業機器人、物聯網等。

梁乃明認為,工業4.0不一定會為消費大眾帶來更便宜的產品,卻可買到更好的品質和服務;而製造業者亦需提高產品研發能量、加速產品上市。在此變革下,對「設計創新」的重視將超越生產流程,另上下游供貨商也須具備研發創新能力,以及與領先企業對接的數位化水準;甚至在生產過程可借助數位化平臺全球協作,生產高複雜度產品。

今後消費者與企業之間的溝通更加高效,消費者決策將決定企業動向、甚至參與新產品設計;透過數位化方式,客制化產品與規模經濟不再互斥,同時滿足消費者的特性需求與企業的快速生產。

梁乃明相信,這將為未來產業帶來更多靈活性和豐富性,有助拉抬整體產業水準,產業生態系統亦將更加完善。

他指出,現今很多企業雖然已經模組化,但各自還是獨立體系,沒有很好的承載平臺共用數據,尚未全面智能化;西門子基於自有 Teamcenter 軟體的產品生命週期管理 (PLM) 系統——「數位化企業軟體套件」(Digital Enterprise Software Suite, DESS),作為製造業數位化的基石,協助企業搭建「製造資源平臺庫」,匯整所有工序並建立仿真體系——小到零件加工的模擬仿真、大到機器人融合模擬。

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西門子提供的是智能化的產品/生產生命週期,包括:合併虛擬世界和現實世界、為產品的生命週期建立數位化平臺、在產品的生命週期之間共用知識 數據源:西門子網站

工業4.0的願景是在數位化企業平臺進行縱向和橫向全面整合,工廠、材料、產品全面智能化,形成一個自組織、自運轉的 CPS 與「機器社群」,當中成員能自動交換資訊、談判、優化。

西門子集團憑藉雄厚的工業自動化和驅動技術基礎,借助Siemens PLM Software、MES (製造執行系統) 和TIA (全整合自動化) 產品,可築夢踏實:以PLM實現設計和製造融合、MES實現拉式生產和準時生產、TIA實現看板生產/混線生產/快速換模/連續流生產等,是少數有能力全方位整合工業軟體的供貨商。

鼎新:工業4.0是一個「疊加」的過程

同樣看重CPS、曾輔導無數製造業落實智能生產的ERP資訊服務商「鼎新」則認為,工業4.0關注的不僅企業內部的設備自動化,更擴及企業間價值網路的智能製造、消費和服務互聯網、乃至人際網路大範圍整合。這是一場由消費者所趨動的產業革命,而非由新技術發明而催生,因此整合現有物聯網、智能機器人、大數據及雲端技術等成熟應用,讓「大規模個性化商品」得以現代生產技術問市,才是工業4.0真義。

它非單指工具、產品或技術,而是一個「疊加」過程、一種具體實踐手段。在互聯網競爭態勢下,無法互聯重組的企業,將成生態圈的孤兒!

鼎新E電子事業部總經理潘泰龢揭示「智慧工廠」願景在於:1.隨需而制——少量多樣、零庫存、快速達交;2.智能製造——創新營運智能排程、零停機待料,從規劃、投產、監控、品質驗收及出貨,減少營運成本浪費;3.增強營運核心——若無法產生利潤或具體提升競爭力,則是無效措施;4.節能永續——製造理念被認同的產品。

他進一步說明,要穩住和開拓市場競爭力,必須發揮1+1>2的跨界融合「綜效」,包括與電商全通路接軌,以掌握創新商業模式契機;未來具備「隨需而至、隨需而制」能力者,最終將擁有消費者。

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照片人物:鼎新電腦 智能製造委員會執行委員 潘泰龢總經理

潘泰龢指出,互聯網運作顛覆原先商業運行秩序,若能借助網路鏈接、組合企業碎片化資源,運用各種技術與平臺串接生產、消費兩端,縮短供需距離並重構雙方關係,將是決定企業重生的關鍵時刻。

真正的智能生產有賴銷售端數據準確性,以及生產資源的即時供應;欲達成「提升營運核心競爭力」,必須回歸如何精進營運本質。

工業4.0是一條漫長的革新之路,企業不太可能在初期就投注大量資金在新廠建置;但傳統工廠欲尋求升級,在設備自動化、數位化、聯網化的整合過程將充滿挑戰。實體生產速度越快,更需要精密的運籌計畫。

資源分配的優先排序、資訊串流、生產排程、工程變更等問題,皆需全面規劃以優化產銷流程。因此導入前,鼎新強調須對業者進行需求盤點,瞭解缺口為何?營運重點是否與缺口一致?與競爭對手是否存在落差?

後依其營運流程及智能化程度分成L1人工電子化、L2半自動化、L3全自動化、L4智能化等四等級,就評量結果解讀需求者的領先/落後專案,給予建議、並確立目標達成指針和監控預期成效,提供「智能製造一體化價值服務」;讓企業在轉型自動化、智慧生產到智慧互聯的同時,建立找瓶頸、尋原因、給建議、建衡量、續追蹤的系統方法。

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鼎新累積三十年成功運作案例,轉化成智能製造的一體化價值服務模式

面向互聯網+工業4.0新時代,鼎新2014年就開始佈局「智能製造、全通路零售、微企互聯網」三大戰略方向,協助用戶創造「應用價值」;並於2015年升級成「一線、三環、互聯」戰略——「一線」指透過資訊化系統,設定智能化成熟度模型,增進企業內部資訊的通透度與效益,以「通企業之能」;「三環」指構建供應鏈互聯網環、銷售鏈互聯網環、微企鏈互聯網環三大環,向外拓展雲端應用;最後經由「互聯」,實現產業資源共用與協同。該公司T100企業智慧雲平臺即為代表作之一。

一線、三環、互聯帶領產業走向新境界
鼎新實現「智通天下」的發展路徑:一線、三環、互聯

延伸閱讀工業4.0非一蹴可及 產業互聯實踐應用價值

研華:呼朋引伴,結盟構築生態圈

有別於平臺供貨商的 Application Ready 准系統策略,主張「智聯工廠、智能設備為工業4.0雙引擎」的研華科技,挾著擁有逾 6,000 種廣泛產品優勢,在2010年便立志成為「智能地球的推手」;近年更不斷強打 SRP (Solution-Ready Package) 意象,直搗客戶端「最後一哩」的實務應用。

該公司工業物聯網事業群副總蔡奇男以「順勢而為、大勢不可違」來形容工業4.0的義無反顧,因為若無法全程嚴格把關,其間一旦出問題,企業必須付出更大代價來解決;加上網路推波助瀾,「互聯網+」的客制型態蓬勃,全面感知、可靠傳遞、智能運算已勢在必行。

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照片人物:研華科技工業物聯網事業群副總蔡奇男

比較不同地理區的工業4.0概念,蔡奇男歸納出幾項共通點:1.涵蓋現場OT、IT到DT (Data Technology) 的數據整合與關聯分析;2.技術只是手段或過程,競爭力才是最終聖杯——這點與前述資訊服務商的觀點不謀而合,品牌企業和大規模生產的代工廠為市場兩大推力;前者基於品質和交期考慮,後者需要精准數位化管理及計算以彰顯效能,而如何將現有設備升級並改造,並提煉數據價值和分析將是首要課題。

為此,研華提出六大模組因應:設備自動化、設備監診與效益優化、機台監診與預防保養、MES整合及生產履歷、廠務能源管理、廠務環境監控。

蔡奇男解釋,具備自我管理、學習和連網能力的設備,才稱得上「智能」二字;他建議設備廠能主動關懷、協助老客戶布署連網,甚至新辟設備服務的營運模式。研華冀藉由開放多元智能控制系統、組織 WebAccess+ 會員聯盟、產學合作與培育人才,協助產業無痛升級;因為工業4.0牽涉到許多技術融合,需要群聚效應共襄盛舉。

但它並非大廠專屬品,經由共用經濟,即使是資源相對缺乏的鐵皮工廠也能參與。當務之急是厘清為什麼要做?從何處著手?蔡奇男分享,最好先找出關鍵問題及根源,並設法解決,不要急於東拼西湊,以免形成另一困擾。

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研華相信,儀錶板是最佳可視化呈現方式 數據源:研華網站

從自有 WebAccess 監控軟體出發,研華據以擴增智能儀錶板、開放式介面等功能,再予以標準化打包成中間件,慢慢形成物聯網應用平臺,可提供超過 150 個開放介面供聯盟夥伴使用,只要將設備連上網路,該平臺馬上可自動偵測、展開溝通,並將設備配置、資料庫主動上傳雲端。

目前繼續朝與大數據資料庫整合、分析的方向前進,為商業用途及機器學習暖身,希望協助系統整合商將營運模式從「專案式」轉為「常態服務」。該平臺內建多項應用程式編程介面 (API),方便整合外部軟體,另有整合開發環境 (IDE) 工具,可拖拉式簡易操作,降低開發障礙。

Universal Robots:專注本業  整合交由第三方加值

有標榜整合服務、相對就有選擇專注技術本業者。於2005年創立、為「協作型機器人」先驅的 Universal Robots (UR),致力讓機器人技術走進中小企業。

該公司亞太區總經理 Shermine Gotfredsen 表示,工業4.0說穿了,就是推行「智慧工廠」,透過物聯網和服務網路,仿真人們與系統在實體世界的工作狀況;理念雖好,但如何落實?要花多久時間?才是重點。

他指出,在亞洲往往始於自動化 (特別是東南亞),與工業機器人的協同工作已成普遍共識,不過仍在「學習階段」。

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照片人物:Universal Robots 亞太區總經理 Shermine Gotfredsen

UR相信,要成功導入工業4.0,必須先從積極布署機器人和自動化制程開始。就他們觀察,相較於歐美工業4.0已起跑,亞洲有待急起直追、讓製造業者願意邁開自動化的第一步。

隨著科技推陳出新,Gotfredsen 主張製造業應重新視人力與機器之間的關係,兩者並非對立取代、而是可協同作業;尤其是符合 ISO / TS15066 安全規範的設備,更容易與人們在同一個工作空間中共處。該規範為2011年公佈的 ISO 10218 「工業機器人安全要求」標準補充,聚焦於「協作型」機器人,協助系統整合商在安裝時進行設計與風險評估,包括分析身體各部位在機器人速度、壓力及衝擊下的疼痛門檻,找出人類與機器人的安全互動方式。

UR是 ISO / TS15066 安全規範的起草者之一,強調產品具備八項可調式安全功能:關節位置與速度、TCP位置、方位、速度與力道,以及動力和機器的電力,符合該規範四大要求:1.安全等級的受控制動;2.可由人直接操作引導動作;3.警戒區域動作調控、自動減速;4.在一定範圍內,機器人的力道和功率應設限。

Gotfredsen 說明,機器人只是協同應用之一;從社會效應思考,UR協作型機器人可承擔風險且容易掌控,尤其適用於智慧工廠,可與人類工作環境互補。這些羽量級的小型機器人為工作者提供彈性,易於在短時間內移動與重置。

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UR協作機器人手臂沒有惱人噪音,且無需安全防護裝置

UR主要產品為六軸關節機器人手臂,依負重及工作半徑不同,共有 UR3、UR5、UR10 三款,具備多個I/O,易於與外部機械無縫整合,填補全手動裝配與全自動生產線中間的空白。

操作簡單且無需編程經驗,一般技術人員均可操作,特別適合小規模生產,或工業大廠導入先進制程前的試產作業。此外,UR機器人可全天候在沒有燈光的生產環境中獨立工作,過程中無需人力監管。問及跨平臺溝通問題,UR表示他們只專心於開發、製造機器人工作,至於系統整合工作,則交由經銷商提供加值服務。

結論

「製造業服務化」已是眾望所歸,與通訊網絡結合、打通產銷經脈的「系統式」解決方案各據山頭、雄霸一方,「製造資訊可視化」地位日隆。過去,要改善工廠制程,多仰賴人力觀察和分析,如今則是宣導將自動感測數據以類似汽車儀錶板的圖像呈現,讓所有資訊一覽無遺,便於管控。

於是,把製造的物理現象變成IT行為的CPS正大行其道,但如何將亂無章法的分散數據,經過適當組織 (organize) 成有用資訊才是精髓所在;單是把一堆不明究理的龐雜數據丟到終端,若輸入的是垃圾數據,也只能獲得 Garbage in, garbage out 結果。

以前要接取網路資訊只能枯守在電腦單機前,現在已能透過手機等行動裝置遠程管理;而物聯網的來臨,更進一步將網路的單一節點推向異質技術整合,也讓資安和隱私備受關切。

在享有便利的同時,是否也意味著商機將失之毫釐、差之千裏,甚或分秒必爭?

工業4.0非一蹴可幾,從本期一系列專題訪談發現,各家大廠不約而同將幾個關鍵字掛在嘴邊:客制化、即時性、物聯網、生態圈、跨平臺、異質整合與全流程數位化,或許正為工業4.0給了精闢批註。至於要選用組件、平臺或直接從「幾近成品」切入,端視個別需求和資源秉賦而定。(責任編輯:jane)

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