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智動化 / 文章 /

未來工廠的智慧製造架構
從大腦到末梢
[作者 王明德]   2016年07月26日 星期二 瀏覽人次: [14590]


未來工廠講究智慧化,透過智慧化,工廠中所有的製造設備將可完全整合,進一步提昇系統效益,智慧製造根基於自動化技術,過去自動化設備在製造業的效益,主要是取代人體不足之處(例如更精細的視覺檢測)與高昂的人力成本,智慧化則讓自動化系統在升級,使其具有一定程度的資訊蒐集與即時判斷,多數人都認為智慧製造必須是完整的系統,所有的訊息都必回歸後端,然後再由後端發出指令,決定前端的動作,其實智慧化主要是模擬的人體架構,人體中,並非所有的訊息都會傳回大腦,多數訊息都透過即時的生理反應解決,此類做法也適用在製造架構,重要的、有意義的訊息才會傳回後端系統,多數瑣碎的訊息,則由前端設備直接處理,因此真正智慧的製造系統必須是前後端都有智慧化設計,如此方能打造出最佳化架構。


RFID重要性日增

智慧化主要是模擬的人體架構,人體中,並非所有的訊息都會傳回大腦,多數訊息都透過即時的生理反應解決,此類做法也適用在製造架構。

就架構面來看,物聯網將會是智慧製程未來的主架構,現在的自動化製程是運用網路去連接不同的感測器、控制器、操作端和執行器以達到最佳的資源效益和最大的安全度,這些製程主要是透過電腦技術和軟體工程師去達成,台灣浩亭行政總裁陳偉豪指出,自動化製程能收集超過千個試點的數據,當中包括溫度、電流、壓力等等環境因素,再透過電腦計算出最節流及最大生?量的因素,而其中識辨化是目前從自動化升級到智慧化的最大不足之一,此一缺點也讓自動化難以完全發揮製程的最大優勢。


要如何克服此一問題?陳偉豪認為媒體沈寂一時的RFID會是不錯的技術,他以浩亭?品為例,浩亭的Ha-VIS RFID系列不同的感測器和識別器及軟體程式的幫助,就可直接監控不同環境變化,從而計算出在不同環境變化下工廠需作出的適時安排與應變,陳偉豪認為,RFID尤其適合應用在製造業的倉儲物流和伺服器的組合。



圖1 :  連接器將會是未來智慧工廠中,資訊傳輸的重要橋樑,透過穩定的連接器,設備之間的訊息將可無縫練接。(Source:Harting)
圖1 : 連接器將會是未來智慧工廠中,資訊傳輸的重要橋樑,透過穩定的連接器,設備之間的訊息將可無縫練接。(Source:Harting)

在工廠節能、管理方面,陳偉豪認為廠家大多尋找節能和節省工時的方案,這些都能透過數據化與模組化的方式達成,在數據化方面,最好就能看到電源的用量,一般是透過乙太網交換機和相關智能套件,以有效監控不同環境變化下的資源消耗量,讓廠商能及時作出變更,達到最佳資源管理,此外模組化設計也是主流之一,這類設備的效能必須有一定程度,同時兼具快捷安裝與高靈活性等特色,讓客戶節省安裝時間從而改善管理流程,此外堅固設計也能減省了維護需求。


ICT的優勢不單在高速運算,透過IoT、雲端運算和大數據,能達到資訊的高效能與快速的傳輸能力,藉此能將國家,地區,廠商及?業納入全球網路的一環。


圖2 :  透過ICT,廠商及產業更可直接進入全球化的市場並分散其生產以創造競爭上的優勢。(Source:DFKI)
圖2 : 透過ICT,廠商及產業更可直接進入全球化的市場並分散其生產以創造競爭上的優勢。(Source:DFKI)

至於這幾年包括IoT、雲端運算、Big Data,ICT等概念被大量應用到製造系統後,對現在的製造業會帶來哪些影響?陳偉豪認為,ICT的優勢不單在高速運算,透過IoT、雲端運算和大數據,能達到資訊的高效能與快速的傳輸能力,藉此能將國家,地區,廠商及?業納入全球網路的一環,透過ICT,廠商及?業更可直接進入全球化的市場並分散其生?以創造競爭上的優勢,而IoT、雲端運算和大數據(Big Data)均需要不同的技術人員和軟硬體工程師提供最優質的方案。


末梢智慧化 製造系統效益更佳

對此看法,國家儀器(National Instruments;NI)行銷工程師吳維翰也認為,IoT、雲端運算和大數據無疑會是智慧製造的未來重要技術,不過他也指出,這些技術並沒有必要應用在智慧製造系統的所有環節,前端智慧化反而會是系統建構的較佳選擇。


以機器視覺為例,現在機器視覺設備有所謂的「Smart Camera」,類似的設計在安全監控也有,這類設計是在前端的攝影機加入處理器,當影像感測器接收到訊號後,處理器就先做簡單的運算,再將處理過得訊號送回後端,這種作法一來可以有效利用頻寬,二來降低後端運算核心的負擔。


這種作法也適合用在智慧製造系統,未來的製造系統勢必佈滿感測器,若所有擷取的的數據都送回後端,前端所耗損的電力、後端所預留的儲存空間、運算單元所需具備的效能,都會十分驚人,因此系統設計時,必須在前端設備就先將訊息分類,冗長無變化的訊息不予紀錄,而僅保留有意義的訊息,這些訊息也並非都需經過後端的運算單元處理,部份有意義的訊息,前端設備會自行處理,後端只須紀錄過程。


例如系統中某設備發生異常,依照過去的紀錄,這類異常只須重開機就可恢復正常,這時該系統會自動重開機,並將重開機訊息送至後端系統作為備查與歷史紀錄,並不需要由後端的運算單元決定處理細節,這種前後端都具有一定智慧的作法,將會是未來製造系統的主流設計。


M2M逐漸成為顯學

M2M系統包括通訊設備獨立進行資料傳輸、透過網路與伺服主機聯繫,以及透過軟體進行資料分析、反應與處理等三種樣態。

另外製造系統的末梢智慧還包括M2M,M2M主要是透過機器與機器之間的溝通,自行處理製程上的問題,M2M系統包括通訊設備獨立進行資料傳輸、透過網路與伺服主機聯繫,以及透過軟體進行資料分析、反應與處理等三種樣態,簡單說就是這個軟硬體整合的系統透過網路進行資料溝通,它必須考量的是在M2M的環境應用需求,常是一對多的通訊,因此如何同時管理,如何確保安全性與延展性,是M2M系統發展的重要課題。


在應用領域上,由於現況對於無線網路的「穩定性」仍持保留態度,因此在系統應用上多是運用於輔助系統為主,從現有市場建置來看,雖然在現場端仍是以有線連結為主,但在其他領域,無線應用的需求仍是相當廣泛,此外,由於M2M的需求逐漸提升,過去沒有網路連線設置的設備也必須要增加上網的能力,因此在系統應用上,也有廠商針對設備的嵌入式小型介面進行相關規劃,M2M的趨勢發展,也逐漸讓無線通訊成為顯學,也因此成為智慧製造的重要趨勢。


**刊頭圖片來源(Source: Naviworks)


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