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關鍵系統數據採樣密度縮短至 1 秒!台達集團達慧互聯 inData+ AIoT 數據整合軟體平台,助連續製程產業打破資訊孤島、極大化數據應用價值

提到自動化工廠,多數人腦海中會浮現兩種場景:一種是各機械手臂快速組裝汽車或電子設備;另一種則是從產線最前端倒入原料,經過一連串的自動化機台作業後,從末端產出完整產品,這也是目前製造業的兩大分類。台達集團達慧互聯產品暨技術開發部行業方案架構經理潘士傑指出,前者稱為「非連續製程」,後者則是「連續製程」,「兩種生產模式的製程技術相去甚遠,面對產線需求、數位轉型挑戰的差異也極大,因此需要不同的思維與作為,」潘士傑說。

潘士傑進一步表示,所謂「連續製程」就是從原料開始到最終產出,整個過程是連續不間斷,造紙、石化產業皆屬於此類。連續製程製造業以少樣多量生產模式為主,為了讓產能和品質最佳化,於是廠商很早就開始導入全自動化設備,這也導致產線對製造設備的穩定性與安全性要求甚高。潘士傑強調:「因為在環環相扣的連續製程中,單一機台故障,整條產線就必須停擺,生產到一半的半成品有可能因此報廢,甚至如果無預警停機,還有可能出現工安問題。」

除了產能、品質、製程安全之外,連續製程業者面臨的另一個壓力是節能減排。近年各國紛紛推動減碳、零碳政策,製造業必須謹遵法令規範,與此同時,屬於用電大戶的連續製程業者,其電費在營運費用向來佔高比例,因此無論是對社會或自身企業,力行節能減碳都有其必要。

達慧互聯 inData+ AIoT 數據整合軟體平台打破製造業「資訊孤島」

要在龐大的連續製程系統中兼顧產能、品質、安全、節能等效益,必須借助數據力量才能有效管理。雖然這類型產業導入自動化歷程已久,累積了大量數據,但這些數據大多散落在不同系統中,又因系統的建置廠商各異、資料庫規格和側重的數據重點不同,彼此之間便無法交換、共享資訊。這種「資訊孤島」效應,對管理效率和決策品質影響甚鉅,要解決此問題,潘士傑點出最佳解方是導入先進完善的數據平台:「具備四大特色的達慧互聯 inData+ AIoT 數據整合解決方案結合廠域顧問服務,可以協助連續製程業者建構整合度與效能俱佳的平台,讓數據價值最大化。」

達慧互聯 inData+ AIoT 數據平台具有四大特色,首先是毫秒級資料擷取與開放性資料管理設計,可以即時掌握系統狀態。其次是兼容 OPC DA Client、OPC UA、Modbus、MQTT 等各種業界常用通訊協定特色,可輕鬆整合廠內不同種類機台,打造無縫工業聯網系統。第三是介接 Non-SQL 與 SQL 資料庫,並支援 Parquet 格式,讓企業可以輕鬆儲存、備份資料。最後是可依據需求客製化設計介面,讓各類數據直觀呈現、一目瞭然。

除了上述特色, inData+ AIoT 數據平台還搭配完整生態系,由達慧互聯團隊開發的各種 AI 模組,提供製造業者完善的智慧化功能選項。例如 PdM (Predictive Maintenance) AI 可偵測設備狀態進行預維修、Quality AI 能透過視覺技術辨識產品瑕疵確保品質、Green AI 可讓設備能源數據透明、Safety AI 可提升設備安全降低工安事件發生機率。潘士傑表示,上述方案也可用於非連續製程,不過為解決連續製程客戶痛點、提升數據價值,因此達慧互聯更強化相關設計,「例如 PdM AI 更著重設備軸承之類的機械零部件狀態偵測,此外上述提到的 AI 模組,也都會在以連續製程為基礎的模型訓練過,因此功能、效益都更符合此一領域,」潘士傑分享。

達慧互聯 inData+ AIoT 數據整合軟體平台可以協助企業即時掌握系統狀態、整合廠內不同種類機台,讓企業可以輕鬆儲存與備份資料,並直觀呈現各式數據。

inData+ AIoT 數據平台與廠域顧問,如何為客戶提供最適化服務?

廠域顧問則是達慧互聯為協助客戶升級數據能力所提供的完整服務,此服務從初步數據採集到深入的問卷訪談皆包含其中。在採集原始數據階段,達慧互聯團隊會先協助客戶盤點廠區的數位能力、數據資料庫和通訊介面種類,再依據不同數據基礎提供最適化服務模式。譬如已有完善數據庫和通訊介面者,會直接進行資料整合;尚未開始系統化採集數據的客戶,則會從感測器選擇、建置開始,再逐步擴大到數據整合服務。如此一來,製造業客戶可透過客觀檢視資料品質的量化指標,精準且全面掌握不同產品、產線和時間區段的狀況,並經由視覺化圖表迅速檢視診斷結果、釐清資料問題和改善方向,讓數據價值最大化。

達慧互聯與國内知名石化大廠合作,提供 inData+ AIoT 數據整合軟體平台與廠域顧問服務,協助客戶縮短製程數據蒐集時間,大幅優化數據品質與效益。

達慧互聯 inData+ AIoT 數據整合解決方案和廠域顧問服務,目前已有多起成功案例,像是近期就與台灣知名石化大廠合作。潘士傑透露,這家化工業客戶的製程數據蒐集系統建置時程較早,一直有關鍵系統採樣密度不足、無法應對大量數據匯出、取樣速度緩慢、各種設備資料分散等問題,導致無法即時比對資訊,也讓設備溝通成本居高不下。透過達慧互聯協助整合產線中 2,000 個關鍵點數據,這家化工業客戶採樣密度從 5 秒縮短至 1 秒,設備振動數據也從 2 小時縮短至 1 秒,並透過統一 API 介面進行數據分析和 AI 應用,大幅優化數據品質與效益。

另外達慧互聯也協助該廠導入兩種 AI 模型,一是判斷設備是否正常運作,同時搭配紅綠燈號提醒現場人員;二是偵測軸承的損耗程度,並顯示綜合評分,讓設備維修與生管人員可以明確瞭解設備生命週期狀態,避免無預警停機造成的損失與工安意外。

「從上述案例可以看出數據能力對產線效能的重要性,對連續製程業者來說,此能力更為重要,」潘士傑提到,石化與食品等製造業都有一定程度數據採集能力,但早期建置的自動化系統,效能未必能因應當前需求,因此多數業者雖有系統需與時俱進的認知,但往往因連續製程系統涉及面向過廣,一經變動即牽一髮動全身,導致轉型速度趨緩。為解決這些痛點,達慧互聯可先協助業者盤整數位化能力、設定導入步驟,再依照需求選擇合適軟硬體、整合廠內各類型平台,打造以數據驅動的新世代製造產線。