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智能製造浪潮來襲 廠商如何轉型與升級?

在成本考慮之下,國外製造廠商逐漸外移至人力成本更低的,近幾年則開始從移往東南亞國家,形成逐成本而居的「游牧民族」。但隨著科技快速推陳出新和市場需求更加多樣,廠商面臨高度的訂製化需求,生產也轉為少量多樣形態,因此除了庫存控制要更精準,交貨期也必須保持高度彈性。

種種變化導致製造廠必須投入更多成本,管理則更有挑戰,甚至有許多廠商無法控制的外來因素,如更偏向社會層面的缺工問題。儘管科技的演進在市場需求面帶來各種變化,但物聯網、大數據、人工智慧等新科技的出現,也幫助製造業在生產過程中變得更靈活。

德國於2012年提出工業4.0概念后,智能製造與智能工廠開始受到市場高度重視,許多製造業者積極啟動數字轉型並投入智能製造的行列,拓墣產業研究院預估,2020年智能製造的市場規模將會超過3,200億美元。整體商機固然龐大,但智能製造領域相對複雜,在投入資源有限下,如何將大量數據整合併升級既有的製造流程,將會是未來幾年欲轉型智能製造的廠商必須面對的課題。

1.一窺智能工廠樣貌

何謂智能工廠?簡單來說,即是將工廠製造過程的環節進行串連與智慧化。過往的製造自動化是將機器人/機器手臂導入產線,利用機械來提升工廠效率、良率,以及降低人力成本與錯誤率。智慧化則進一步利用物聯網感測技術,進行產線監測與遠程控制,再利用雲端運算與數據分析的結果,快速回饋給硬體底層或是整個系統架構以進行優化,並讓現場設備除了監控、搜集數據之外,更能做到自主相互溝通、流程彈性調整、實時狀況處理,以及適應外部環境變動。

因此智能工廠著重的不再只是製造產品,而是利用軟體、硬體、整合平台與雲端的不斷融合升級,讓製造業不只自動化,亦走向智慧化,工廠可以更了解外界或內部的實時變化,並擁有更快速的調整能力以進行產在線的實時應變。

2.邊緣運算來助攻

智能製造、智能工廠強調信息的串聯,甚進一步期望機台間、人與機台、機台與系統間可做到實時信息傳遞與反應,若透過傳統雲端運算后再往返的時間容易有所延遲,而大量信息直接上傳雲端,儲存與傳輸的成本亦是高昂;邊緣運算的出現,有機會可以利用架構上的調整以及運算能力的提升來解決這些問題,透過邊緣運算進行資料的預處理,實時做出決策與回饋,再將可延後處理或需要儲存的信息上傳雲端,如此一來除了提升現場的反應速度之外,亦能大幅降低信息傳輸過程中所需要產生的各項成本。

目前最常見的邊緣運算產品是工業網關(Gateway),是目前智能製造架構中的重要中介,主要用來串接前端各式各樣的硬體與後端的信息平台與雲端系統。目前工業網關相關廠商有英特爾、戴爾、Moxa、西門子、新漢,軟體與操作系統商有Wind River、微軟Windows 10、研華,雲端平台則有微軟Azure、IBM Bluemix等。

此外,網關本身的智能化亦是邊緣運算的體現,例如監控系統若導入邊緣運算與智能網關,在靜態或畫面未改變時,網關可自動判定使用低解析高壓縮的視訊進行監控,但當偵測到畫面有動態變化或特殊狀況發生時,網關會自行切換成高解析低壓縮的畫面進行視訊串流,讓帶寬的使用更有效率。

3.智能工廠早已是進行式

事實上智能工廠並不是空談也並非只是想象,半導體產業如台積電已有高度智能化的流程與製程,汽車產業自動化比例更高達9成,也開始有許多訂製化服務,這兩個產業正是自動化與智慧化的最好印證,雖然各產業對自動化、智慧化有不同解讀和實際做法,但隨著趨勢興起,許多傳統產業如紡織和食品業等,也逐漸加入工廠智動化的行列。

因為市場與客戶端的需求越來越多樣,許多廠商希望透過新科技與智慧升級來解決接單與製造的問題,但由於製造業的個別差異甚大,廠商很難在市場上找到適合的解決方案,甚至必須尋求不同環節的解決方案,再自行整合成一套來導入,困難、成本高讓廠商對於相關投入出現疑慮。

因此廠商在導入智慧化的過程中,必須清楚了解自身的核心問題,智能製造、智能工廠著重的是製造管理思維的轉型,既然是思維轉型,那過程就不會只是單純的硬體革新,軟體升級亦是重點,軟硬整合在製造領域中更顯重要。目前市場上已有西門子、奇異、施奈德等解決方案廠商,推出整合型工業物聯網平台,試圖解決智能製造架構中整合難度高的問題,亦有較偏向設備端的廠商推出一站式到位或兼容性高的解決方案,讓客戶能夠順利的串接軟硬體與更上層的雲端服務。

智能製造與智能工廠的建置過程相對複雜,整個轉型必須循序漸進,投入不會只有短期,也並非頭痛醫頭、腳痛醫腳的模式,而是長達數年的推進與核心價值重新建構,投入成本往往高達數百甚至數千萬美元,製造企業本身必須訂定長期的投資規劃與組織整合,才能逐步落實信息整合,以及既有製造流程的升級與商業模式的革新。(本文作者為拓墣產業研究院研究員)

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