邁向雲製造 ICT打造智慧生產流程
- DIGITIMES企劃
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意欲打造一個符合工業4.0精神的智慧工廠，必須留意5個重大環節，分別是工廠環境監控、機台自動化、機台監控暨預防保養、生產測試設備，以及製造執行系統(MES)暨生產履歷；製造企業不妨利用雲端技術，促使五大環節加速走向智慧自動化。
環顧近幾年重大科技議題，無論流行趨勢如何轉變，「雲端運算(Cloud Computing)」始終都是箇中要角之一，對於製造業而言，在打造智慧工廠、邁向智慧生產的過程中，同時必須高度倚賴雲端運算技術。
以現今最火熱的工業4.0話題而論，其間蘊含一個最根本的初衷，即是要讓底層感測器、控制器的資訊，透過一道奠基於IoT閘道器的網宇實體系統(CPS)，送上雲端平台，以利後續推動諸如巨量資料分析等加值應用；由此可觀，「雲端製造系統(Cloud Manufacturing)」肯定是當前製造企業務須關注的重大趨勢。
藉助雲端製造，可讓製造業將有限資源予以最大化運用，同時提供一個平台，據以鏈結廠商端與客戶端的資源，譬如資料庫或電腦分析軟體共享，如此即可在不增加成本的前提下，快速建構新產品的製程規劃，妥善解決因複雜製造程序所導致的種種難題，且能有效支援諸如同步產品設計與製造、智慧化加工與檢測等進階應用主題；由此可見，雲端製造無疑是實現「製造業服務化」願景的關鍵動力，也唯有透過雲端製造，才更易於讓業者落實客製化精神，驅使加工機或產品達到最大效益，並提升附加價值。
雲端製造系統 有助大幅提升生產效能
至於雲端製造何以繁衍出如此之多的加值效益？主要是因為，透過雲端平台，便可即時分析大量資料，意即結合物聯網技術對設備進行數據採集，繼而送入雲端平台中，後續經由分析產生智能，催生出深具價值的雲端服務，例如早期預知(Prognosis)設備的錯誤，及早進行修復處理，以避免生產線突如其來停頓而釀成巨大損失，並大幅增加工廠的生產力與效率。
當然，從上列情景描述，明顯可見雲端智慧製造願景的實踐與否，並非取決於例如雲端運算等單一技術，因此企業在構思建立雲端製造系統的同時，也必須同步實現另外三大技術項目。
首先是「發展CPS(Cyber-Physical Production System)之整合架構與核心技術」。CPS係由眾多深具自主能力、但彼此能夠協同合作的模組與子系統所組合而成，這些模組與子系統，可能是實體系統、亦可能是虛擬系統，各自依附在生產流程、生產機器，以及生產與後勤網路等不同環節，但彼此可以相互連結，因而能夠在人、機器與產品之間巧妙構築通訊橋樑，意即透過資料的採集與處理、甚至是自我控制某些工作，再經由介面讓人能夠與機器或產品互動。
而製造企業意欲建構強而有力的CPS，除需要發展相關參考架構與整合技術外，亦須融入其他多項技術，包括了各個虛擬與實體模組(或子系統)之間的同步與互動技術及方法，足以支援CPS的現場生產管制(Shop Floor Control)演算法，抑或像是CPS之資訊安全技術…等等項目。
其次是「發展基於IoT的智慧工廠平台」。不管是德國工業4.0或美國先進製造計畫，都利用物聯網技術來建置智慧工廠，而此處所指的物聯網技術，其間涵蓋了無線射頻(RFID)、無線感測網路(WSN)、機器對機器通訊(M2M)，以及監督控制與資料擷取(SCADA)等不同技術層次；以工業4.0為例，即透過物聯網技術，做到工廠內網路連接的垂直整合，整合範疇含括廠區的生產設備、製造執行系統、企業資源規劃系統及雲端服務，另外也做到諸如SCM等跨價值鏈相關資訊之水平整合。
除此之外，物聯網技術會利用諸多不同種類的感測器，使用Wi-Fi、ZigBee或6LoWPAN等不同的無線通訊技術，終至產生不同格式的資料，因此企業務須有效整合不同無線通訊技術，同時能夠有效處理與融合大量異質格式的感測數據。
第三是「發展基於巨量資料的智慧應用服務」。伴隨智慧手持裝置的高度普及，導致設備與設備間通訊的資料量，乃至社群網站的貼文與映像因而驟增，另外再輔以雲端運算、物聯網相繼崛起，因而產生巨量的資料，所以大數據(Big Data)時代已經降臨；而在工業4.0 智慧工廠情境中，舉凡生產設備以及被加工件，都裝設了各式各樣的感測器，並透過物聯網M2M技術彼此鏈結，因而形成了可以協同合作的社群，進而在生產過程中產生大量資料，此即為Big Data，業者可利用適當工具對此進行探勘或採礦，萃取與生產或產品相關的有用資訊，繼而將這些資訊轉換為適當型式，即可成為製造系統的智慧。
舉例來說，如果使用先進的預測工具，即可有系統地處理這些攸關於生產的大量資料，使其搖身一變，成為足以詮釋不確定狀況的有用資訊，進而被用來作為譬如錯誤診斷、或預測保養之關鍵決策依據，最終再結合雲端平台豐沛的運算暨儲存資源，將資料處理與採礦功能建置成為雲端服務，便可建立製造工廠的智慧樞紐，經由網路提供予不同物件隨需取用。
結合巨量資料 發揮錯誤診斷及預防妙效
以產值甚大的電腦組裝產業為例，透過雲端製造系統，不僅有助於整合跨廠區資訊，使管理者能集中即時監控各個本地端的MES運算狀況，更能讓造價昂貴、且牽動產能至鉅的SMT生產設備，逐步走向智慧化。
回顧以往，製造企業為維持SMT生產線恆常穩定運作、避免意外發生，因此將產線劃分為多個段落，並於每一段落指派人力抄寫工時，然而這些數據多具漂亮表象，真實性有待商榷，使得主管很難據此做出有效決策；如今轉而針對每段落架設資料採集模組，另搭配電子看板顯示，使得主管不管人在生產現場或其他地方(若在外地，可藉由智慧手持裝置擷取相關資訊)，都可清楚掌握SMT生產線的即時資訊。
緊接著進行巨量資料分析，即能讓主管洞察無效工時浪費的負面因子，繼而加以解決，如此便可提升生產效能；不僅如此，也能同時滿足廠區設備安全性監控、異常早期通報、異常分析追蹤、設備維護保養系統化等多重加值效益。
有業者透露，SMT生產線往往分為兩班制、甚至更多班制運作，工時可謂不短，容易導致生產設備過熱而停機，因此投入大量力人力抄寫工時的目的，即是想透過數據的累積，以利於運用人工控制方式，減緩生產設備過熱疑慮；殊不知讓企業主或產線主管最為害怕的停機事故，並非因此而絕跡，究其主因，在於有時設備的溫升其實尚在合理範圍內，但機房裡頭的空壓機，反而有溫升過高的現象，因此若僅關注設備而忽略空壓機，就無法及早遏阻空壓機失效故障的憾事，屆時即使設備本身正常如昔，也照樣被迫停機。
由此觀之，在製造業的生產線上，不僅主角的健康狀態需達到優異水準，連帶的各個配角亦應保持健康，哪怕是再不起眼的B咖或C咖小角色也是如此，只因任何一個小零件有所閃失，都可能嚴重衝擊生產效率，不容掉以輕心；但如何確知所有環節各自處於正常或異常狀態？藉助感測器、CPS、雲端平台、巨量資料分析等技術之聯袂運作，即可建立最佳解決之道。
