圖1 : 要達(dá)成工業(yè)4.0中聯(lián)網(wǎng)的願(yuàn)景，首先可從數(shù)據(jù)可視化開(kāi)始，並經(jīng)由智慧機(jī)上盒將數(shù)據(jù)連結(jié)到雲(yún)端。（source：Bosch）

目前廠商所使用的機(jī)臺(tái)多採(cǎi)購(gòu)於十年前，若要全數(shù)汰換更新所費(fèi)不貲，要達(dá)成工業(yè)4.0中聯(lián)網(wǎng)的願(yuàn)景，首先可從數(shù)據(jù)可視化開(kāi)始，並經(jīng)由智慧機(jī)上盒將數(shù)據(jù)連結(jié)到雲(yún)端。

雖目前政府大力支持推動(dòng)工業(yè)4.0與智慧製造，不過(guò)由於臺(tái)灣仍為中小企業(yè)居多，機(jī)臺(tái)與設(shè)備升級(jí)成本不僅相當(dāng)昂貴，許多老舊設(shè)備存在無(wú)法聯(lián)網(wǎng)的問(wèn)題外，對(duì)於智慧製造的概念也仍相當(dāng)模糊。

要達(dá)成工業(yè)4.0中聯(lián)網(wǎng)的願(yuàn)景，首先，就要先從機(jī)臺(tái)的數(shù)據(jù)擷取上下手。工研院觀察到，由於目前廠商所使用的機(jī)臺(tái)多採(cǎi)購(gòu)於十年前，若要全數(shù)汰換更新所費(fèi)不貲。

事實(shí)上，工業(yè)4.0不僅是為了多樣少量化的生產(chǎn)趨勢(shì)，更是為了協(xié)助工廠於生產(chǎn)時(shí)，減少出錯(cuò)率及停機(jī)問(wèn)題，以避免影響生產(chǎn)效率及設(shè)備稼動(dòng)率。要達(dá)成工業(yè)4.0，首先就得先從底層設(shè)備著手，第一步就必須先將機(jī)械數(shù)據(jù)可視化，使機(jī)臺(tái)的各項(xiàng)資訊與動(dòng)態(tài)能夠被掌握，進(jìn)而讓產(chǎn)線更穩(wěn)定。

圖2 : 工研院研發(fā)智慧機(jī)上盒，能自動(dòng)收集機(jī)臺(tái)資料及生產(chǎn)資訊可視化，全方位線上監(jiān)測(cè)掌握工具機(jī)製程，管理者能充分利用資源，降低成本與提升生產(chǎn)效率。

以擷取設(shè)備預(yù)警所需的數(shù)據(jù)而言，目前工研院也與自動(dòng)化設(shè)備廠「盟立自動(dòng)化」發(fā)表「射出成型機(jī)專用智慧機(jī)上盒」IM2 Box（Injection Moulding Information Model Box），結(jié)合盟立專用控制器，目前已應(yīng)用於富強(qiáng)鑫、臺(tái)中精機(jī)設(shè)備上。

同時(shí)，針對(duì)一般業(yè)者，工研院也發(fā)表「工業(yè)用泛用型智慧機(jī)上盒」PI Box（Production information box），透過(guò)簡(jiǎn)易的安裝程序，讓機(jī)臺(tái)設(shè)備上的感測(cè)器資訊快速聯(lián)網(wǎng)，業(yè)者可隨時(shí)掌握稼動(dòng)率等製程數(shù)據(jù)，協(xié)助中小企業(yè)成功邁向智慧製造第一步。

在加工機(jī)設(shè)備領(lǐng)域，寶元數(shù)控副總經(jīng)理施正修首先指出，相較於以往的精密機(jī)械，加入控制器核心、感測(cè)器、物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)等智慧技術(shù)，經(jīng)由分析各項(xiàng)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的狀況與原因，協(xié)助人員進(jìn)行機(jī)械停機(jī)原因偵測(cè)，並透過(guò)資料分析達(dá)到預(yù)防與自適應(yīng)解決。

加裝感測(cè)器蒐集數(shù)據(jù) 首先須了解規(guī)格特性

不過(guò)，在使用感測(cè)器前，應(yīng)先對(duì)感測(cè)器之規(guī)格特性進(jìn)行初步了解，才不至於將工具「用錯(cuò)地方」。施正修說(shuō)明，目前常應(yīng)用於工具機(jī)的主要包含壓力感測(cè)器、溫度感測(cè)器與震動(dòng)感測(cè)器三種。對(duì)於工具機(jī)設(shè)備的加工產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，精度是首要的基本條件，卻也是難度曲線最陡峭的項(xiàng)目，而對(duì)於加工精度來(lái)說(shuō)，最重要的兩個(gè)變因即是溫度與振動(dòng)。

溫度主要帶來(lái)形變且對(duì)其對(duì)機(jī)臺(tái)帶來(lái)的影響過(guò)程相當(dāng)複雜，加工時(shí)切削產(chǎn)生的熱膨脹、環(huán)境溫度以及機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)方式所帶來(lái)的不同熱傳導(dǎo)速度都會(huì)深刻影響到機(jī)臺(tái)本身的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而導(dǎo)致加工精度的下降。

使用溫度感測(cè)器可透過(guò)讀取機(jī)臺(tái)溫度，進(jìn)行冷暖機(jī)辨識(shí)與安全保護(hù)等臨界值式應(yīng)用，以及溫升熱補(bǔ)償與閉迴路溫度控制等控制類應(yīng)用。

目前在溫度感測(cè)上可分為熱電阻與熱電偶兩種，各有利弊之處，但整體價(jià)格對(duì)工具機(jī)設(shè)備本身來(lái)說(shuō)相對(duì)低廉，所以，對(duì)於溫升熱補(bǔ)償功能的困難點(diǎn)，主要是在演算模型上，不同機(jī)臺(tái)結(jié)構(gòu)會(huì)有不同的演算模型需要考量，這是工具機(jī)製造廠商須逐步研究提升的項(xiàng)目。

值得注意的是，施正修指出，感測(cè)器的安裝數(shù)量與位置應(yīng)用於不同機(jī)構(gòu)時(shí)，須經(jīng)由重新與建模測(cè)量；此外，環(huán)境溫度變化也須經(jīng)由長(zhǎng)期觀察控管、不同環(huán)境也將得出不同結(jié)果、不同刀具或加工物熱膨脹量也不同，這些都是在使用溫度感測(cè)器時(shí)，需要克服的難題。

另一方面，振動(dòng)主要帶來(lái)位移進(jìn)而導(dǎo)致精度下滑，一般振動(dòng)的產(chǎn)生源自於機(jī)械結(jié)構(gòu)上的動(dòng)不平衡、刀具與工件接觸時(shí)的力不均勻或散熱風(fēng)扇等外部裝置都會(huì)帶來(lái)振動(dòng)影響；以現(xiàn)今技術(shù)而言要做到機(jī)臺(tái)完全沒(méi)有振動(dòng)是不現(xiàn)實(shí)的，所以振動(dòng)感測(cè)的主要作用就會(huì)集中在判別當(dāng)前振動(dòng)為正常或異常上。

透過(guò)震動(dòng)感測(cè)器的使用，將可從機(jī)臺(tái)的振幅與讀取機(jī)臺(tái)加速度時(shí)域資料，檢測(cè)出意外碰撞、誤操作保護(hù)等臨界值式應(yīng)用，以及ISO 10816、斷刀即時(shí)檢測(cè)、崩刃即時(shí)檢測(cè)等診斷類應(yīng)用。

不僅如此，透過(guò)震動(dòng)感測(cè)器，也可進(jìn)行機(jī)臺(tái)剛性結(jié)構(gòu)與共振頻率分析等分析類應(yīng)用。他指出，透過(guò)機(jī)臺(tái)待機(jī)、主軸空轉(zhuǎn)、加工空跑與實(shí)際加工等，4項(xiàng)震動(dòng)感測(cè)器所蒐集出的數(shù)據(jù)，經(jīng)由迴歸分析、建模等多種驗(yàn)算方式分析運(yùn)算後輸出結(jié)果，即可調(diào)整包括控制器運(yùn)動(dòng)參數(shù)、伺服器驅(qū)動(dòng)器共振抑制等相關(guān)參數(shù)。

此外，震動(dòng)感測(cè)器也可以進(jìn)行刀具及軸承等壽命預(yù)測(cè)，施正修指出，在實(shí)驗(yàn)建模階段，可將全新的待測(cè)物，透過(guò)感測(cè)器數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，之後再進(jìn)行資料擷取分析儲(chǔ)存，將可檢測(cè)出待測(cè)物是否堪用，或弓箭是否為良品；線上偵測(cè)階段則透過(guò)進(jìn)行加工後，讀取感測(cè)器數(shù)據(jù)，再套用模型演算，判斷是否需要提式警報(bào)，並進(jìn)行相對(duì)應(yīng)處裡動(dòng)作。

施正修說(shuō)明，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析可透過(guò)時(shí)域資料、頻域資料、時(shí)頻域資料等方式，進(jìn)行採(cǎi)集與建模，並再刀具磨損、工件材質(zhì)不穩(wěn)定、參數(shù)設(shè)定異常等狀態(tài)時(shí)及時(shí)反映問(wèn)題點(diǎn)。

智慧機(jī)械自動(dòng)檢測(cè) 提升機(jī)臺(tái)稼動(dòng)率

他接著指出，相較於傳統(tǒng)機(jī)臺(tái)僅能倚靠加工成品確認(rèn)成果，或倚賴人員巡邏觀察機(jī)臺(tái)狀況，加裝感測(cè)器的智慧機(jī)械將可自動(dòng)在加工過(guò)程中檢測(cè)機(jī)臺(tái)狀況，經(jīng)由大幅降低問(wèn)題發(fā)生時(shí)的反應(yīng)時(shí)間，提升機(jī)臺(tái)稼動(dòng)率。

以目前智慧製造所發(fā)展的進(jìn)程而言，製造能力變革已是勢(shì)在必行，而設(shè)備預(yù)診斷僅是第一步，透過(guò)感測(cè)器不僅可察覺(jué)該機(jī)臺(tái)、設(shè)備的異常，更能從感測(cè)器測(cè)量點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，經(jīng)由不變量分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)以往難以檢知的異常。

不變量分析為從多個(gè)感測(cè)器中，或去時(shí)間序列數(shù)據(jù)，進(jìn)而提取不變量（不變的關(guān)係），並製作監(jiān)視模型，利用此模型對(duì)現(xiàn)在的感測(cè)器時(shí)間序列進(jìn)行異常檢知；與過(guò)去監(jiān)視方式不同，不需要進(jìn)行複雜的監(jiān)視設(shè)定或閾值（警報(bào)值）設(shè)定，因此將可減輕運(yùn)作監(jiān)視負(fù)擔(dān)。

要達(dá)成智慧機(jī)械，施正修指出，智慧機(jī)械以技術(shù)難度和流程來(lái)區(qū)分可分為「資訊鏈結(jié)」、「可視化儲(chǔ)存」、「原因偵測(cè)」、「預(yù)測(cè)與預(yù)防」、「自適應(yīng)解決」五大進(jìn)程。

圖3 : 透過(guò)數(shù)據(jù)可視化及後續(xù)分析、偵測(cè)，可達(dá)到設(shè)備預(yù)警的目的。（source：festo）

施正修說(shuō)明，由於過(guò)去機(jī)臺(tái)控制器多半是提供部份參數(shù)讓使用者設(shè)定，然而這些參數(shù)對(duì)於加工過(guò)程實(shí)際的完整影響卻是曖昧不明的，缺乏客觀且精確的數(shù)據(jù)判斷參數(shù)調(diào)整好壞，導(dǎo)致調(diào)機(jī)多半得倚靠師傅的經(jīng)驗(yàn)累積來(lái)實(shí)現(xiàn)，且隨著加工條件如工件材質(zhì)、刀具種類或是工藝改變時(shí)這些調(diào)適又必須重新再來(lái)一次，對(duì)於人力、技術(shù)力甚至?xí)r間的要求都相當(dāng)高。因此首要的第一步驟便是資訊鏈結(jié)，使機(jī)臺(tái)本身以及加工過(guò)程的資訊，能夠能被完整且客觀的讀取出。

透過(guò)資訊可視化可將資訊清晰透明且可被客觀分析，可儲(chǔ)存化則是後續(xù)數(shù)據(jù)分析或是深度學(xué)習(xí)不可或缺的基本功能。接下來(lái)，透過(guò)原因偵測(cè)，將前兩步所得到的資訊進(jìn)行分析，找出機(jī)臺(tái)設(shè)備上遇到的問(wèn)題原因，進(jìn)而使人員能知道需要調(diào)整的關(guān)鍵項(xiàng)目。

最後，透過(guò)在線持續(xù)檢測(cè)，在問(wèn)題發(fā)生前預(yù)測(cè)及預(yù)防問(wèn)題的發(fā)生，進(jìn)而減少生產(chǎn)時(shí)的人為損失或自然損失，達(dá)到預(yù)測(cè)與預(yù)測(cè)的目標(biāo)；最後一步才是自適應(yīng)解決，要達(dá)成這一步，不僅需要強(qiáng)大的軟體功能及感測(cè)器外，也需要大量自動(dòng)化的輔助設(shè)備來(lái)進(jìn)行問(wèn)題排解，才能讓工具機(jī)設(shè)備能夠自行解決所遇到的問(wèn)題。