電子產業智慧製造升級 凌華自動化展秀三帖AI妙方
智慧製造是近年來許多台灣大型製造業的顯學,而其中又以「工業4.0」的口號最為響亮,當年這個概念被提出來後,絕大多數的企業都以此為目標並進續向下深耕;不過這當中值得思考的是,這項概念究竟要如何在台灣佔有重要地位的電子製造產業落地實現?針對於此,凌華科技將在2019台北國際自動化工業展中秀出三帖妙方,來讓電子製造業者的智慧製造不再僅限於預防保養,而是進一步的讓設備變得更聰明,透過資料擷取方案做出即時決策,讓生產變得更有效率。
在部分擁有老舊設備的廠商概念中,總是充滿著要升級智慧製造很困難的想法。以現況而言,工廠內部並非所有生產設備都具連網功能,其中大多數不具備連網能力的舊式設備,仍舊執行關鍵生產任務,卻難以與後台生產系統整合。欲化解這個困境,就必須設法讓既有的老舊設備升級。
凌華針對廠商的這項痛點,推出了DEX-100系列資料擷取解決方案,成為業者將如同資訊孤島的舊機台們,變身為智慧製造的一大利器。凌華科技IST—智能工廠事業中心業務開發總監鄭名哲指出,透過與Intel的合作內建AI,DEX-100的光學自源辨識功能(OCR)的辨識率已達到99.98%,讓製造現場中所有設備的數據都可被快速而簡易的擷取。
針對半導體,DEX-100也有特殊設計與應用,首先DEX-100已建入半導體設備常用的連通性標準SECS/GEM,其次是配方的下載與管理,DEX-100則可將之下載並管理,提升流程自動化與機台監控之效,可為最佳虛擬助手。
「AI at the Edge」讓感測器說話 機台維護更適時
在智慧製造的過程中,收集資料雖然相當重要,但是業主要做的不僅僅只有收集這些數據;而是要透過感測器每間隔一段時間就生成機台的「健康檢查報告」,來加以提醒設備是否需要維護了。
以設備監診在廠域的實際使用情境而言,大多是在現場設備端所用,例如馬達內建感測器以擷取震動數據,但對於收集到的大量原始數據,如何進一步有效率的提供有效的資訊讓現場人員即時做出處理,更是重要的課題。
此時,凌華科技提出MCM-100邊緣運算平台,透過整合的AI的概念,協助用戶化繁為簡,將大量的資料轉化為有用資訊,提供現場人員直接判斷、通知,捨棄掉每一個數據都要跑轉到後台運算的負擔,讓業主能更精確地進行機台的維修提升可用性。
導入AI應用 更要以人為本
就目前市場趨勢來看,製造業是AI應用發展的先行領域之一,藉由工業物聯網的完整架構,現在已有廠商將之實際導入到製程中。除了藉由AI優化機台檢測的功能,凌華更進一步地考量到「人」的因素。
傳統產線設備運作、人員動作都是靠現場人員長年培養的經驗設定,但管理人員難以判斷這些動作是否最佳化?而透過AI運算各種數據,就可為此提供解法,透過AI來找出最佳化的作業流程,不但提升了人員作業的安全性,更能提升生產效率。
換言之,在製造現場中,AI必須要同時應用到人與設備兩端,不過要達到此目標,前提是現場所有設備的數據都被收集,並匯集到後端統一應用,才能形成完整網絡,讓後端平台可以統整分析出最佳化策略。
此外,凌華鄭名哲表示,工廠現場是「動態的」,而AI的應用的更可進一步擴及到場域安全監控的應用。舉例來說,隨然現場不同的作業(產線、打包等),攝影機後方的AI模組也要隨時更替。而到了午夜時分,工廠中沒有作業人員時,攝影機要能直接轉化成CCTV的角色,且在外人入侵時也要能做到即時示警。
產線透過高度整合與AI 方能實現智能化
上述的三種概念最終應要高度整合,以求發揮最大的效益。透過凌華提出的ADLINK Data River物聯網平台的概念,讓現場的所有設備都能互相串連。借助ADLINK Data River強大且靈活的架構,可以支援流暢的雙向 資料共用和通信,實現機器對機器(M2M)的通信、遠端設備管理與維護,以及 工作流程監控,從而提升效率並節約成本。
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