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工业4.0热潮不断 驱使制造业抢建智能工厂

发布日期:2017-02-25 14:22:09 访问次数:191

近年来翻阅各大报章媒体,不时可见工业4.0词汇穿梭其中,甚至有人将工业4.0视为掀起新一波淘汰赛的触媒,点出诸如德国等欧美先进国家,已经凭借智能制造,开始建立向中国抢单的实力,由此凸显中国制造业尽速从自动化迈向智动化的迫切性。
   深究工业4.0内涵,主要涵盖三大关键要素,一是以CPS为核心技术,CPS透过人与机器的交相连结,以及与物理世界互动,运用网络以远程、可靠、实时、安全、协作的方式,去操控物理实体;二是以智能工厂为主要精髓,实时控制整个价值创造网络,从订单到交货的链接,实现产品及其生产系统生命周期工程的整合;三是以“人”为关注焦点」,从业人员被定义为升级的操作者,可藉由技术支持提升自身能力,乃至由单纯的生产操作者,晋升为管理者与控制者。
 
以CPPS打造智能工厂 可谓工业4.0精髓
   总括而论,工业4.0的核心概念是,在生产制造过程中,整合计算、通讯与控制的CPS,连结物联网,建构智能工厂,形成智能制造与服务的全新商机与商业模式。扮演核心技术的CPS,负责整合计算、通讯与控制;应用在生产制造过程的CPS则是CPPS(Cyber-Physical Production Systems),个中含括虚拟设计分析、感测、控制、制程/设备、信息交换与生管系统,而CPPS所创造出来的智能工厂,即可称之为工业4.0的精髓。
   透过工业4.0理念的落实,一方面可望解决工业生产时,举凡超接订单、库存过多或过少、以及不定时生产等需求,二方面则促使未来工业产品知道自己制成的时间,或知道应当采用哪些参数,才能让自己达到完美状态。
   回顾以往,论及生产制造,其实彷若M型两端,一边走的是全人力制造路线,可轻易解决产品生命周期短绌之频繁换线问题,惟制造的可靠度与效能备受限制、难以提升;另一边则采取全自动化模式,尽管能够有效提高生产制造的可靠度及效能,然而技术开发与建置成本不菲,套用于以往大量生产(Mass production)情境倒还合情合理,一旦进入当今诉诸少量多样的主流制造趋势,便难以为继。
反观工业4.0,则奠基于数字化、虚拟化、网络化之智能生产系统,着重人机协同,故而能够巧妙地在前述M型两端取其中道,形成智能自动化(简称「智动化」)新局面。影响所及,全球众多国家纷纷掀起泛工业4.0热潮,除了德国提出工业4.0计划外,美国也在2013年推动先进制造伙伴计划(AMP),旨在进行先进研发,借此重新取得国际制造竞争力领先地位;中国在2015年推出中国制造2025(Made in China 2015)乃是实施制造强国战略下第一个十年行动纲领,内含国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高阶装备创新等重要领域的重点工程实施方案。
 
泛工业4.0浪潮 揭开四次工业革命序曲
   时至今日,可以确定已经发生的三股重大趋势,其一是美国开始思考智能制造,希冀结合信息、技术与人工智能等元素,对制造或商业流程中每一环节(例如研发、应用),产生革命性影响,进而完全改变产品在研发、制造、物流、销售等不同价值活动的流程,同时增加工厂的弹性、减少能源的使用、改善永续环境、降低产品成本,并运用次世代材料满足新产品开发之需求。其二是中国不再是世界工厂,由于陆续调升最低工资、再加上社福保险费用保障,使制造成本逐渐与东南亚国家拉近。
   其三则是全世界都在谈论智能工厂,不管是欧美、日本或亚洲四小龙,都面临制造业占GDP比重走低、附加价值持续滑落、失业率居高不下...等等诸多压力,为了扭转这些负面效应,美国AMP、德国工业4.0、日本再兴战略等“再工业化”计划现继现身等。
上述三股趋势的成形,无异是宣告第四次工业革命时代的来临。第一次工业革命发生于1800年代,系由蒸气机所带动;第二次工业革命发生于1900年代,由电力、内燃机、新材料/物质所创造;第三次工业革命发生于2000年代,揭开了所谓自动化的序幕,由电子、数字控制、信息系统所驱动;如今的第四次工业革命,则以智动化、智能工厂为轴心,由CPS、大数据、物联网、3D技术...等众多创新元素所组成。
   一座真正进入智能化的工厂,主要是善用ICT硬件、软件与系统整合技术,使其生产行为具有感测联网(IoT)、资料搜集分析(Big Data)、人工智能(AI)、虚实系统整合、人机协同作业等特色,进而可以实现诸多营运创新目标,包括了自主调整厂区与产线的产能配置,自主调整上下游供应配送,自主优化生产环境的资源与能源配置,辅助人员正确完成各种操作及组装,以及实时逆向追踪生产进度与历史。
 
五大关联要素 助力实现智能工厂
   在蜕变成为智能工厂的过程,制造企业所需仰赖的关键要素,则包括了五大项目。首先是虚拟工厂设计与自动化系统整合,建设实体生产线与工厂前,先在虚拟系统进行生产线与工厂设计,并直接在虚拟系统进行自动化系统整合规划,以期大幅减少实体建设与系统整合所需资金、时间、材料等重大成本,使产品得以快速进入市场,具代表性的解决方案供货商有国外的Siemens、PTC、Dassault Systemes等。
   其次是巨量数据与云端运算,运用云端运算能力分析由每台机器设备与设备传来的海量数据,筛选与过滤设备可能故障原因、产品瑕疵发生原因,以提高设备使用率与产品质量,另可借助海量资料分析市场终端消费需求,作为次世代产品功能设计的参考;相关供货商包括国外的微软、IBM等等。
   第三是物联网,旨在善用传感、有线、无线或移动等通讯网络,使来自设备、硬件或控制中心的各种数据与参数,可在彼此之间传输,且具有避免电气干扰、数据窜改、线路备援等安全机制,确保每一笔数据的安全性与稳定度;相关供货商有国外的Beckhoff等等。
再者是机器人/机器手臂,以机器人与机器手臂取代人力,执行高重复性、高负重度、高疲劳性、高伤害性、高危险度等作业,借以提高制造时数与产线产能效率;相关供货商则有国外的ABB、FANUC、KUKA、EPSON等。
   第五项为智能设备与系统,借助智能判断与决策,并主动与其他设备交换信息,无需人力介入便可依据实际状况进行运转调配,终至提升材料、能源、人力等资源的使用效率;相关供货商有国外的GE、OMRON、Panasonic等等。
   综上所述,针对智能工厂所需方案,中国在于硬件方面的供应链价值体系尚称完整,惟论及自动化创新应用,则明显有所不足,亟待迎头赶上。
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