逐步解決痛點 務實建立智慧製造系統 智慧應用 影音
MongoDB
Event

逐步解決痛點 務實建立智慧製造系統

  • DIGITIMES企劃

工業4.0的願景宏大,需要耗費極長的時間與龐大投資才能完全落實,台灣廠商不必一步到位,先局部投入解決眼前痛點,效益即可逐步浮現。西門子
工業4.0的願景宏大,需要耗費極長的時間與龐大投資才能完全落實,台灣廠商不必一步到位,先局部投入解決眼前痛點,效益即可逐步浮現。西門子

德國總理梅克爾宣布推動工業4.0政策至今已有8年,經過一段市場教育後,從2015~2016年開始有製造業嘗試導入智慧化架構,不過對絕大多數廠商尤其是台灣中小企業來說,工業4.0帶來的智慧製造屬於全新概念,再加上最終願景實現期過長、需要投入大量資本等顧慮,除了大廠外,台灣多數業者都仍採觀望態度。

但在台灣勞動環境漸趨惡劣,廠商的競爭力漸失,智慧化看來已成為目前的唯一解方,因此傳統製造業即便按兵不動,觀察期也不可能過久,在不得不變但又不知道如何變的兩難局面下,中小型製造業如何因應?先從局部導入,解決目前最困擾的痛點,對業者來說會是最實際的方式。

台灣製造業目前仍以人力維修檢測與調校機台設備,導入SMB之後,即可自動擷取數據,在設備故障前預先保養。

台灣製造業目前仍以人力維修檢測與調校機台設備,導入SMB之後,即可自動擷取數據,在設備故障前預先保養。

解決少子化痛點,專業傳承不是問題

從痛點來看,各國機械業近年來的共同痛點在於經驗無法傳承,其中少子化又是主因。德國當年即是不希望因為勞動人口的老化導致國家競爭力下降,因此決意推動工業4.0,少子化問題衝擊全球工業大國,甚至以往被認為勞動人口充足的大陸,也因長期的一胎化讓年輕勞動人口數量漸減,即便在2015年終止一胎化政策,2017年的出生率也仍然下滑,至於台灣,則是出生率不斷創新低,目前包括中、台、日、韓,少子化已被政府視為國家危機。

少子化讓勞動人口減少,而更少的人也就意謂有更多選擇,環境惡劣的傳統製造業因此成為選擇之末,在缺乏年輕一輩接棒的狀況下,製造業產生人才斷層,資深專業人員的技藝無法傳承,對產線的品質與產量造成影響。尤其是台灣製造業多僅停留在工業2.0~3.0之間的半自動化階段,工廠中資深技師的專業往往言傳,只能憑「感覺」做事,像是馬達的抖動、設備的異音,這些抖動與聲音到達什麼程度是不正常?這就只能靠老師傅帶著新進員工在現場長期實作,才能逐步傳承。

現在各大廠導入智慧化系統的第一目標,即是希望解決此一問題。工業4.0的願景雖然宏大,不過並非要完整建置才算有所作為。在台灣製造業導入智慧化有成的宏遠興業總經理葉清來就指出,事實上只要到工業3.1,效益就會開始浮現;清大教授簡禎富在他的新書中也指出,工業3.5會是最適合台灣製造業的做法。而所謂的工業3.1,也就是局部的智慧化,這部分的智慧化將可先行解決製造業經驗無法傳承的痛點。

從被動停機到預診保養

目前政府與市場主力推動的設備預診就屬於工業3.1的一部分。經濟部2016年擬定智慧機械政策時,就將智慧機上盒(SMB)的補助列為前期重點,讓機械業者先透過智慧機上盒擷取老舊機台的震動、溫度、電流等各種數據,民間設備業者則針對政府的智慧機上盒推出解決方案,像是控制器廠商新代科技,就推出為中小企業設計的私有機械雲,讓擷取出來數據可被儲存、分析。

智慧機上盒與私有機械雲的主要功能都是設備預診。過去製造現場的設備保養做法是reactive,也就是故障發生再緊急排除,這也造成產線經常無預警停機而損失慘重。為了避免相同狀況,現在的主流做法是preventive,這種做法類似車輛的定期保養,按照不同機台的狀況,分別設定時間定期保養,不過這樣雖可降低產線無預警停機的機率,但設備臨時故障仍難掌控。

於是在智慧化時代則是走到predictive的預診功能,透過智慧機上盒擷取機台的運作數據,並將之傳送到雲端平台,雲端平台的專家即可根據累積的歷史數據,分析出設備各種即時數據所代表的意義,例如某一馬達震動開始逐漸增大,就會列入重點觀察,當震動達到預設數值,則通知管理者與維護人員,在產線停機的下班時間進行維修保養。

設備預診透過雲端平台的專家系統判斷設備狀態,而專家系統是將工廠中資深師傅的技藝,以數位化方式保存下來,再結合AI系統的演算法逐步提升精準度,當老師傅的技藝被數位化留存,傳承就不再是問題,且設備預診也可進一步解決勞動力不足導致設備稼動率降低的問題。

以智慧化提升稼動率

產能與良率是製造業現在另一個痛點。過去的老師傅雖有經驗,不過豐富的經驗往往也會是另一種限制。由於製造業向來講究穩定,以固定流程生產出可預期的產量與品質,不過未全面驗證所有流程組合,固定流程是否為產能最大化本身已有疑義,而且即便已是最佳化,系統設備也會因使用時間而老化或替換,最佳化的產能組合在每個時間點都會有所不同。

當然在訴求穩定的製造業中,不可能一一驗證、隨時調整生產流程,不過透過智慧機上盒取得的機台數據,就可在雲端平台上先行模擬,根據經濟部的預測,導入智慧機上盒可以讓生產排程更有彈性,減少廢品數,人均產值將可提升10%,設備稼動率則可提升20%。

而這個預測後來已獲得實證,位於台中的中小型螺帽業者盈錫精密工業,參加了經濟部智慧機械計畫,在6個廠區的150台機器中設置智慧機上盒,並將機台組成機聯網,以數位化追蹤生產狀況模式取代過去的人工管理,成果就如上述經濟部所預期。

痛點的解決除了借助市場上各類型解決方案外,企業本身的問題釐清更是關鍵。工業4.0的願景龐大,但是概念也相對模糊,每家廠商對智慧化的定義都有不同解讀,更不用說製造業者本身。因此常有製造業客戶詢問系統業者要導入工業4.0,但深入洽談才發現客戶不知道要導入工業4.0的哪一個部分?對此系統廠商建議,製造業應先拋開工業4.0這個名詞,先仔細審視目前所遭遇的痛點,再向外洽詢解決方案,目前市場上的設備與機制都已齊備,要解決問題並不難,導入方案依次解決痛點,產線效益就會浮現,智慧化也會逐步到位,對資源有限的中小企業而言,這才是最務實也最有效的做法。