結合AVM與AMCoT 實踐零缺陷之工業4.1願景

國立成功大學製造資訊與系統研究所教授 鄭芳田

擅長於E化製造(工業4.0)、半導體生產自動化、虛擬量測(VM)、預測保養等研究領域的鄭芳田，目前擔任成功大學E化製造研究中心主任，其以全自動虛擬量測及先進製造物聯雲為題，闡述製造企業如何藉此實現工業4.1願景。

所謂虛擬量測技術，係指在產品尚未或無法進行實際量測之下，利用生產機台參數與感測特徵，推估其所生產之產品品質，以便達到全檢標的；換言之，虛擬量測可將離線且具延遲特性的品質抽檢，改成線上且即時之品質全檢。而成功大學E化製造研究中心的團隊，已研發完成乙套全自動虛擬量測(AVM)系統，本AVM系統先是成功地運用於半導體、平面顯示器、與太陽能電池等高科技產業，爾後再將應用觸角延伸至工具機產業。

鄭芳田指出，諸如半導體、面板與太陽能產業，因投資規模巨大，極為重視量產規模，所以如何應用自動全檢，確保生產設備全天候不間斷正常運轉、且維持高良率，即顯得十分重要。反觀與汽機車零組件關聯度頗大的工具機產業，一直以來都走人工抽檢模式，尚無法在製程中自動全檢如引擎零件與傳動軸零件等。

傳統虛擬量測架構  無從提供相關信心指標

「典型加工精度量測為離機量測或機上量測，其中離機量測之缺點為量測延遲時間長，導致當加工品質劣化時，無法及時得知並改善，」鄭芳田說，至於機上量測，則藉由量測探針直接量測加工精度，缺點則為量測時將占用機台可加工時間，導致降低稼動率。惟一旦採用虛擬量測，即可提供線上且即時之加工精度預測，可較離機量測更具效率、亦較機上量測更具有成本優勢。

只不過，依傳統虛擬量測架構，僅能預測虛擬量測值，但無法提供此預測值的信心指標，遂令用戶不敢冒然採用；此外無法兼顧立即性與準確性，也無法於線上即時確保製程資料與實際量測資料的品質，以致輸出的虛擬量測值可能已遭污染。

考量此及，鄭芳田所領導的研究團隊，於是發展AVM架構，標榜能一併提供伴隨預測值之信心指標，且由於具備雙階段虛擬量測演算法，所以可兼顧立即性與準確性，意即第一階段之VMI可即時輸出虛擬量測值，以確保立即性；第二階段則可即時更新預測模型，確保VMI虛擬量測值之準確性。另外亦可線上即時確保製程資料與實際量測資料的品質，有助於確保輸出的虛擬量測值之品質。

有關AVM系統應用，鄭芳田則舉出汽車鋁輪圈生產線自動全檢之案例。首先針對生產線上的輪圈鑽床、輪圈車床等機台，裝設感測器，繼而透過通用型嵌入式裝置(Generic Embedded Device；GED)擷取感測數據，再將之輸送至AVM伺服器；而研究團隊也更進一步地將此GED轉變為物聯網元件，藉此將資料上傳至雲端，以便能向外延伸應用，在此前提下，研究團隊產生了打造先進製造物聯雲(AMCoT)的構思。

將GED強化為CPA架構  延展AMCoT雲端應用

鄭芳田解釋，所謂物聯網元件，意指藉由GED功能之強化，使其成為虛實代理人(Cyber-Physical Agent；CPA)架構；值得一提的，一般論及物聯網，都會要求元件本身需有Smart Application能力，因此必須於CPA架構配置Application Interface，以便延伸諸如削噪、預測保養等應用。

而在上述汽車鋁輪圈加工生產線自動全檢案例中，便部署一套AMCoT系統，等於是將AVM伺服器搬到私有雲端平台，由CPA負責擷取並上傳現場端機台狀態數據；雲端版AVM伺服器管理系統的中心端，內含Model Creation Server、VM Manager與Central Database等關鍵機制，可據此與多台AVM伺服器聯袂運作。

鄭芳田針對此案例補充說明，該使用情境涉及兩個站點，Vender站點在台灣，Customer站點則在大陸，而Customer站點鋁圈加工廠內使用的刀具、輪圈輪型、規格、NC碼，皆與Vender站點加工廠有所不同，為維持VM精度，必須建立各自之VM模型；若按傳統做法，重建Customer站點的VM模型至少需收集18筆樣本，恐耗費鋁圈與加工時間，如今則透過AVM具備的模型自動更新(Model Auto-Refreshing)之功能，僅沿用Vender站點傳至AMCoT之原預測模型，再餵至多3~5筆新的Customer站點之鋁圈加工樣本，來更新VM模型，即可使Customer 站點後續的鋁圈加工樣本之VM精度，符合規格需求。

有關AVM的導入效益，包括了減少量測設備購機成本，減少加工週期時間，達成即時且逐件之品質全檢，輔助健康基底預測保養(BPM)之實現，以及達成能「將離線且具延遲特性之品質抽檢改為線上且即時之品質全檢」之境界，以便符合工業4.0的虛實整合系統(CPS)內的良率管理大數據分析之標的；更重要的，還能進一步往前邁進，實現產品零缺陷(Zero Defects)之標的，到達「工業4.1」進程。

「所謂工業4.1，即等於工業4.0加上AVM，」鄭芳田說，在採用AVM的第一階段，可先達成交貨產品零缺陷之標的。例如生產100件，當中有10件不良品，可在交貨之前，運用AVM來有效濾除這些不良品，確保交貨產品皆屬於零缺陷性質；至於第二階段，則結合大數據分析，找到產出不良品的關鍵機台特徵，繼而予以修正，假設原本生產良率為九成，則循序推進到九成二、九成五、九成八…，最終達到100%零缺陷目標。