【2019 邊緣運算論壇】備戰台商回流潮!台灣智慧工廠升級關鍵絕不只是「技術」

TechOrange 科技報橘舉辦 2019 邊緣運算論壇,Panel 討論邀請微軟、SAP、資誠、IBM 分享 2020 年物聯網趨勢
TechOrange 科技報橘舉辦 2019 邊緣運算論壇,Panel 討論邀請微軟、SAP、資誠、IBM 分享 2020 年物聯網趨勢,(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

受到美中貿易戰影響,許多台商已轉向東南亞或遷廠回台投資。自今年 1 月至 10 月中已有 147 家廠商回台,投資金額逾新台幣 6 千億元。在這波台商回流潮中,經濟部也制定各項投資抵減配套措施,鼓勵台商在台投資並進而帶動產業智慧升級及 5G 應用發展。 TechOrange科技報橘日前舉辦 2019 邊緣運算論壇,以「 AI + IoT 備戰台商回流潮, IIoT 智慧升級」為題,邀請 AI、工業物聯網等業界專家分享產業升級趨勢與觀察。 

經濟部工業局局長呂正華指出台商回台投資,導入 AIIoT、機器人等技術建置智慧工廠,能帶動台灣軟硬整合創新商機,結合 5G、邊緣運算技術等更能健全 5G+產業生態系。經濟部也制定業者投資智慧製造與 5G 設備可享投資抵減 3%5% 等政策,以鼓勵台商投資。

經濟部工業局局長呂正華
經濟部工業局局長呂正華。(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

工廠資訊整合大躍進!數位孿生扮演重要角色

台灣微軟物聯網亞太創新中心總經理葉怡君指出,製造業轉型導入工業物聯網(IIoT)過程中面臨許多挑戰,製造業已有許多既有系統,包括各種既有機台、PLC(可編程控制器)等,如何做到技術整合甚至流程整合對製造業來說極具挑戰,包括產品生命週期縮短以及產業鍊縮短,因此上下游間對資訊整合需求更為密切,以期即時掌握供應鏈的庫存與品質狀況。而目前多數台廠在數位轉型四大階段中仍處於數據分析可視化階段,未來仍有許多計畫待進行。

台灣微軟物聯網亞太創新中心總經理葉怡君
台灣微軟物聯網亞太創新中心總經理葉怡君。(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

EMS 廠捷普集團( Jabil)為例,導入自動光學檢查系統(AOI)做瑕疵檢測,在 Edge 端執行判斷瑕疵的演算法以即時判斷瑕疵品,而訓練演算法則是在雲端。針對 IT 人力不足的中小企業,微軟亦提供機械雲、檢測雲等訂閱制服務加上特定感測器模組,來達到即時監控、預測維修等,並可快速複製到各國生產基地。 

SAP 卓越中心、大中華區數位平台與智慧技術解決方案總監向質彬指出,台灣廠商擅長自動化生產及設備之間的溝通,但工業 4.0 所談的智慧製造必須是從設計到營運所有系統全部串連起來的數位供應鏈,從 B2B 平台訂單轉生產工單,工單轉 BOM 表,接著 MES 分產線製造,產線彼此溝通,若有問題就可切換另一條產線生產, MES 可檢查其庫存是否足夠 ⋯⋯等,所有系統一次貫穿。

SAP 卓越中心、大中華區數位平台與智慧技術解決方案總監向質彬
SAP 卓越中心、大中華區數位平台與智慧技術解決方案總監向質彬。(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

當今車廠都在談 AIoT 智慧製造,超跑藍寶堅尼車廠亦打造基於工業 4.0 的智慧製造系統,能用 AIoT 追蹤整個生產過程中組裝材料、品質與事件資料都在同一平台上集中管理。包括 MESPLC 都是連網,並透過數位孿生( Digital Twin)系統環境做模擬運算,可以從事後抽檢變成線上全檢,進而提高檢測準確度。目前 SAP HANA 資料管理套件在智慧製造中已有許多串連整合應用。

 別把工業 4.0 當目的,管理層必須思考「明確 KPI」

擁有豐富智慧製造經驗的資誠創新諮詢公司董事長劉鏡清,舉一實例探討企業導入工業 4.0 為何失敗。已成立 35 年的 A 公司年營收達 300 億元,董事長決定導入工業 4.0 進行轉型,各部門於是開始計畫並投入,每月高階主管會議檢視進度,然而執行 2 年後卻不見明顯效益。劉鏡清強調,工業 4.0 不是目的而是手段,企業必須定義明確數字目標,做競爭力的規劃,而非讓各部門挑好做的做。有了明確目標且董事長參與支持,才能降低工廠線上人員的抗拒。

劉鏡清總結未來是 ITOT CT 必須整合,以營收增加為目標下,建立起客戶端生態系建立、數位化營運生態系、技術生態系與人才生態系。

資誠創新諮詢公司董事長劉鏡清
資誠創新諮詢公司董事長劉鏡清。(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

台灣 IBM 全球企業諮詢服務事業群顧問協理余文指出,隨著物聯網應用普及,企業部署越來越多的感測器,也造就了資訊海嘯時代的來臨。許多資訊由分散在各處的裝置大量產生,導致了網路傳輸與延遲的問題,因此從集中式的 Mobile/Cloud 架構走向分散式 Edge/Fog 運算架構勢在必行。

以工業 4.0 成熟度評估來看有五個階段,從 ConnectConvertCyberCognitive Configure,不同階段存在各種問題與挑戰,例如在 Cyber 階段,老舊控制系統的即時性與整合性不足,無法建置數位孿生模擬環境,其預測與警報無法同步整合並啟動現場管理與物料規劃系統。余文舉例以 IBM 數位孿生系統解決方案,未來智慧半導體工廠透過 AI 與邊緣運算技術能做到即時線上模擬決策。過去機台生產排程是按照物料到貨時間排進去生產,但可能導致生產週期( Cycle time)時間較長、機台稼動率較低,但透過 IBM FPO 解決方案在固定時間區間如每 2 小時就重新模擬計算線上排程,可有效改善 37% 生產週期時間及 73% 設備稼動率。

台灣 IBM 全球企業諮詢服務事業群顧問協理余文經驗分享
台灣 IBM 全球企業諮詢服務事業群顧問協理余文經驗分享。(Credit: TechOrange 科技報橘攝影)

工廠能跳過自動化,先智慧升級工業物聯網嗎? 

最後在座談討論時間,聽眾問到傳產中小企業的自動化程度不足,是否能跳過自動化階段直接來到智慧化的工業物聯網階段?葉怡君認為 ERP、訂單系統的數位化是基本一定要做,現在可透過手機 App 協助通知產線人員作業順序,再透過外加式感測器模組搭配雲端服務可做到基本的機台監控、預測等。劉鏡清認為傳產需解決流程問題,流程先合理化,適當調整產線就能看出效益,其次做流程診斷,可以抓單點來解會比整廠自動化更經濟。先做出短期戰果,讓企業主有信心就能往下走。向質彬表示,中小企業成本只要算得精準,就有 80 分。工廠管理需先回到體質,要先優化運維還是創新。余文認為先設定工業 4.0 各階段里程碑及檢核點,與價值鏈的串連,並看有無其他框架可參考,最後再看須運用何種技術。 

(本文提供合作夥伴轉載。首圖、文內所有照片 Credit: TechOrange 科技報橘攝影)


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