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未来工厂的智慧制造架构
从大脑到末梢
[作者 王明德]   2016年07月26日 星期二 浏览人次: [14588]


未来工厂讲究智慧化,透过智慧化,工厂中所有的制造设备将可完全整合,进一步提升系统效益,智慧制造根基于自动化技术,过去自动化设备在制造业的效益,主要是取代人体不足之处(例如更精细的视觉检测)与高昂的人力成本,智慧化则让自动化系统在升级,使其具有一定程度的资讯搜集与即时判断,多数人都认为智慧制造必须是完整的系统,所有的讯息都必回归后端,然后再由后端发出指令,决定前端的动作,其实智慧化主要是模拟的人体架构,人体中,并非所有的讯息都会传回大脑,多数讯息都透过即时的生理反应解决,此类做法也适用在制造架构,重要的、有意义的讯息才会传回后端系统,多数琐碎的讯息,则由前端设备直接处理,因此真正智慧的制造系统必须是前后端都有智慧化设计,如此方能打造出最佳化架构。


RFID重要性日增

智慧化主要是模拟的人体架构,人体中,并非所有的讯息都会传回大脑,多数讯息都透过即时的生理反应解决,此类做法也适用在制造架构。

就架构面来看,物联网将会是智慧制程未来的主架构,现在的自动化制程是运用网路去连接不同的感测器、控制器、操作端和执行器以达到最佳的资源效益和最大的安全度,这些制程主要是透过电脑技术和软体工程师去达成,台湾浩亭行政总裁陈伟豪指出,自动化制程能收集超过千个试点的数据,当中包括温度、电流、压力等等环境因素,再透过电脑计算出最节流及最大生?量的因素,而其中识辨化是目前从自动化升级到智慧化的最大不足之一,此一缺点也让自动化难以完全发挥制程的最大优势。


要如何克服此一问题?陈伟豪认为媒体沉寂一时的RFID会是不错的技术,他以浩亭?品为例,浩亭的Ha-VIS RFID系列不同的感测器和识别器及软体程式的帮助,就可直接监控不同环境变化,从而计算出在不同环境变化下工厂需作出的适时安排与应变,陈伟豪认为,RFID尤其适合应用在制造业的仓储物流和伺服器的组合。



图1 : 连接器将会是未来智慧工厂中,资讯传输的重要桥梁,透过稳定的连接器,设备之间的讯息将可无缝练接。 (So​​urce:Harting)
图1 : 连接器将会是未来智慧工厂中,资讯传输的重要桥梁,透过稳定的连接器,设备之间的讯息将可无缝练接。 (So​​urce:Harting)

在工厂节能、管理方面,陈伟豪认为厂家大多寻找节能和节省工时的方案,这些都能透过数据化与模组化的方式达成,在数据化方面,最好就能看到电源的用量,一般是透过乙太网交换机和相关智能套件,以有效监控不同环境变化下的资源消耗量,让厂商能及时作出变更,达到最佳资源管理,此外模组化设计也是主流之一,这类设备的效能必须有一定程度,同时兼具快捷安装与高灵活性等特色,让客户节省安装时间从而改善管理流程,此外坚固设计也能减省了维护需求。


ICT的优势不单在高速运算,透过IoT、云端运算和大数​​据,能达到资讯的高效能与快速的传输能力,借此能将国家,地区,厂商及?业纳入全球网路的一环。


图2 : 透过ICT,厂商及产业更可直接进入全球化的市场并分散其生产以创造竞争上的优势。 (So​​urce:DFKI)
图2 : 透过ICT,厂商及产业更可直接进入全球化的市场并分散其生产以创造竞争上的优势。 (So​​urce:DFKI)

至于这几年包括IoT、云端运算、Big Data,ICT等概念被大量应用到制造系统后,对现在的制造业会带来哪些影响?陈伟豪认为,ICT的优势不单在高速运算,透过IoT、云端运算和大数​​据,能达到资讯的高效能与快速的传输能力,借此能将国家,地区,厂商及?业纳入全球网路的一环,透过ICT,厂商及?业更可直接进入全球化的市场并分散其生?以创造竞争上的优势,而IoT、云端运算和大数​​据(Big Data)均需要不同的技术人员和软硬体工程师提供最优质的方案。


末梢智慧化 制造系统效益更佳

对此看法,国家仪器(National Instruments;NI)行销工程师吴维翰也认为,IoT、云端运算和大数​​据无疑会是智慧制造的未来重要技术,不过他也指出,这些技术并没有必要应用在智慧制造系统的所有环节,前端智慧化反而会是系统建构的较佳选择。


以机器视觉为例,现在机器视觉设备有所谓的「Smart Camera」,类似的设计在安全监控也有,这类设计是在前端的摄影机加入处理器,当影像感测器接收到讯号后,处理器就先做简单的运算,再将处理过得讯号送回后端,这种作法一来可以有效利用频宽,二来降低后端运算核心的负担。


这种作法也适合用在智慧制造系统,未来的制造系统势必布满感测器,若所有撷取的的数据都送回后端,前端所耗损的电力、后端所预留的储存空间、运算单元所需具备的效能,都会十分惊人,因此系统设计时,必须在前端设备就先将讯息分类,冗长无变化的讯息不予纪录,而仅保留有意义的讯息,这些讯息也并非都需经过后端的运算单元处理,部份有意义的讯息,前端设备会自行处理,后端只须纪录过程。


例如系统中某设备发生异常,依照过去的纪录,这类异常只须重开机就可恢复正常,这时该系统会自动重开机,​​并将重开机讯息送至后端系统作为备查与历史纪录,并不需要由后端的运算单元决定处理细节,这种前后端都具有一定智慧的作法,将会是未来制造系统的主流设计。


M2M逐渐成为显学

M2M系统包括通讯设备独立进行资料传输、透过网路与伺服主机联系,以及透过软体进行资料分析、反应与处理等三种样态。

另外制造系统的末梢智慧还包括M2M,M2M主要是透过机器与机器之间的沟通,自行处理制程上的问题,M2M系统包括通讯设备独立进行资料传输、透过网路与伺服主机联系,以及透过软体进行资料分析、反应与处理等三种样态,简单说就是这个软硬体整合的系统透过网路进行资料沟通,它必须考量的是在M2M的环境应用需求,常是一对多的通讯,因此如何同时管理,如何确保安全性与延展性,是M2M系统发展的重要课题。


在应用领域上,由于现况对于无线网路的「稳定性」仍持保留态度,因此在系统应用上多是运用于辅助系统为主,从现有市场建置来看,虽然在现场端仍是以有线连结为主,但在其他领域,无线应用的需求仍是相当广泛,此外,由于M2M的需求逐渐提升,过去没有网路连线设置的设备也必须要增加上网的能力,因此在系统应用上,也有厂商针对设备的嵌入式小型介面进行相关规划,M2M的趋势发展,也逐渐让无线通讯成为显学,也因此成为智慧制造的重要趋势。


**刊头图片来源(Source: Navisworks)


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