未來工廠講究智慧化，透過智慧化，工廠中所有的製造設(shè)備將可完全整合，進(jìn)一步提昇系統(tǒng)效益，智慧製造根基於自動化技術(shù)，過去自動化設(shè)備在製造業(yè)的效益，主要是取代人體不足之處(例如更精細(xì)的視覺檢測)與高昂的人力成本，智慧化則讓自動化系統(tǒng)在升級，使其具有一定程度的資訊蒐集與即時(shí)判斷，多數(shù)人都認(rèn)為智慧製造必須是完整的系統(tǒng)，所有的訊息都必回歸後端，然後再由後端發(fā)出指令，決定前端的動作，其實(shí)智慧化主要是模擬的人體架構(gòu)，人體中，並非所有的訊息都會傳回大腦，多數(shù)訊息都透過即時(shí)的生理反應(yīng)解決，此類做法也適用在製造架構(gòu)，重要的、有意義的訊息才會傳回後端系統(tǒng)，多數(shù)瑣碎的訊息，則由前端設(shè)備直接處理，因此真正智慧的製造系統(tǒng)必須是前後端都有智慧化設(shè)計(jì)，如此方能打造出最佳化架構(gòu)。
就架構(gòu)面來看，物聯(lián)網(wǎng)將會是智慧製程未來的主架構(gòu)，現(xiàn)在的自動化製程是運(yùn)用網(wǎng)路去連接不同的感測器、控制器、操作端和執(zhí)行器以達(dá)到最佳的資源效益和最大的安全度，這些製程主要是透過電腦技術(shù)和軟體工程師去達(dá)成，臺灣浩亭行政總裁陳偉豪指出，自動化製程能收集超過千個(gè)試點(diǎn)的數(shù)據(jù)，當(dāng)中包括溫度、電流、壓力等等環(huán)境因素，再透過電腦計(jì)算出最節(jié)流及最大生?量的因素，而其中識辨化是目前從自動化升級到智慧化的最大不足之一，此一缺點(diǎn)也讓自動化難以完全發(fā)揮製程的最大優(yōu)勢。
要如何克服此一問題？陳偉豪認(rèn)為媒體沈寂一時(shí)的RFID會是不錯(cuò)的技術(shù)，他以浩亭?品為例，浩亭的Ha-VIS RFID系列不同的感測器和識別器及軟體程式的幫助，就可直接監(jiān)控不同環(huán)境變化，從而計(jì)算出在不同環(huán)境變化下工廠需作出的適時(shí)安排與應(yīng)變，陳偉豪認(rèn)為，RFID尤其適合應(yīng)用在製造業(yè)的倉儲物流和伺服器的組合。
在工廠節(jié)能、管理方面，陳偉豪認(rèn)為廠家大多尋找節(jié)能和節(jié)省工時(shí)的方案，這些都能透過數(shù)據(jù)化與模組化的方式達(dá)成，在數(shù)據(jù)化方面，最好就能看到電源的用量，一般是透過乙太網(wǎng)交換機(jī)和相關(guān)智能套件，以有效監(jiān)控不同環(huán)境變化下的資源消耗量，讓廠商能及時(shí)作出變更，達(dá)到最佳資源管理，此外模組化設(shè)計(jì)也是主流之一，這類設(shè)備的效能必須有一定程度，同時(shí)兼具快捷安裝與高靈活性等特色，讓客戶節(jié)省安裝時(shí)間從而改善管理流程，此外堅(jiān)固設(shè)計(jì)也能減省了維護(hù)需求。
至於這幾年包括IoT、雲(yún)端運(yùn)算、Big Data，ICT等概念被大量應(yīng)用到製造系統(tǒng)後，對現(xiàn)在的製造業(yè)會帶來哪些影響？陳偉豪認(rèn)為，ICT的優(yōu)勢不單在高速運(yùn)算，透過IoT、雲(yún)端運(yùn)算和大數(shù)據(jù)，能達(dá)到資訊的高效能與快速的傳輸能力，藉此能將國家，地區(qū)，廠商及?業(yè)納入全球網(wǎng)路的一環(huán)，透過ICT，廠商及?業(yè)更可直接進(jìn)入全球化的市場並分散其生?以創(chuàng)造競爭上的優(yōu)勢，而IoT、雲(yún)端運(yùn)算和大數(shù)據(jù)(Big Data)均需要不同的技術(shù)人員和軟硬體工程師提供最優(yōu)質(zhì)的方案。
末梢智慧化 製造系統(tǒng)效益更佳
對此看法，國家儀器(National Instruments；NI)行銷工程師吳維翰也認(rèn)為，IoT、雲(yún)端運(yùn)算和大數(shù)據(jù)無疑會是智慧製造的未來重要技術(shù)，不過他也指出，這些技術(shù)並沒有必要應(yīng)用在智慧製造系統(tǒng)的所有環(huán)節(jié)，前端智慧化反而會是系統(tǒng)建構(gòu)的較佳選擇。
以機(jī)器視覺為例，現(xiàn)在機(jī)器視覺設(shè)備有所謂的「Smart Camera」，類似的設(shè)計(jì)在安全監(jiān)控也有，這類設(shè)計(jì)是在前端的攝影機(jī)加入處理器，當(dāng)影像感測器接收到訊號後，處理器就先做簡單的運(yùn)算，再將處理過得訊號送回後端，這種作法一來可以有效利用頻寬，二來降低後端運(yùn)算核心的負(fù)擔(dān)。
這種作法也適合用在智慧製造系統(tǒng)，未來的製造系統(tǒng)勢必佈滿感測器，若所有擷取的的數(shù)據(jù)都送回後端，前端所耗損的電力、後端所預(yù)留的儲存空間、運(yùn)算單元所需具備的效能，都會十分驚人，因此系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，必須在前端設(shè)備就先將訊息分類，冗長無變化的訊息不予紀(jì)錄，而僅保留有意義的訊息，這些訊息也並非都需經(jīng)過後端的運(yùn)算單元處理，部份有意義的訊息，前端設(shè)備會自行處理，後端只須紀(jì)錄過程。
例如系統(tǒng)中某設(shè)備發(fā)生異常，依照過去的紀(jì)錄，這類異常只須重開機(jī)就可恢復(fù)正常，這時(shí)該系統(tǒng)會自動重開機(jī)，並將重開機(jī)訊息送至後端系統(tǒng)作為備查與歷史紀(jì)錄，並不需要由後端的運(yùn)算單元決定處理細(xì)節(jié)，這種前後端都具有一定智慧的作法，將會是未來製造系統(tǒng)的主流設(shè)計(jì)。
M2M逐漸成為顯學(xué)
另外製造系統(tǒng)的末梢智慧還包括M2M，M2M主要是透過機(jī)器與機(jī)器之間的溝通，自行處理製程上的問題，M2M系統(tǒng)包括通訊設(shè)備獨(dú)立進(jìn)行資料傳輸、透過網(wǎng)路與伺服主機(jī)聯(lián)繫，以及透過軟體進(jìn)行資料分析、反應(yīng)與處理等三種樣態(tài)，簡單說就是這個(gè)軟硬體整合的系統(tǒng)透過網(wǎng)路進(jìn)行資料溝通，它必須考量的是在M2M的環(huán)境應(yīng)用需求，常是一對多的通訊，因此如何同時(shí)管理，如何確保安全性與延展性，是M2M系統(tǒng)發(fā)展的重要課題。
在應(yīng)用領(lǐng)域上，由於現(xiàn)況對於無線網(wǎng)路的「穩(wěn)定性」仍持保留態(tài)度，因此在系統(tǒng)應(yīng)用上多是運(yùn)用於輔助系統(tǒng)為主，從現(xiàn)有市場建置來看，雖然在現(xiàn)場端仍是以有線連結(jié)為主，但在其他領(lǐng)域，無線應(yīng)用的需求仍是相當(dāng)廣泛，此外，由於M2M的需求逐漸提升，過去沒有網(wǎng)路連線設(shè)置的設(shè)備也必須要增加上網(wǎng)的能力，因此在系統(tǒng)應(yīng)用上，也有廠商針對設(shè)備的嵌入式小型介面進(jìn)行相關(guān)規(guī)劃，M2M的趨勢發(fā)展，也逐漸讓無線通訊成為顯學(xué)，也因此成為智慧製造的重要趨勢。
