全球生產(chǎn)製造朝向資訊化、智能化發(fā)展，並漸漸進化成為多元客製式量產(chǎn)服務模式，而產(chǎn)業(yè)供應鏈加速垂直與水平數(shù)位化是競爭關(guān)鍵之一。品質(zhì)、效率和成本是製造業(yè)的三大核心要素，加上產(chǎn)品多樣少量化的趨勢，製造業(yè)必須能夠快速預測市場需求或隨需應變經(jīng)營模式和方法，才有致勝的機會。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)不再僅是新興的技術(shù)概念，現(xiàn)今涵蓋的部分愈來愈廣泛，從產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)製造到服務等眾多環(huán)節(jié)都可見。根據(jù)PTC的《工業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)況》研究報告所述，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已成為2018年企業(yè)的關(guān)鍵投資之一。目前採用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的以大型產(chǎn)品製造商居多，包括工業(yè)產(chǎn)品（25%）、電子和高科技（22%）、汽車（13%），以及航空和國防（11%）等產(chǎn)業(yè)，而大多數(shù)的解決方案都應用於製造和營運（48%）方面，藉由蒐集大量資料來用於優(yōu)化流程、預測維護需求，以及提高整體營運效能。

IoT重點在於產(chǎn)生何種價值

由於現(xiàn)今的社會面臨高齡化、勞動力不足、技術(shù)傳承的問題，各界期待能夠利用機器人生產(chǎn)自動化、增進省力化、多品種少量生產(chǎn)。安川電機株式會社機器人事業(yè)部解決方案技術(shù)部自動化技術(shù)部部長真田孝史表示，安川電機針對客戶每天面對製造現(xiàn)場的生產(chǎn)力提升與高品質(zhì)要求，利用伺服器、變頻器、以及機器人等機械電子技術(shù)與產(chǎn)品，提供各種現(xiàn)場的自動化和數(shù)位化等諸多解決方案。

近年來物聯(lián)網(wǎng)（IoT）在全球的環(huán)境中已漸漸成形，Panasonic株式會社生產(chǎn)技術(shù)本部MIT-2018推進室室長中山雅之表示，IoT並非只是「單純將商品連上網(wǎng)路」，能夠從IoT產(chǎn)生何種價值才是重點，目前已見到多數(shù)企業(yè)開始推出許多相關(guān)的商品與服務。因此，昔日並非競爭對手的異業(yè)業(yè)者也可能成為市場的新威脅，若是沿用既有的經(jīng)營方式將無法與之對抗，甚或可能被逼入絕境。

圖1 : 活用IoT的目的在於創(chuàng)造價值與提高製造品質(zhì)（source：Panasonic；2018/06）

為了達到工廠智慧化的目標，中山雅之提到Panasonic如何在製造革新方面活用IoT的概念和對策。他表示Panasonic對於智慧工廠的定義是運用IT技術(shù)創(chuàng)出三層模型實現(xiàn)「智慧製造」：一、最適價值鏈：價值鏈整體的網(wǎng)絡（Network）化；二、設計—製造合作：設計開發(fā)部門與生產(chǎn)工廠整合化；三、實現(xiàn)CPS（Cyber Physical System）：現(xiàn)實與虛擬空間串聯(lián)。Panasonic在2018年的目標在於強化製造，不只是把物品和網(wǎng)路串聯(lián)，重點在於如何從中衍生價值。

中山雅之認為活用IoT最重要的是要有「結(jié)果」，目的在於創(chuàng)造顧客/產(chǎn)品價值和提高製造品質(zhì)，不管是人與人，或人與物得以串聯(lián)不要產(chǎn)生落差。Panasonic採取以顧客價值為中心的商務模式，例如系統(tǒng)化廚房就以217種類變化出逾460萬種不同屬性的搭配。

製造流程進化為人機協(xié)作

中山雅之提及B2B要項，像是作業(yè)現(xiàn)場的機器線路如何安排，設備高度是否配合實際作業(yè)，以及操作人員的方向及動線，皆是提升產(chǎn)能的關(guān)鍵，他舉例松下電器冷凍冷藏供應鏈事業(yè)群會思考如何生產(chǎn)，因應店鋪型態(tài)、大小及品種多樣少量的現(xiàn)況作調(diào)整。他強調(diào)理想未必可循線前進，現(xiàn)場的活用方法很重要，並以設備保養(yǎng)標準作業(yè)導引為例說明，將SIP或SOP拆解成許多步驟，機器學習熟練者檢查設備的操作方式，讓新人訓練時即隨熟練者的角度觀察要點（視線移動），避免困惑或無用情緒的浪費時間，引導其標準化作業(yè)，在設定目標之內(nèi)加速變得熟練，提升效率。融合IE（Industrial Engineering）與IT領域，將人工熟練作業(yè)變成數(shù)位串聯(lián)系統(tǒng)技術(shù)的標準化流程，減少製造現(xiàn)場與IT系統(tǒng)所存在的各種運用落差。

圖2 : 標準作業(yè)導引的適用案例（source：Panasonic；2018/06）

中山雅之談及Panasonic累積過去10年經(jīng)驗可有效率的生產(chǎn)鋰電池，並以AI活用預兆管理，利用AI學習保養(yǎng)實績，藉由最佳化的保養(yǎng)維修，防止不良品及故障產(chǎn)生，找到重點預測趨勢，每個零件掌握到何時會出現(xiàn)狀況，趕快進行防護措施。馬達生產(chǎn)的數(shù)據(jù)多，以低成本IoT對應網(wǎng)路互通設備，成為串聯(lián)式實裝製程，提升工作效率，下一個生產(chǎn)計畫將加入零件事先準備AGV移動，像是緊急停線，檢查修復啟動，以及避免不必要的停線，具經(jīng)驗者會有不同的因應，此以自律方式進行，隨時做好準備，以免工程滯留。

武州工業(yè)致力推動永續(xù)製造，旗下「汽車零件製造業(yè)」事業(yè)為了降低成本、增加獲利，採取各種因應對策，例如導入IoT以提升生產(chǎn)力的措施。武州工業(yè)株式會社代表取締役林英夫說明，其措施包括採取順應多品種小批量訂單的「單件流生產(chǎn)」方式，製造設備內(nèi)製化「迷你設備」，可讓每個人儘早察覺課題，以展開改善活動的「人才培育」，以及將「可視化」所需的獨創(chuàng)生產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)「資訊化」等內(nèi)容。

為追求整體最佳化，武州工業(yè)開發(fā)出BIMMS（Busyu Intelligent Manufacturing Management System）生產(chǎn)管理系統(tǒng)。此系統(tǒng)著眼於「盤點」，可進行每日結(jié)算的架構(gòu)，在製造業(yè)當中實現(xiàn)流通業(yè)POS系統(tǒng)。中小製造業(yè)面臨品質(zhì)、成本、交期、財務、勞務等諸多課題，必須儘早因應客戶變化。運用 IoT成為擔保「自律性」的原動力。以整體最佳化為目標重要的是在研擬計畫前使現(xiàn)場「可視化」，實現(xiàn)「察覺＝資訊」，並儘早反映在計畫中。例如在品質(zhì)管理方面，人物設備方法統(tǒng)計可變更，可即時掌握變化。

此外，武州工業(yè)製作了「機械動作收集裝置」，可從智慧手機等IoT機器收集機械動作狀態(tài)等資訊，將其可視化，利用網(wǎng)路將各種資訊集中到BIMMS系統(tǒng)上，已處理的資訊可透過網(wǎng)頁形式，利用辦公室或現(xiàn)場終端機輸入、瀏覽，更加容易回溯及追蹤，並可利用雲(yún)端即時共享資訊。完整制度架構(gòu)可提高中小製造業(yè)水準，強化因應力，不僅是日本，相信對臺灣中小製造業(yè)也一定會有所助益。

為了「實現(xiàn)新產(chǎn)業(yè)自動化革命」，真田孝史表示，安川電機在過去的解決方案中加入「數(shù)位數(shù)據(jù)的管理」，再提出進化?執(zhí)行的新概念「i3-Mechatronics」，活用實際運轉(zhuǎn)該設備後的數(shù)據(jù)，以提高生產(chǎn)力，確保並維持高品質(zhì)，實現(xiàn)不停工的生產(chǎn)線等，集結(jié)並全面提供軟體面的數(shù)位數(shù)據(jù)解決方案。

圖3 : 「i3-Mechatronics」活用實際運轉(zhuǎn)該設備後的數(shù)據(jù)，以提高生產(chǎn)力。 （source：安川電機；2018/06）

達明機器人股份有限公司專案經(jīng)理?鐘賢以達明機械手臂為例，分享運用智能視覺辨識技術(shù)，突破傳統(tǒng)工業(yè)型機器人的窠臼，達明機器人產(chǎn)品概念著重於變聰明、變簡單和變安全（Smart、Simple and Safe） 。例如使用手臂上按鈕可以加入流程功能，按住Free鍵可移動手臂，用手動方式指導手臂的每個姿勢與點位，至於使用FreeBot佈點按鈕配置，設有佈視覺任務按鈕、新增點位按鈕及Free Robot按鈕，讓操作更簡易。

此外，TM機器人符合人機協(xié)作安全要求（ISO 10218-1），例如當手臂碰撞到物體或人體時，會立即停止，以及完成安全評估（ISO 10218-2）後, 無需於周邊加裝圍籬。並且已通過CE認證，符合最新規(guī)範TS 15066。

AI進化潛藏可能性

至於AI的進化潛藏著莫大的可能性。中山雅之認為目前尚未出現(xiàn)運用自律思考運作的AI，甚至於連AI的定義也不明確。然而近來在利用電腦高效處理源自IoT的高速、大數(shù)據(jù)（Big Data）之過程中，深度學習（Deep Learning）、機械學習、特徵表現(xiàn)學習等技術(shù)的進化速度日益加快，形成第三次AI風潮正迎接世界蛻變的瞬間。

相較於傳統(tǒng)廠商AI佈局緩慢，Cognex在2017年4月收購機器視覺深度學習公司VIDI，ABB投資AI新創(chuàng)公司Vicarious，Kuka與華為展開深度學習合作，從各家廠商藉由併購和投資來擴充技術(shù)實力，可見AI時代將至!

實現(xiàn)智慧工廠的下一步

為實現(xiàn)智慧工廠，IoT相關(guān)技術(shù)日趨重要。三菱電機株式會社開發(fā)本部情報技術(shù)總合研究所副所長楠和浩表示，三菱電機在IoT方面，將AI與保密視為重要技術(shù)，運用擁有諸多機器設備的優(yōu)勢，將機器、邊緣（Edge）智慧化，並積極展開研發(fā)，以創(chuàng)造效率性、舒適性、安全?安心等的顧客價值。

三菱電機的Maisart屬於開發(fā)將機器、邊緣（Edge）智慧化的AI技術(shù)，減少運算量、配備至機器、邊緣，以及運用機器的知識見解，藉以提高效率。

至於搭載至機器邊緣的因應方法，楠和浩表示三菱電機致力推動演算法本身的低演算量化、省記憶體化，精簡AI可以在演算能力不足的機器、邊緣展開運作。在深度學習的網(wǎng)路架構(gòu)中，分析數(shù)據(jù)特徵時僅留下重要的分枝，演算量會依分枝數(shù)量而不同。

此外，依據(jù)機器的知識見解評估控制結(jié)果的成功度，減少更新控制參數(shù)的次數(shù)，縮短學習時間。將正常時的感測器輸出的子字串進行分割、學習、分類，以減少檢測對象數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)的比較計算量，藉以計算出波形相似度的時間序列數(shù)據(jù)分析。

利用AI快速判斷來支援智慧工廠經(jīng)營，從生產(chǎn)準備（設計、評估、啟動、檢查），安裝、生產(chǎn)、製造（生產(chǎn)管理）到運用、維修（設備管理）的流程上，可將AI精簡化，減少運算負擔，並在現(xiàn)場配置AI，利用邊緣運算產(chǎn)品可將數(shù)據(jù)收集簡易化，並推動建構(gòu)AI系統(tǒng)，達到立即運作、無浪費及不會停機。

對於製造業(yè)運用AI技術(shù)，林英夫認為，機器學習資料量愈多愈好，數(shù)據(jù)少其實無法好好運作，一旦產(chǎn)品系列量大，為了分辨諸多商品的特徵，儲存可用的地方必須保持整合性，否則多樣量少都無法採用，亦即儲存解析用資料很重要。

楠和浩認為當企業(yè)想要導入IoT或AI之際，應該認知IoT/AI為手法，並非目的。導入前宜先確認目的為何，想要提升效率?提高品質(zhì)?節(jié)能省電?降低成本?提高知名度?思考為了哪個對象而做?客戶、自己或供應商?至於核心能力在性能?價格?交期?品牌?設計??鐘賢則認為AI技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)互補，而非完全取代人作。

武州工業(yè)成立66年，以300年為經(jīng)營目標，林英夫表示，公司會隨時代變遷逐漸產(chǎn)生變化，當2051年公司已屆100年時，或許那時還在製作與零件類似的產(chǎn)品，而再過100年，公司是否仍存在?那時或許自動駕駛或飛天車已普及，他認為公司產(chǎn)品也會隨市場需求而應變。

製造業(yè)改革流程爭霸權(quán)

圖4 : 隨著許多先進關(guān)鍵技術(shù)的出現(xiàn)，製造業(yè)希望透過改革事業(yè)流程奪回主導權(quán)，推動IoT的2大勢力正加速展開霸權(quán)戰(zhàn)爭。（source：ABB.com）

隨著許多先進關(guān)鍵技術(shù)的出現(xiàn)，製造業(yè)希望透過改革事業(yè)流程奪回主導權(quán)，推動IoT的2大勢力正加速展開霸權(quán)戰(zhàn)爭。其中一項是以德國政府主導的「互連的工廠」為目標之Industry 4.0，另一項則是由美國主要企業(yè)設立，以「自立型生產(chǎn)相關(guān)產(chǎn)品」為象徵的Industrial Internet。

中山雅之認為日本的立場並非擇其一，而是保有與這兩者間的關(guān)聯(lián)性，同時以RII（Robot Revolution Initiative）和IVI（Industrial Value Chain Initiative）為主導，多數(shù)團體正展開超越業(yè)界的對策。此亦稱為實現(xiàn)智慧工廠（SmartFactory）的標準化戰(zhàn)爭。以Panasonic為例，將實現(xiàn)智慧工廠當成目標，擔負起RII和IVI主要成員的角色，同時與德國和美國企業(yè)密切合作，展開活動。

中山雅之說明Panasonic在世界各地設立小工廠，能夠更方便因應客戶需求是強項，重點在於持續(xù)強化製造體質(zhì)，挑戰(zhàn)差異化和自立化，創(chuàng)造具有收益力的強勢據(jù)點，並希望與臺灣廠商透過合作向前進，進攻中國市場。林英夫表示，臺灣有許多具有製造技術(shù)特色的中小企業(yè)，期望透過AI及IoT技術(shù)，臺日方進入?yún)f(xié)調(diào)領域，臺日企業(yè)初期可就數(shù)據(jù)合作，將來自工廠的大數(shù)據(jù)進行分析，而為了避免雙方合作衍生智財權(quán)的問題，必須依照合約規(guī)則進行。

智造技術(shù)整合應用

科技世代的轉(zhuǎn)移帶來主流技術(shù)的演進，同時創(chuàng)新市場型態(tài)，影響產(chǎn)業(yè)鏈與技術(shù)革新的趨向。AI及IoT技術(shù)被視為未來20年科技產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)，真田孝史認為自動化解決方案應該從製造現(xiàn)場開始進行，強化現(xiàn)場力，下一步則是活用AI和IoT技術(shù)來提升生產(chǎn)管理效能。如此，除了能夠快速反應外部市場需求和內(nèi)部隨需應變調(diào)整能力，亦降低時間和人力成本，同時平衡日益嚴重的人才不足問題。

圖5 : 九大智慧化科技整合應用（source：BCG；2015/04）

展望未來，可以預見多種跨領域且具共通性的技術(shù)成為廠商在應用市場布局的關(guān)鍵，例如IoT、AI、機器學習、機器視覺、自動控制等。感測軟硬體整合技術(shù)將進一步把擷取的資料累積成大數(shù)據(jù)匯整分析，並轉(zhuǎn)化成為具有意義的資訊加以應用，對於製造領域的虛實整合系統(tǒng)運作、精準行銷、耗損預測、物流辨識、安全監(jiān)控等面向皆有影響，透過AI及IoT技術(shù)的整合，將讓製造業(yè)蛻變出新的商業(yè)模式與服務，串起供需價值鏈，並且重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，進而驅(qū)動與主導產(chǎn)業(yè)市場走向。

**刊頭圖（source：wwt.com）