製造業建置智慧工廠並邁向智慧製造的好處

當製造業者面臨人力短缺、原料成本上漲，以及消費者對於客製化、服務化的產品需求逐漸提升時，要如何「提高生產效率」、「增加產線彈性」以及「降低製造成本」來應對少量多樣的訂單需求，是所有製造業者都需要積極思考的課題，也是決定能否繼續存活於市場中的關鍵。

隨著工業4.0的概念興起與技術的發展，有不少製造業者紛紛投入轉型，而智慧工廠是什麼？與智慧製造有什麼不同？又可以如何應用？本篇文章將逐一向您說明。

智慧工廠是什麼？

自動化並不等於智慧化，因此智慧工廠屬於自動化工廠的躍升，即是運用「物聯網（IoT）」將工廠內的自動化生產設備以網路互相連結，並整合成單一且可視化的管理系統，透過人機協作進行生產設備的即時監控，以達成生產材料的控制及生產過程的追蹤等目的，使整個生產製造的過程智慧化。

智慧工廠的運作模式

智慧工廠的運作模式主要是透過感測器去蒐集生產設備的即時數據並回傳至後台系統，藉由相對應的後台系統來針對數據進行彙總與分析，待系統作業結束即會建立新的工作並將指令派送給系統連接的生產設備，以自動進行後續的生產流程。

智慧工廠與自動化工廠的差異

過往的自動化工廠並沒有將各個自動化的生產設備相互連結，每個生產設備僅能夠獨立執行單一事件，因此需要廠內人員扮演站點與站點之間的溝通角色，進行手動的協調與整合。

而智慧工廠相較於傳統的工廠有三大重點，分別是「數據感測與蒐集」、「回傳數據並分析」及「建立指令並派送」，利用設備的即時數據讓生產設備智慧化，讓生產設備能夠自動依循工作流程進行生產作業，於各站點間無須人員的介入。

智慧工廠的主要特徵

避免人工作業疏忽

利用感測器能夠自動且即時地蒐集正確的生產數據，可以避免掉由人員手工抄寫數據的錯誤、因字跡撩亂導致誤辨而上傳錯誤的數據，又或者是因人員忙於其他工作而忘記抄寫的狀況。

提高產品生產效率

利用數位化的管理系統來制定標準的生產作業流程，藉由智慧化的生產設備來執行「對的生產」及「好的生產」，例如確保生產模具、原料，以及良好的生產排程與品質，即可大幅提高生產效率。

降低企業營運成本

智慧工廠除了提供彈性的生產作業，也能利用大數據分析來提供生產預測，讓人員可以有效地進行庫存量的管理，避免錯誤判斷導致的生產浪費，以降低企業營運成本。

改善設備異常停機

除了可以提高生產設備的稼動率之外，利用實時的數據監控與預測分析，讓設備管理人員能夠即時、甚至提前發現設備的異常問題，以盡快進行設備維護，降低設備異常停機的風險。

智慧製造是什麼？

智慧製造經常會與工業4.0一起被討論，其基礎運作模式與智慧工廠相同，皆是利用數據與網路的結合讓生產設備轉向智慧化，但更以「客戶的需求」為首要任務，串聯原物料採購、產品設計、產品製造、一路到客戶服務的供應鏈，來提供客戶「客製化」與「服務化」的產品。

智慧製造與智慧工廠的差異

智慧工廠著重在生產過程的智慧化，而智慧製造是以智慧工廠為基礎並加以延伸，透過物聯網、大數據、雲端服務、人工智慧等技術，將生產製造的每一個環節相互串聯，並提升至高度智慧化，涵蓋的範圍可能包括採購、生產、倉儲、物流等。

智慧製造的三大要素

蒐集設備數據（物聯網）

要轉型或建置智慧工廠，蒐集設備數據即是企業的首要任務，這裡的數據指的是設備所有的行為紀錄，例如：儀表數值、溫度、開啟/關閉等，可以利用感測器、RFID、嵌入式元件及影像辨識等技術來蒐集，再透過網際網路傳遞數據，即為物聯網的過程。

而在進行數據蒐集時，需要留意數據有符合大量（Volume）、即時（Velocity）及多樣（Variety）這三大特性，以利資料可視化的準確性，與確保下一步的數據彙總與分析結果是正確的。

數據彙總/分析（大數據）

因為數據是不間斷的實時蒐集，因此數據量非常龐大，且數據來自四面八方不同的設備，因此需要再進行整合。

數據本身並不具有任何意義，必須靠有效的分析與靈活運用，才能夠創造出數據真正的價值，藉助資料可視化的平台能夠讓企業輕鬆快速的得知設備的即時狀態，也能藉由分析結果來發現問題所在並進行解決。

智慧執行/預測（人工智慧）

完成數據分析後，能夠再透過機器學習、人工智慧等技術建立運算模型，並透過不斷累積地知識來進行製程的優化，來協助企業更快速的做出最佳決策，或進一步提供預測與預防問題的發生。

提升智慧製造品質的技巧

全面使用數位化管理系統

智慧製造的之所以能夠縮短整體生產作業流程所需的時間，依靠的即是各單位及各站點之間的溝通，而透過數位化的管理系統工具，如 ERP、MES 等，能夠將所有的相關數據串聯起來，意即將生產的現場整合成一個神經網絡，讓生產管理人員能夠迅速了解當下的生產狀況。

善用高效能的硬體設備

蒐集生產現場的透明化與即時性數據絕對是建置智慧工廠的首要任務，而相較條碼式的掃描作業，RFID 能夠更有效率地做為底層數據的自動採集，無須人員的介入便能將數據以即時且準確地方式應用在生產作業當中。

隨著感測器的增加，數據資料量也越來越龐大，無論是應用在人工智慧、機器學習，若想要在大數據中快速獲得運算結果，通常需要使用工作站或伺服器這類專門處理高工作負載的電腦，才能夠支援高速運算所需要的效能，以應付不斷累積的大數據，進而發揮出數據的最大價值。

智慧製造的應用案例

一致性精準生產，同時動態優化

藉由標準化的設備參數設定，能夠確保自動化生產品質的穩定度，在透過機器學習、人工智慧等技術，讓生產設備能夠進行自我檢測，並同時進行參數的智慧調校，以不斷優化來獲取更好的製程參數與更好的良率表現。

AI協助智慧排程，提升機台稼動率

以數位化的管理系統打造出智慧化的即時戰情室，透過 RFID 自動報工可以讓廠區人員了解當前的生產狀態，讓整體生產排程能夠更透明化，而藉助 AI 的預測來進行最佳化的自動排程派工，不僅縮短訂單與訂單間設備待機的時間，業務人員也能藉此再爭取更多的訂單。

結論

智慧製造已成為現今製造業的發展趨勢，但在轉型的過程中務必需要先審慎進行企業內部的評估，即便目前的科技技術都趨於成熟，但若未能規劃設計出完整的生產作業流程及完善廠區內的管理制度，即投入大量金額執行自動化的生產設備，可能會導致缺乏高經濟效益的應用，而無法真正落實智慧製造。