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智动化 / 文章 /

东元、高圣智慧转型
工业4.0 in Taiwan
[作者 廖家宜]   2017年07月13日 星期四 浏览人次: [15131]


根据调查,台湾企业在转型智慧制造或升级自动化产线的产业当中,尤以半导体与光电产业居多,但论积极程度,传统产业却是一枚不可忽视的亮眼新星。从世界第一大运动鞋代工厂宝成、世界第一大自行车制造商巨大,再到台股重要支柱的台塑集团等,横跨多个领域的传统产业,都不约而同积极导入智慧制造。而在这当中,亦有不少「Made in Taiwan」的传产企业在国际上发光发热。


东元电机打造全球首条马达智慧产线

东元电机董事长邱纯枝认为,台湾厂商未来的竞争力就在於大量客制化。对於市场上产品少量多样与高客制化日益渐增的需求,台湾制造业若想要保持国际竞争优势,建置智慧自动化的弹性产线势在必行。「智慧产线对於未来制造业「根留台湾」至为重要,唯有客制化才是『Made in Taiwan』可以存续的方向。」邱纯枝这麽说。


但像东元电机这样的传产大厂升级智慧制造确也实属不易,邱纯枝表示,举例来说,东元电机原先只是要购入自动机台,但仔细思索,一台自动机台是专为大量生产而生,并不符合未来客制化诉求的趋势,加上现今对品质与交期的把关也日渐严苛,一台单纯的自动机台已经无法满足上述需求,因此东元电机借助物联网技术来解决这些问题,以达到所谓真正的智慧制造。


东元电机是台湾马达制造第一大厂,同时也位居全球前三大工业马达制造厂,至今成立已超过六十年。在今年六月,东元电机才刚正式启用位於桃园中坜的「马达固定子自动化生产中心」,该厂区斥资约三亿台币且耗时一年半打造。但这座占地800平方公尺的厂区最引以为傲的是,其运用3D视觉机械手臂、无人搬运车(AGV)以及自动卷入线机等智慧自动化生产技术,更大量应用东元集团自行研发的各种生产管理系统,组成全球首例且规模为亚洲最大、最完整的工业用马达智慧产线。


导入「马达弹性生产智动化产线」,现在生产线上的人力由过去60人锐减到仅剩20人,现今厂区内2/3的人力虽已改用自动化机械替代,但生产效率却因此大幅提升。举例来说,过去要花400分钟的时间才能产出一台马达,但导入智动化产线後仅要20分钟便能完成,现在一天八小时作业时间便可生产580台马达,年产量从10万台增加到22万台,东元电机也进一步表示,产线在人力缩减之际,整体效率却能较以往提升三倍以上。


然而,人力缩减却不代表人工作业跟着退化、被取代,相反地,反而更增进人工作业的效能,像是过去每一作业人员平均一天仅能生产10台马达,但透过智慧产线的协助下,现在平均一天生产力可大幅提升至34台。



图一 : 东元电机董事长邱纯枝认为,台湾厂商未来的竞争力就在于大量客制化。 (Source:东元电机提供)
图一 : 东元电机董事长邱纯枝认为,台湾厂商未来的竞争力就在于大量客制化。 (Source:东元电机提供)

左右马达性能的线圈绕线,是生产马达的首要步骤。从马达的生产指标占积率来看,过去东元电机采用人工入线只能达到75%,且还须在兼顾可靠品质的情况下,技术难度会更高,因而东元电机在马达生产的第一步中,就先导入自动卷入线机来解决这个问题。


自动卷入线机比起人工入线,可达到一分钟1800转的效率,仅在短短几秒钟之内,便可将马达的核心元件铁芯制作完成,占积率也从75%提升到90%,而在卷入线後,最後才交由人工来处理线头装接。此外,过去倚靠老师傅的经验,很容易直接影响到产品品质,但现在透过自动化设备的辅助,在年轻一代人力的作业下,亦可同时保障产品品质,无须担??作业人员经验是否不足。


初步组装後,经由穿梭在厂区内的自动无人搬运车(AGV),即能够将一颗颗重达80公斤的铁芯集中搬运到厂内相对应的位置,而这些无人搬运车载重可达1公吨。东元电机将无人搬运车与管理系统进行整合,可藉後端集团内自行研发的MES系统下达派工指令,AGV即可自动行驶至入料囗、产线及机器人工作区进行物料双向运送。


该厂区内共设置无人搬运车50个站点、共1225个运送路径,而这当中又必须推算出最有效率的路径,并同时得做到互相不碰撞等要求,提供技术研发的工研院也为这条智慧产线付出心力,工研院机械与机电系统研究所智慧机器人技术组组长游鸿修便表示,要做到上述要求并不容易,然而现在这些无轨式AGV确实已能在厂区内灵活地进行移动,执行物料取放、搬运等,在无安全疑虑且载重量庞大可谓做到全台第一。


东元电机内部工程人员表示,该无人搬运车采无轨方式,藉由铺设树状磁条道路,并结合RFID生成自由路径,同时符合机器人定位精度,进行三条产线物流移动。由於采自由行走路径,在安全防护方面,面对交会车辆、工作人员或障碍物时,也可做到自动闪避或优先礼让高重要度的车辆,彼此之间井然有序。


而厂区内一台台蓝色的机械手臂穿梭其中,除了取代人力搬运之外,也可做到物料精准抓取与判别。该机械手臂采用3D视觉技术,并一共装有3颗镜头分别针对马达的位置、高度、形状进行辨识。透过萤幕比对,作业人员亦可判断手臂抓取的铁芯是否正确,而透过3D视觉手臂也可自行判断抓取的是半成品还是完成品,东元电机内部工程人员表示:「精准的定位误差比一根头发还要细微。」


导入智慧生产线的获益,不仅提升制造效率,对於企业整体营收与成本也有明显改善。邱纯枝透露,在实际运用智慧化生产後,不仅使机台数量减少30%,成本也下降10%,但如先前所说,整体效率却能因此提升三倍以上。邱纯枝也表示,面对现在人力缺工的问题,确实可藉由导入智慧产线来解决,但东元电机从传产角色升级智慧制造,主要考量制造过程本身的复杂性,加上现有市场客制化需求提高。而对於传统产业来说,建置系统整合也为一项挑战,但企业仍须找到适合的生存之道,否则要实现「根留台湾」的目标,则会困难重重。



图二 : 穿梭在厂区内的自动无人搬运车(AGV)得推算出最有效率的路径,并同时得做到互相不碰撞等要求。(摄影/廖家宜)
图二 : 穿梭在厂区内的自动无人搬运车(AGV)得推算出最有效率的路径,并同时得做到互相不碰撞等要求。(摄影/廖家宜)

图三 : 厂区内机械手臂采用3D视觉技术,一共装有3颗镜头分别针对马达的位置、高度、形状进行辨识。 (摄影∕廖家宜)
图三 : 厂区内机械手臂采用3D视觉技术,一共装有3颗镜头分别针对马达的位置、高度、形状进行辨识。 (摄影∕廖家宜)

做出台湾「价值」 高圣精密转型做预测服务

今年五月受邀至芝加哥国家实验室(DMDI)(类似於示范工厂)展示智慧机械设备,又在2016年时,在德国斯图加特金属加工业展(AMB)上得到广大??响,让当地大品牌企业感到竞争压力,同样在2016年,它叁与了日本国际工具机展览会(JIMTOF),更让竞争对手一囗气派20几个人组队,浩浩荡荡到摊位前探查,也登上日刊工业新闻。在美、德、日三地发光,这间让外国企业为之惊艳与感到「紧张」的企业,是来自於台湾的高圣精密机电,也是「Made in Taiwan」的代表。


高圣精密机电专门生产带锯机床,一般人或许对於这样产品并不是很熟悉,但它却是制造业的「第一步」。高圣精密机电执行长吴迎帆举例:「锯床就像菜刀,将买回来的食材一一切好才能下锅??煮。」从钢构桥梁、机器加工到精密科技等,拿到相应材料的第一件事就是切,材料若失准切不好,生产流程就无法继续,也因为如此,锯床一直以来都扮演着「绝对不能停机」的角色。而且现今材料的应用越来越好,导致锯床在切割这些越来越硬的材料时更增加难度,因而业界对於锯床的标准也会更高,这也是高圣精密目前所面临的最大挑战。


高圣精密机电成立至今40年,是间「有点年纪」的企业,面对全球制造业如今正纷纷踏上转型的路途,高圣精密也一直在思考,以外销为主的他们到底该如何做才能在国际上保持竞争力?


吴迎帆几年前在一场活动上初遇国际工业大数据专家李杰,被李杰一句「除了继续生产性能更好的锯床之外,还打算做出点什麽?」给问倒。李杰认为,全球制造业各有所长,德国做「强」、日本做「精」、美国做「新」、中国做「大」,那麽台湾的特色是什麽?他则是认为,台湾需要做出「价值」。


面对客户,企业是否够了解客户的需求呢?吴迎帆举例,就像消费者要购车找上Toyata而非宾士的时候,他要的是能够安全地开车返家,找到一条安全的归途,而同样地,客户的诉求,就是想安全地切完材料之後收工回家。如何做到让客户在使用设备之後无後顾之??,这就是高圣精密思考价值的所在。於是,高圣精密从单纯锯床设备的提供者,开始转型成为针对设备进行健康预测的服务提供者。


而针对设备进行健康预测与维护,高圣精密则是借助大数据来实现。高圣精密发现对客户而言最大的不确定性与??虑是来自於设备上的刀具,刀具的稳定性影响整个机台设备的运作,甚至影响交期,吴迎帆解释,客户需要掌握机台的使用状况,以及换刀具的最隹时机,在刀具尚未完全损坏前就先进行汰换,避免临时停机的窘境。



图四 : 高圣精密从单纯锯床设备的提供者,开始转型成为针对设备进行健康预测的服务提供者。(Source:Youtube)
图四 : 高圣精密从单纯锯床设备的提供者,开始转型成为针对设备进行健康预测的服务提供者。(Source:Youtube)

这些针对机台设备的预测即是来自於大数据的支持,藉由多个感测器的监控,可以对搜集得来的数据资讯进行分析与研究,找出设备即将故障的时机,将原先不可预测的情况变成可视性。


对台湾企业而言,虽然在市场规模或政府支援上不如他国来的更有利,但不容忽视的是,台湾产业拥有丝毫不逊色的实力。各国制造皆有所擅长的优势,就像人生各有所长,因此找出自身特点与价值,才能在这场工业4.0的竞逐中逐渐找出一条走得踏实的路。


@刊头图(Source:American Home Furnishings Alliance)


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