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    提高產業韌性 智慧製造扮演關鍵角色
    用AI與大數據來客製化產品
    [作者 季平]   2022年01月27日 星期四 瀏覽人次: [8185]

    智慧製造利用先進製造技術,透過AI、物聯網、大數據、雲端、邊緣運算等技術所提供的解決方案,將生產過程代入智慧化製造模式,根據客戶需求客製化產品,一躍成為工業4.0的要角。


    在疫情持續延燒下,持續推升非接觸與數位轉型需求,2022年已經看到物聯網結合5G、邊緣運算、AI等工具打造虛實整合系統(Cyber-Physical System,CPS),數位孿生(Digital Twin)技術則被運用於智慧製造、智慧城市等垂直領域,隨著環境、場域與設備之間的交互影響變得越來越複雜,各類數位技術也加速發展,擴大部署及運用範疇,如物聯網技術搭配3D感測技術、VR、AR等遠端作業,打造元宇宙(Metaverse)發展架構,帶動智慧工廠解決方案更為多元化。


    工研院產科國際所副組長熊治民指出,可應用於智慧製造的科技相當廣泛,如ICT、資料科學及先進製造技術,許多技術仍在持續發展與進步中。近年來發展較為快速的智慧製造相關技術與應用包含感測、智慧機器人(特別是協作機器人與自主移動機器人AMR)、積層製造(3D列印)、人工智慧(AI)、5G通訊、工業物聯網與雲端平臺、數位模擬與分析,以及擴增實境(AR)等。


    「預估2022年製造業仍受COVID-19疫情影響,進而推升自動化、數位化、智慧化、遠距化等方面的應用需求,前述相關技術也會在智慧製造應用方案中持續發展。」


    圖一 : 工研院產科國際所副組長熊治民。(Source:工研院產科國際所)
    圖一 : 工研院產科國際所副組長熊治民。(Source:工研院產科國際所)

    2022年除了自動化需求持續增溫外,隨著遠距工作與服務模式應用需求度提升,雲端、AR/VR/MR、5G應用等領域也會持續增溫。此外,推動淨零碳排已成為製造業不可避免的全球趨勢,急需借助智慧感知、IoT、AI、數位孿生(Digital Twin)等技術,以及碳排放計算、能源與資源使用優化、供應鏈運作優化等技術,以提供更多適合的解決方案,在各方需求帶動下,也會同步加速智慧製造的覆蓋率。


    至於智慧製造應用場景則包含智慧工廠中的人(工作效能與安全)、機(運作最佳化、設備預測維護)、料(品質管理)、法(製程優化)、環(安全),以及供應鏈運作管理(供需預測、決策最佳化)。


    智慧製造潛力股:數位孿生

    前述科技發展或應用中,數位孿生(Digital Twin)的發展及應用相對亮眼。熊治民認為,數位孿生在產品設計、製造、使用等全生命週期都具有極大的應用效益與發展潛力,包含有助縮短產品設計驗證及產線規劃時間,可提供生產設備、產線、工廠即時運作最佳化,增加設備、產線的可用性,提供客戶創新服務與支援,同時引領各種商業模式的創新。


    國際市調機構MarketsandMarkets報告預測,2020-2026年,全球數位孿生市場規模CAGR達58%,2020年全球市場規模達31億美元,2026年將成長至482億美元。然而,數位孿生需要整合感測、IoT、AI、AR、5G、先進模擬分析等多種科技,在應用推廣上仍有一定限制。


    由於應用價值巨大,工研院產科國際所認為數位孿生是極具發展潛力的智慧製造技術,而且能促進其他智慧製造技術應用的進一步擴散。國內外都有許多使用Digital Twin的案例,包含航太、汽車、工具機、工業機器人、自動化設備與產線等。


    智慧製造需要克服的4個問題

    雖然智慧製造在各項先進科技助攻下可望加速發展腳步,但在實際發展上仍有四大問題有待克服。熊治民指出,製造業者在快速變動環境下以四大發展為目標:控制成本與創造利潤、持續提升客戶滿意度/為客戶創造新價值、維護員工價值,以及擔負社會責任。


    實現前述四大目標的重要方法就是智慧製造,「智慧製造的核心價值包含在製造場域中的決策輔助與生產過程、設備運作自主調適及最佳化。」比方可以透過資訊可視化協助人員解決問題、預測趨勢、制訂方案,或者可以藉由AI及Digital Twin,協助生產線針對各種變化而自主調適因應,達到效能、成本最佳化的目標。


    智慧製造持續發展的趨勢不變,但是,隨著功能要求與技術的成熟,在不同階段會有不同的主要目標,以及需要克服的困難。熊治民觀察,產業界在推動智慧製造發展時最常遭遇到的困難包括發展目標與具體需求不明確,由於不容易進行投資報酬率評估、缺乏可用方案與合作廠商資訊、資金不足、軟硬體等基礎建設及相關資料與工作流程無法配合,加上專業與跨領域人才及人力不足、人力缺乏統合等,這些因素都會影響企業主投入與推動智慧製造的意願。


    智慧製造標竿企業:智慧燈塔

    「智慧製造發展與應用擴散需要透過持續累積才能展現更為具體的成效。」熊治民認為,目前國際製造業者持續依循本身發展策略與需求,透過推動工業4.0、數位轉型應用以建立更深化、範疇更大的智慧製造體系。



    圖二 : 友達臺中廠獲選全球燈塔工廠,展現第四次工業革命成果。 (source:友達)
    圖二 : 友達臺中廠獲選全球燈塔工廠,展現第四次工業革命成果。 (source:友達)

    世界經濟論壇WEF(World Economic Forum)與麥肯錫(McKinsey)合作,截至2021年9月止,已在全球多國評選出90家燈塔工廠,堪稱工業4.0發展典範,這些典範級工廠的智慧製造應用涵蓋個別工廠與供應鏈。


    WEF定義的「燈塔工廠」具備工業4.0(4IR)的工業革命技術,在提高效率與生產力的同時也能與環境管理相結合。燈塔工廠企業在尖端技術應用整合方面擁有卓越成效,可以做為全球表率,2021年最新公布的21座燈塔工廠名單中,鴻海集團鄭州廠區及武漢廠區雙雙入選,是鴻海繼深圳、成都廠區後入選的新廠區,另外有3座燈塔工廠位於歐洲、3座位於美洲、2座位於中東,亞洲則是最大贏家,共評選出13座燈塔工廠。


    截至2020年,鴻海已推動約10座內部符合「燈塔工廠」標準的改造工程。2021年底,集團內部約有20餘座廠房符合燈塔工廠標準,有11座工廠獲選為「燈塔工廠」,集團規劃2022年再打造20座「燈塔工廠」,改造範圍包含模具生產、CNC加工、表面貼裝、系統組裝等場域,同時在集團廠房內導入自動化、數位化、智慧化等技術,同步提高產品力、生產管理品質。此外,鴻海「燈塔工廠」還積極對外賦能,推動產業數位化及數位產業化發展。


    臺灣企業除了鴻海,友達臺中廠、群創高雄廠也在「燈塔工廠」入選之列。友達於2015年啟動智慧製造2.0,從規模競爭進化到價值轉型,同時協助合作夥伴接軌4IR及智慧製造,從智慧製造、綠色製造和人才培育方面展現4IR成果。4IR技術結合場域知識與資料科學技術,進而改造生產管理模式,2018-2020年3年內降低生產成本達15%,整體製造生產效率則提升逾30%。此外,友達也努力聚焦員工培力、自主和當責,重新定位每位員工,系統性培育4IR人才,將技能再培訓轉化為競爭力。



    圖三 : 群創透過自動化、數據化與智能化,實現群創XYZ數位轉型策略。 (source:群創)
    圖三 : 群創透過自動化、數據化與智能化,實現群創XYZ數位轉型策略。 (source:群創)

    群創高雄廠區則是透過自動化、數據化與智能化,實現群創XYZ數位轉型策略,透過投資自動化、物聯網及分析技術,提升製程、品質,也同步提高問題解決能力,達成產品最終不良率降低33%的成果,總產能則增加10%,另外首創自動化液晶回收機制,用電量減少2%。


    除了評選燈塔工廠,WEF及McKinsey也發布報告分析這些工廠如何結合5G通訊、物聯網(IoT)、雲端與邊緣運算等資通訊技術,搭配人工智慧(AI)、大數據(Big Data)、預測、數位雙生(Digital Twin)、AR與混合實境(MR)等新興智慧科技,以及感測、機器人、無人載具、積層製造等先進技術,發展出有助於提升生產工廠與供應鏈營運績效的數位化、智慧化應用方案,藉此創造各種價值活動的成效。


    進一步分析,全球燈塔工廠在製造環節方面的主要數位化應用方案包含數位化組裝與機械設備、數位化設備維護、數位化績效管理、數位化品質管理,以及基於數位化的永續發展。


    提高產業韌性 智慧製造扮演關鍵角色

    熊治民認為,臺灣製造業在智慧製造應用上,大型企業與中小型企業的應用模式明顯不同,大企業會以較為全面的方式推動,包括設備聯網、智慧化產線與智慧工廠,並導入5G、AI、AR、雲端、協作機器人、無人搬運車(AGV)與自主移動機器人(AMR)等技術;中小型企業較偏向設備聯網、稼動率可視化、自慧化排程,以及結合AI的自動光學檢測應用,「主要因為這些智慧製造應用方案的投資報酬率比較容易量化評估,相關應用方案的發展成熟度也較高。」


    展望2022年,疫情持續延燒對於智慧製造的發展是否帶來正面助益?是否因此加速智慧工廠的發展進程?對此,熊治民認為,受疫情影響,製造業企業端勢必需要持續提高工廠、供應鏈運作韌性,以因應原物料價格波動、生產人力短缺、供應鏈運作不順暢等外部因素,而智慧製造是提高產業韌性的重要途徑。


    整體而言,除了部分因疫情導致營運出現嚴重停滯的廠商外,大多數製造業都會朝自動化、數位化、智慧化運作發展,「例如基於雲端平臺的自動化與數位化工作流程,以機器人節省人力或補充生產能力,以遠距工作模式克服疫情導致的市場營銷與客戶服務限制,透過人工智慧預測原物料價格與供應鏈運作優化等。」



    圖四 : 多數製造業都會朝自動化、數位化、智慧化運作發展,以機器人節省人力或補充生產能力。
    圖四 : 多數製造業都會朝自動化、數位化、智慧化運作發展,以機器人節省人力或補充生產能力。

    整體而言,臺灣發展智慧製造的優勢包括具競爭力的電子與ICT產業、政府政策支持、多元化製造業環境可作為應用方案試驗場域、部分製造企業積極發展投入並已建立具規模的產業生態系;劣勢則包含大多數中小企業數位基礎薄弱且資金投入有限、相關專業與跨領域/系統整合人才不足、部分硬體與軟體仍仰賴進口。


    若與國外企業或國家相比,臺灣在智慧製造的發展上仍具有競爭優勢,熊治民進一步指出,受惠於臺灣ICT與工業電腦產業具有的能量與優勢,加上政府多年來提供政策補助,不少臺灣中小型製造業能迅速透過導入智慧機上盒(SMB)建立對製造設備的運作狀態資料擷取與可視化,並逐漸導入智慧化生產排程、設備健康狀態診斷及預測維護。


    至於大型製造企業則是結合內外部資源,建立規模化智慧工廠,提升產能、品質與接單彈性,同時帶動臺灣智慧製造方案生態系發展,從大企業帶頭架構生態系,將中小型企業納入智慧製造生態系及產業鏈發展中,也能發揮母雞帶小雞,共榮共好的整合價值。


    智慧製造的隱憂:資訊安全問題

    不過,在智慧製造持續向前邁進的過程中,近年來網路系統遭駭的消息頻傳,也引發新一波資安疑慮,由於ICT是組成智慧製造應用方案的重要元素,特別是網路系統,隨著製造業內外部網路應用規模逐漸增加,資訊安全也需要獲得更多重視。


    熊治民建議,製造業者需要透過適當的軟硬體方案確保資訊安全外,「更重要的是及早建立正確、適當的資訊安全管理制度,教導員工學習能確保資訊安全的意識與工作習慣。」


    **刊頭圖:鴻海科技為首批的燈塔工廠。(source:鴻海)


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