智動化加數位資訊整合 完美實現智慧製造
部份製造企業,誤以為只要達到生產自動化,即可算是功德圓滿,完全實踐工業4.0願景;殊不知停留在這一步,僅有助於有限度優化生產品質與效率,還不足以實現資源運用及生產效能的極大化,意欲走完最重要、也最精采的最後一哩路,就必須藉助資訊數位化、及大數據分析。
針對工業4.0,某一家知名的商用軟體廠商詮釋得很好,其認為企業營運是一持續精進與優化的歷程,而工業4.0代表企業能力提升與轉換的過程,終極目的是要大幅改善企業營運之交期承諾、生產效率與庫存水準等三大核心,透過工業4.0技術或手段達到更自動、更智能、更協同的境界。
在此前提下,對於製造企業主來說,迎向工業4.0目標,當前最重要的工作,便是重新審視經營缺口,據以思索如何規劃智慧製造發展之路,以期成就管理本質的績效與平衡,找到該企業與工業4.0的對接點,方能恰如其分引進正確的解決方案,幫助自己及早在工業4.0追逐戰之中,跨出漂亮的第一步。
不少製造企業往往忽略掉,工業4.0所訴諸的智慧製造,其實並不僅止於智慧工廠一環,還必須加上智慧生產,才算是克竟全功;依照表面字義觀之,智慧製造與智慧生產看似並無二致,但若細究兩者個別內涵,即不難端詳出彼此差異。
所謂智慧生產,乃是整個製造營運過程當中管理智慧化、資訊無縫串聯,其目的在於實現管理流程自動化,至於智慧工廠,則是透過現場機台設備的自動化與智動化,繼而與智慧生產串聯,以利將工廠內的訊息即時且透明地傳遞到智慧生產段,達到製造生產之調整、安排或優化。
僅實現設備自動化 並未達到工業4.0
具體而言,智慧工廠箇中蘊含三大精髓,除了較屬於中後段流程的品檢管理智慧化、倉儲搬運智慧化外,最大的重頭戲,無疑就落在生產設備智動化,而綜觀生產設備智動化主題,底下還包括了現場報工自動化、設備狀態透明化、生產狀態透明化、生產指示智動化、投料管理智慧化,及製程能力最佳化等不同細項。反觀智慧生產,除了涵蓋生產管理智慧化機能外,另外還涉及供應鏈管理智慧化、財務服務智慧化、資產管理智慧化、經營管理智慧化,以及產品開發智慧化。
有關智慧工廠領域,對應的技術方案需求,不外乎是控制器、資料採集器、感測器等主要項目;至於智慧生產,其間最為關鍵的技術方案便是製造執行系統(Manufacturing Execution System;MES),該系統旨在滿足詳細作業排程、派工、資料採集等重大功能,而另一個也相當重要的技術方案則是ERP系統。
換言之,製造企業意欲提高製造現場的生產效能、強化訂單交付力,及增進庫存運轉效率,必須藉由智慧生產、智慧工廠雙管齊下,才可望得償所願,只靠設備自動化實現智慧工廠之單一途徑,尚不足以形成大局,也就是說,業者僅是讓機台設備具有感知連線能力,輔以良善的動線設計、流程整合,建立高度自動化的生產環境,還稱不上實現工業4.0,甚至以從無到有的整條工業4.0路徑而論,此時實現率才不過接近五成而已。
一家資訊服務業者強調,設備自動化之餘的下一個關鍵里程碑,無庸置疑就是資訊數位化,製造企業需將現場設備狀態、生產訊息及物流資訊持續傳遞至雲端,有效整合到MES、ERP等營運管理系統,好讓管理者能夠根據當下運作狀態,迅速剖析其間潛在瓶頸,從而針對供貨、投料、生產與交貨等眾多環節,立即實施不同的優化控制手段。
此外更進一步,即是訴諸大數據進階分析,發揮防微杜漸的預知功能,當系統依據過往累積的資料模型,判斷出不久後企業可能出現訂單交貨延宕、生產物料短缺等現象,便會立即發出告警訊息,俾使採購人員能夠緊急進料,而業務同仁也能緊急向客戶更正交期資訊,終至讓生管、採購、生產排程等過往耗時費工的人工作業,皆得以藉由智慧化流程的驅動而加速完成,一旦走到這一步,才能稱得上完整實踐工業4.0。
綜上所述,論及工業4.0,絕對不是一蹴可幾的簡單任務,而是橫跨操作技術(Operational Technology)、資訊技術(Information Technology)等雙重象限的浩大工程,必須底層製造現場監控,一路整合到上層資料採集分析,其間需要匯聚PLC、BC(Block Controller)、SCADA、MES、ERP等諸多整合服務能量,難度可謂不低。
藉由資訊數位化 助力實現客製化生產
業者指出,事實上,台灣製造業的韌性相當強,甚至在工業4.0話題還未發燒之前,針對生產自動化,便有著不錯的進展,進而對於生產效率的提升、生產品質的優化,產生顯而易見的助益;但即便如此,製造業者依然難以擺脫低毛利窘境,足見對的效率與品質,必須擺在對的產品型態上,才能獲得相得益彰之效,如果只是把大批量標準化產品做得又快又精,就結果論來看,並無助於提振營運績效。
那麼如何讓製造業脫胎換骨?就必須竭盡所能實現工業4.0精神,徹底達到生產客製化、庫存不積壓等遠大目標;只不過,倘若在一切條件未變的情況下,驟然實施客製化彈性生產,恐使得生產線陣腳大亂,未蒙其利反倒先受其害,讓原本已經偏低的利潤,被侵蝕得更低、甚至由正轉負,此時唯有憑藉資訊數位化,才能夠趨吉避凶。
透過上層的資訊管理系統與大數據分析平台聯袂運作,便可隨時依據訂單需求,由上而下調整生產排線、供應商交貨、生產數量,也能一併精準估算出明確的交期,確保所有生產資源皆可被有效利用,避免彼此干擾與排擠,以期靈活滿足千變萬化的生產需求。
更重要的,藉由這般運作機制,亦得以確保生產線能夠經常維持正常運行狀態。舉例來說,很多機台設備,其實都有服役期的上限,比方說加工機的刀具可切削次數為300萬,沖壓機可執行沖壓的次數約1萬,而鍋爐預熱加熱的累積時間為3,000小時,只要瀕臨極限值,這些機台設備的健康狀況可能急轉直下,隨時都可能出現Downtime,致令企業承受不可逆料的巨大損失,要想避免危機產生,別無他法,就是設法趕在機器出現異狀、但猶未終止運作之時,及早進行檢修保養。
至於實現預知保養的所需技術方案,當然在生產現場裝設各式感測器、資料採集器,是無可迴避的先決要務,以便將包括電力、溫度、濕度、碳排放、重力等資訊,整合到SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系統,再由SCADA將相關訊息上傳到後台雲端資料中心執行分析,再由不同機台設備的細微運行狀態抽絲剝繭,察覺是否有偏離預設健康基準線的情況,如果有,便立即知會維修工程師,爭取時效排除潛在故障因子。
另值得一提的,透過MES管理系統,一方面可藉由持續不斷蒐集產線設備與機械手臂的生產參數、製程資料,以作為後續資料分析使用,據此優化調校機台設備與機械手臂,藉以提高產線產能,二方面也能透過MES無縫整合各個外部資訊系統,加速資訊傳遞與提高透明度,裨益企業落實虛擬工廠概念,意即善用IT技術針對設計、模擬、優化、測試、分析等所有必要的製造活動,進行徹底建模與模擬,預先洞悉機器人、模具或其他設備是否有設計盲點或是干涉衝突,以利及早修正弱點。
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