談如何達成工業4.0

歷年專欄回顧 2020-09-09

作者:(財)塑膠工業技術發展中心  品質環境安全部                 產業服務組  王志遠 顧問                  橫幅:劉尚育

因應全球趨勢發展,對於網路資訊發達,產品壽命縮短,少量多樣及客製化成主流,以及先進國家面臨少子化、老人化的產業升級壓力,各工業大國紛紛提出製造業升級的計畫,如美國「AMP」計畫、德國「工業4.0計畫」、「中國製造2025」、台灣「生產力4.0」等,為的都是要符合市場現在與未來的需求。

資料來源經濟部工業局

 

近期談論的工業4.0不外乎是指互聯網(IoT)、大數據(Big Data)、雲端運算之整合與應用構成智慧製造。互聯網指的是將設備上的一些生產參數或資訊透過網路連接,傳送到設備本身以外的裝置,可做為遠端即時監控的應用,如智慧手環。而大數據就是將欲觀測事件中之直接、間接及無關的資訊,透過感知器通通收集起來的巨量數位資料並儲存於資料庫中。雲端運算是利用網路的平台做後台計算,將蒐集到的資料經統計分析後,找出其規則性、相關性或趨勢,再利用人工、演算法等相關的知識、資訊作為評斷的決策依據進而達到智慧製造,如google地圖的路線導航。

在推行工業4.0時,現行普遍的做法會安裝各種感知器在設備相應的位置上,收集溫度、濕度、速度、壓力、時間…等,使用有/無線網路將資料傳送到機房資料庫,再以專屬的軟體監控平台進行統計分析與計算,並將結果訊息顯示在各行動裝置或回饋到設備上。但是互聯網面臨的資訊擷取點,由手動的抽樣轉變為自動的全檢,這會產生巨大的資料量,也造就了大數據資料庫,而雲端運算時,對資料庫的大量資訊做計算,如果統計分析的樣本、分類或規則…等設計不當,將產生結果資訊偏差,致使決策錯誤而影響製造端進行不智慧的錯誤生產。

 

西門子工業4.0架構範例

 

追本溯源,在企業裡面首先要做的事是先做對的事,也就是作業活動的品質提升及標準化,資訊管理工具PLM、ERP、MES呈現的都是現況與結果,如何在正確的監控點設置感應裝置,並能重現生產品質與效率,讓作業過程往正確的方向穩定發展,使用感知器將相關正確資訊自動收集之後,經過大數據的統計分析,反覆驗證、求得未來最佳的解決方案,持續執行PDCA並事先預防錯誤,使之越來越好是推行工業4.0的不二法門。反之,如果是一些錯誤的資訊,那收集再多,是沒有意義的,使用錯誤的資訊做統計分析,反而會誤導誤判。在執行的順序上,應先求穩定的流程將事做好,再利用互聯網(IoT)、大數據(Big Data)、雲端運算之整合技術來輔助做快。

在軟、硬體系統的整合上是一項關鍵重點,如何將新/舊年代、日/歐/台系品牌、手/自動、不同功能的設備、作業流程/方式、資訊流傳輸等即時、有效連結,需循序漸進的由一項製程的點擴散至整個產品,進而全廠實施的的點、線、面發展,執行上才能真正邁向智慧製造與工業4.0,而不是花大錢最後成效不佳。

 

經濟部中小企業處為提升企業綠色競爭力委託塑膠中心品質環境安全部執行「中小企業綠色小巨人輔導計畫」,致力協助廠商符合國際環保相關要求,推動綠色產品設計及行銷,若企業對綠色相關議題有進一步的興趣,可連結至中小企業綠色環保資訊網瀏覽 http://green.pidc.org.tw/index.php,或與 04-2359-5900 分機 301 E-mail: janet@pidc.org.tw 謝明桂 專員 洽詢服務項目細節。