這幾年來,智慧製造大趨勢已勢不可擋,這是由於終端消費者長期不可逆的消費習慣改變,例如: 消費者喜新厭舊導致新產品生命週期越來越短、或對彰顯自我價值需求變高,導致產品越來越少量多樣,以及消費者不耐等待,導致工廠被要求縮短交期。這些持續改變的剛性需求,使得工廠『過去可以的,現在不見得可以; 現在可以的,未來也不見得可以』,如圖1所示。製造業工廠如果不求改變,將會如同溫水煮青蛙,慢慢失去競爭力。因此工廠逼不得已必須引入更多新技術來縮短交期、成本與最少訂購量 (MOQ, Minimum Order Quantity),以因應大趨勢改變。這也就是為何這幾年來,機器人、自動化、物聯網、大數據,乃至於AI人工智慧,如雨後春筍般盛行的原因。
數位轉型, 智慧製造, 智慧機械, 科技管理

機台設備原生智慧化趨勢探討

資料夾icon 科技新知
行事曆icon 2021/07/15
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這幾年來,智慧製造大趨勢已勢不可擋,這是由於終端消費者長期不可逆的消費習慣改變,例如: 消費者喜新厭舊導致新產品生命週期越來越短、或對彰顯自我價值需求變高,導致產品越來越少量多樣,以及消費者不耐等待,導致工廠被要求縮短交期。這些持續改變的剛性需求,使得工廠『過去可以的,現在不見得可以; 現在可以的,未來也不見得可以』,如圖1所示。製造業工廠如果不求改變,將會如同溫水煮青蛙,慢慢失去競爭力。因此工廠逼不得已必須引入更多新技術來縮短交期、成本與最少訂購量 (MOQ, Minimum Order Quantity),以因應大趨勢改變。這也就是為何這幾年來,機器人、自動化、物聯網、大數據,乃至於AI人工智慧,如雨後春筍般盛行的原因。


圖1 製造業無法迴避的大趨勢

智慧製造與智慧機械雙引擎合力

製造業現場智慧化涉及的層面很廣,主要分二個層面: 首先是由上而下管理好工單。大部分工廠是透過導入MES (製造執行系統, Manufacturing Execution System),針對生產途程(Routing)從人機料法環五大環節全面性進行管理。讓工單的工序都能適切安排與管控,避免交期逾約造成違約罰款。但這樣仍然有些侷限,畢竟把每一道工序當成黑盒子來看,只蒐集機況與產量數據,管控上難免不夠周全。因為這等同於預設每一道工序都可以如期如質完成,但實務上並非理所當然如此順暢。當工序上的設備發生不預期停機時,不但該工單會受到影響,有時還會牽一髮而動全身,引發連鎖反應造成巨大浪費。此時,透過機聯網與物聯網的數據加值,讓傳統機械設備可以進化成智慧機械。也就是透過數據來智慧化,提升設備的生產能力、降低不預期停機的風險等,確保每一道製程工序都可以如期如質完工。也就是說,透過由下而上的智慧機械,與由上而下的智慧製造,雙引擎上下合力,進一步提升工廠的競爭力,如圖2所示。


圖2 『智慧製造』與『智慧機械』雙引擎上下合力

什麼是智慧機械呢? 簡單的說,就是讓製造業工廠內的機台設備,不要再『那麼笨了』。傳統設備商總認為客戶最大,所以將運作的全部控制權都交給客戶。說真的,客戶最大沒錯,問題在於工廠客戶不是一個人,而是一群人。例如決定如何運作的是客戶現場主管、決定運轉參數的是客戶研發單位,但絕大多數時間中實際操作機器者,卻是客戶現場作業人員,但作業人員的素質卻常參差不齊,很難掌控。因此若缺乏有效的分級、內置管理機制設計的話,乍看之下,似乎是給製造業現場最大控制權與彈性,卻反而容易狀況百出。此時就算是採用軟性規章制度SOP、或導入軟體例如SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition)甚至於MES來外掛管控,難免還是會百密一疏,難以面面俱到、全面圍堵。這是因為不管外掛如何強大,總比不上『原生』來得周全。加上現場人員常會『生命總會自尋出路』,也難怪工廠內常狗皮倒灶,各種狀況層出不窮。

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