【台商再起故事特輯】工研院與微軟合推智慧製造,不用自行整合技術省去 IT 人員負擔

工研院與中部地區精密機械產業是密不可分的長期夥伴,位於台中精密機械園區的「智慧製造試營運場域」於 2018 年正式運行,清一色採用國產硬體,軟體和整合方案則由工研院智慧機械科技中心開發,並結合微軟 Azure 公有雲服務。

透過實際運行的示範場域, 台灣中小企業可以從中選擇或驗證所需的解決方案,直接在自家工廠複製,免除自行整合技術的過程,非但上線速度快,成本和風險也大幅降低。

工研院副院長張培仁指出:「台灣擁有強大的硬體基礎,往上疊加軟體的發展,將為台灣產業帶來優勢的數位機會。但無論廠商或工研院,都面臨搶佔市場先機的時間壓力,所以要儘可能運用現成的技術方案,尋找可靠有信譽的夥伴如微軟。我們雙方的合作,也有助於提升研發成果產品化的水準,迅速回應產業及廠商的需求。」

微軟 4 大核心技術一次到位,解決智慧製造的棘手問題

工研院曾以 2030 年台灣環境變化為主題進行研究並歸納出 27 個趨勢,其中與產業界最相關的當推:人口老化、能源轉型和數位機會。

不可逆的人口老化現象必然帶來負面影響,能源轉型對於高達 98% 能源仰賴進口的台灣攸關重大,但數位機會則有助於解決前兩項課題,並帶來更多發展契機。

張培仁說明,過去數十年半導體的快速進步,促使資訊儲存、處理和傳輸的硬體成本大量降低,相對的,產品的價值越來越呈現在軟體端。因此,若要善用數位機會,必須從軟體、系統、服務三大環節的強化著手。

工研院也歸納出數位機會共通的核心技術, 包括 人工智慧、大數據、雲端和物聯網 ,目前選定四大應用領域進行發展,分別是智慧製造、智慧醫療、智慧商務、智慧移動。

由智慧機械科技中心負責的智慧製造,已經發展出智慧機上盒、OPC UA、可視化資訊板等三大方案,主要合作對象則是微軟, 關鍵就在於微軟的現成技術,數位機會共通的四大核心技術一次到位 ,同時擁有良好的信譽,協助工研院免除最棘手的相容性問題。

技術可全套複製移轉,轉型時間與技術風險大幅降低

2018 年正式運行的「智慧製造試營運場域」完全以實際標準生產方式在運行,除了做為智慧製造整合方案的示範場域,也用於多方嘗試各種技術,以提升智慧製造的效益。

這個創舉改變了以往著重在單一技術研發的模式,改為串連及整合原先散佈各個單位的技術, 並以整體解決方案呈現,廠商實際參觀之後,可以直接全套複製及移轉技術,時間和技術風險都可大幅降低。

工研院智慧機械科技中心智慧製造技術組副組長彭達仁表示,早在工業 4.0 和智慧製造躍上枱面之前,工研院就已投注大量資源進行單機智能化的研發,並有多年累積的成果。

彭達仁指出,為了因應智慧製造的少量多樣、彈性生產、物聯網等需求,有必要建立示範場域平台來展示技術的整合,讓廠商眼見為憑。

IT 人員只有寥寥數人,產業升級也能快速又安全

舉例來說,為了改善製造業機台聯網問題,工研院運用微軟 Azure IoT Edge 技術來開發智慧機上盒,將機台通訊模組容器化(Containerize),並採用國際工業標準 OPC UA,將各種格式的機台資料標準化,再上傳至 Azure 雲端進行分析。

從地到雲的完整解決方案有效協助中小型製造業解決痛點,加速產業的轉型與升級。 尤其以 Azure 公有雲為平台的作法,對於 IT 人員只有寥寥數人的中小企業而言,無論是上線速度、佈建成本和資安等級,都是更合適的作法。

此外,工研院也將容器化後的通訊模組上架至 Azure Marketplace,目前 Azure Marketplace 的模組類型涵蓋機台通訊、資料串流、資料儲存及 AI 相關應用,終端客戶可根據自身需求選用相對應模組,再透過 Azure IoT Edge 技術佈署到現場智慧機上盒, 其概念就像手機透過 App Store 安裝 App 一樣簡單。

換言之,結合 Azure Marketplace 及 Azure IoT Edge 技術,現場作業僅需基礎硬體設備與網路環境的建置,後續作業包括新增聯網設備、資料收集軟體的安裝與更新、管理作業均可在雲端平台完成, 大幅減少到場作業的人力需求,有效協助中小企業降低佈建、維運及擴充的成本。

比起全面自動化,「人機協作」更是台廠轉型下一步

在智慧機械科技中心承接的眾多案子裡,廠商的需求都很類似,老板們都想知道如果工廠要進一步提升,投資的重點及方向在哪裡。 因為部分工廠最迫切的問題可能不是自動化,而是輔助人員作業,全面更換成機械手臂不見得是最佳解答。

彭達仁說明,製造資訊可視化方案可以讓投資更精準,決策風險會更低,許多老板優先投入應用的就是稼動率監控。

原因出在一般生產報表呈現的是最後端的資訊,無法解析現場的問題,例如:刀具出問題、器具不方便、人員上下料流程未能優化,設備太過老舊。如果有一套即時的、科學的系統,對這些生產資料進行詳細的數據統計和分析,工廠很快就會找到問題,進而把策略和資源放在對的地方。

以某家合作廠商為例,由於工廠稼動率超過九成,現場工程師一直提案要增購設備,後來安裝了工研院的系統才發現稼動率其實不到三成,因為系統只計算機台運轉時間,但廠商的計算方式則納入人員上下料的時間,後來廠商購買新機具來輔助人員上下料的工作,稼動率立即提升兩倍之多。

張培仁表示:「外在環境如中美貿易摩擦是個別廠商或產業無法影響的現狀,但對於生產條件和公司體質, 企業應該更積極思考如何善用數位機會,在可預見的未來,各個領域對數位機會的思考亦將成為趨勢

(資料、圖片來源:微軟)

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