Big Data 工業4.0 人工智慧 製造業 物聯網 大數據 AI

四大因素驅動工業4.0 製造業進程隨垂直體系而異

2018-01-03
物聯網演進可分?三個階段,一、串連各系統;二、智慧互連的物件不僅將終端設備連網,更讓設備之間彼此相連,終端設備也因此具有足夠的運算能力,能夠完成在地分析與在地運作;三、自主與軟體定義的能力被添加至系統中,提供真正自動化的軟體定義體驗。
近年來工業4.0幾乎是所有製造業持續關注,並且計畫性實踐的議題。我們聽到很多技術的關鍵字,新的科技驅動因子,從幾年前的大數據(Big Data)到工業物聯網(Industrial IoT)以及3D列印(3D Printing)的新科技,在過去的一年中,幾乎所有的製造業客戶都跟我們談論到AI人工智慧。

在這麼多的工業4.0驅動力量裡,英特爾(Intel)觀察到,有四個主要因素正在驅動數位轉型,包含市場、資安風險、人力以及商業整併與重組。

四大面向驅動轉型

根據調查,未來十年內,全球進入消費階級的人數將倍增;全球中產階級消費額將從2010年的210億美元增加至2030年的570億美元,其中大多數成長來自新興國家。這項市場因素讓工廠必須變得更高效,而想要提高產能、良率及產品質量的唯一之道,就是在工廠導入物聯網技術,從製程、生產工具、產品本身獲取資料,提升製造業中的競爭力並且轉化為商業上的優勢。

由於全球工廠及公用事業的重要基礎架構大多採用OT系統,能夠迅速連接至可連網的感測器及控制器。在急欲轉向自動化系統的過程中,稍有不慎就可能向駭客暴露了控制環境,特別是現今許多設備與機器現在都已IP化且連接至網路,攻擊面亦因此被暴露,資安風險更高。2010年被發現專攻PLC的蠕蟲病毒Stuxnet,破壞了伊朗核能計畫,就是非常明顯的例子。


▲想要提高產能、良率及產品質量的唯一之道,就是在工廠導入物聯網技術,提升製造業中的競爭力並且轉化為商業上的優勢。

人力因素也是一大問題。製造業者欠缺具備資安、雲端、工業通訊及資料分析技術的人才。此外,許多製造業專家已陸續退休,導致業界人才流失。另外,隨著大型企業與新創公司的併購案愈來愈多,例如ABB併購貝加萊工業自動化公司(B&R)就是一例。物聯網的實現給予新創公司許多機會,工業物聯網新創公司在2016年獲得超過26億美元投資;根據CBS Insights的調查,工業物聯網在2016年已是連續第四年成長,完成321件交易,總金額超過22億美元。

不同垂直體系演進階段各異

有鑑於上述製造業轉型趨勢,Intel認為物聯網演進可分?三個階段,一、串連各系統;二、智慧互連的物件不僅將終端設備連網,更讓設備之間彼此相連,終端設備也因此具有足夠的運算能力,能夠完成在地分析與在地運作;三、自主與軟體定義的能力被添加至系統中,提供真正自動化的軟體定義體驗。

依據製造業垂直體系不同,物聯網演進的階段也不同。例如,半導體製造業已位於第二階段,在SECS/GEM標準下,多數設備均已連網;而紡織、成衣等產業仍處於第一階段初期,他們使用鍋爐處理原料卻沒有數位溫度感測器、員工必須穿梭在廠房之間以人工測量溫度,並在紙上記錄資料等。

製造業物聯網解決方案亦需要考量特殊限制,包括互通性、生命周期長、重現性、功能安全性、間歇性斷線的網路、服務延續性、易取得性,同時也要符合當地及國家規範。

Intel利用運算能力和通訊領域的深厚經驗,協助製造業正視相關技術及商業難題,進而提供OT/IT整合、資安及可信賴的解決方案以降低風險;以標準化、開放性架構及系統互通性降低成本;透過系統互通性及整合簡化作業流程;並實現可重複使用與擴大規模。

物聯網平台及霧運算興起

今日製造業中有一趨勢,就是串連工廠設備內原本各自獨立的子系統,形塑單一運算平台,為工業設備管理多項應用;例如,一台工廠機器通常內含許多運算裝置,如單個或多個機器控制器、可編程邏輯控制器(PLC)、人機介面(HMI)、機器視覺裝置、資料擷取裝置、安全控制器等。裝置製造商在生產系統時,正逐漸將諸多功能納入單一的、更高效的運算裝置中。 製造業IT與OT系統未來的發展轉型已在進行中,智慧工廠架構轉向霧運算(Fog Computing)的動力包含:

‧ 期望減少必要運作的硬體,以減少成本與空間需求。

‧ 執行非即時作業時,亦可實現即時管控。

‧ 善用新一代處理器更高效的處理速度。

‧ 分析引擎與機器監控能夠於同一個平台上共存。

‧ 輕鬆落實虛擬環境與實體系統安全。

身為全球最大的半導體製造商,Intel對於製造業非常熟悉,內部正在研發一項透過振動分析來運行機器學習的技術,其優點是可以具備偵測能力,在產線運作故障前,即可警示可能造成設備異常的原因。

從製造工廠的廠域到辦公大樓各設施,這項技術將大大影響Intel對於許多設備的維護作業,無論是泵浦、風扇、馬達或任何運作設備,我們估計不久之後,不僅能夠立即得知任一可能問題的發生,更能掌握問題本身,如方位、校準、平衡等。該項技術也將整合Intel現有的警示機制,協助技術人員得知問題發生的時間點,並能採取適當的因應措施。進一步整合後,能夠更好的協調作業順序及零組件訂購,提升即時維護及應變能力。

<本文作者陳立生為英特爾副總裁暨台灣分公司總經理>


追蹤我們Featrue us

本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。瞭解更多

我知道了!