近幾年因應各類產品的多元化及快速發展，在生產線系統漸趨精密與產品良率的邊際成本要求下，量產過程中的所有環節也逐漸受到重視。由於維持生產線的順暢運作絕對是強化產品良率的重要因素，尤其是生產線系統上各項設備在製造時的狀況需要隨時掌握，這也逐漸填補了控制與量測之間的差異。

過去廠商並不會太過注意產線的些微變化，因為產品毋須要求「高精度」，這些變化也不會降低產品的良率；但在產品愈發精密及複雜化之際，任何設備上的變化，哪怕再微小，都可能就會影響到產品元件的良率，因此維護產線的穩定性即成為提升產品良率的重點項目，而透過量測儀器來檢測系統是否仍維持生產水準，就成為兩者之間銜接的一道橋樑。

維持產線可靠性 從維修思維轉向維護

目前來說，自動化產業最擔心的就是停工的成本，一般而言，自動化設備每個零組件的壽命均不同，如果總是在設備出問題之後才進行維修，除了維修頻率將會隨著零組件老化速度不同而難以預測與控制外，設備的損害規模也會因時間遞延而無法預期。

凌華科技產品經理陳帥名指出，自動化設備最大的兩個問題在於自動化「介面的設計」與設備的「長期可靠性」，面對這兩個問題，更困難的面向，是如何找出自動化系統的弱點並加以驗證或改善。因此自動化系統的測試驗證為焦點，主要在於針對架構設計的整體評估。

圖1 : 凌華科技產品經理陳帥名指出，隨著工業4.0趨勢的到來，製程檢測的智慧化已成必然。（攝影／王明德）

這類測試驗證，除了必須針對系統本身的弱點以外，亦要兼顧使用情況，才能定義測試的項目及其測試的相關參數，舉例來說，自動化系統的裝配線現場，有可能會因電源的穩定性、檢測設備的正確性、允許誤差以及負載荷重的改變，進而影響到生產線設備的運作，因此如何維持設備能夠正常運作，又不會受到外界干擾源的影響則是考量重點，而其中又以感應器必須特別注意；感應器是自動化系統智慧化的核心，但也是最容易受到干擾的物件，一旦有電磁干擾或溫溼度變化，都可能影響其特性，而反饋到自動化系統的運作造成誤差。

除此之外，在加上產線製造精密元件時，包括震動或溫度的變化，也可能造成元件損壞而降低生產良率，因此如何事前預防，甚或是即時趨吉避兇，已成為自動化量測可介入的重要面向。

以簡化的角度觀察，自動化設備的檢測面向重點，不外乎包括「雜訊」、「溫度」及「震動」的量測，並透過得出的數據來分析自動化設備是否仍正常運作，以較「被動」的方式監控設備的運行狀況，但被動性的進行設備維護，對生產線的成本效益並非有利，NI也同意，由於時間成本及設備耗損將直接面對的是生產成本的提升，因此透過系統隨時的自我診斷與示警，就成為自動化量測可介入的系統面向，讓控制與量測更進一步的連結起來。

即時因應新變化 產線自我檢證有必要

過去是經由「經驗」判定，在發現設備有異時，再以被動方式透過檢測儀器測知設備病灶，近期開始有計畫地導入自動化量測，並訂定系統的設計及運作標準，讓使用者得以由完整的輪廓監控設備狀態，成為目前市場主要的發展面向。

從設備設計觀點觀察，完整的量化失效分析（FMEA）可說是整個自動化設備設計的核心設計技術之一，FMEA不只要了解自動化設備是如何失效的，還要了解失效模式引發的嚴重性，也必須了解失效模式間的相關性與可靠度的加成關係，才能夠進行最終系統可靠度的推導工作；對於每種潛在的原因，都必須針對其對於產品或加工處理過程的影響而加以考慮，並根據相應的風險，確定所要採取的行動措施，並在行動措施完成之後對風險重新加以評估。

評估系統的運作壽命與維修的機制，甚至利用適當的備用系統，以較低成本的系統架構達到高可靠度的設計，前述認證標準的重大特徵，就是協助設計者能夠參考公用的設計與數據，迅速建立自身設備的系統架構，或者改善設計，達到設備的預期目標。

圖2 : 機器視覺是製程檢測的關鍵設備，也是製造智慧化率先啟動的一環。（source:ADLINK）

但FMEA的困難處在於必須依照系統的弱點設立相關認證測試，這並沒有制式化的測試項目與方法，相對於以傳統固定測試項目的標準概念，有著相當不同的作法，也讓業者較難了解標準的核心與產品的認證方法。

因此標準認證單位，必須要協助製造商建立零組件與系統的可靠度資料，並輔以自動化的量測設備進行定時或即時的監控，以找到最佳化的維修時間點與更換零組件計畫，來維持整體系統的健康運作，避免產生頭痛醫頭、腳痛醫腳，而忽略更深層次的系統健康問題；更積極的做法，可透過相關資訊設計相對低成本高效率的備用系統，將系統的零組件壽命條件調整一致，減少不必要的高價零件系統，以降低系統風險與節省成本，這也是自動化量測介入的重點面向。

因此透過檢測分析建立可靠度，採取產線預知性的維護，以降低生產力的浪費而提高獲利能力，的確已成為系統發展的重點面向。量測設備或許型態有所演變，但本質未變的情況下，掌握自動化測試關鍵加速產品週期的整體效能，的確可認定為產業成功的要素，這其中包括軟硬體的整合，以及透過資訊統合進行系統更完整的分析，此兩面向也成為量測廠商整備的思考重點。

*刊頭圖（source:AMAX AI）