自1760年第一次工業革命以水力與蒸氣突破人、獸力限制,第二次的電力提供動力與支援、第三次的電子裝置及資訊技術校除人為影響以增進工業製造的精準、自動化,並隨著這兩百多年來科技的發展與社會法規的訂定,大幅改善過去工業發展之下汙染、髒亂、粗重工作的環境與社會問題。現在,現代工業正踏著步伐邁向第四波革命浪潮,製造業將結合「雲端科技」創造更多彈性的「智慧工廠」。

智慧工廠的主概念,是由德國提出的 CPS (Cyber-Physical-Systems) 虛實整合系統,發展出以「實體」整合「網路」讓不同系統之間有效率地進行溝通和協調,充份運用「計算」、「控制」、和「通訊」技術,將虛擬世界和實體環境兩者之間的距離縮短,並快速反應環境所需、忠實表達現實環境發生的各種資訊,進而讓系統及設備得以實現自主管理功能。以下是目前智慧工廠的發展主軸,來看看製造業如何應用 Google Cloud Platform 的雲端情境進一步理解 CPS 的奧妙吧 !

 

【資能源管理系統-大數據分析

雲端技術協助工廠在生產製程中,加快取得分析資料的時間,並降低資料分析的複雜性。而資能源的使用也會隨著智慧化的監控,降低生產過程中造成的污染與能源消耗,將能源有效回收再利用減輕環境污染,或是在資源上對工作單據、原物料管理和產品品質…等生產內容的排程及維運進行管理,以最小的人力、能源,突破資源調度、效能表現及成本效益…等傳統限制,達成最高生產效率。

【預測型製造業-資料庫

配合日常作業及生產現場的感測裝置,製造業能彈性地以資料格式擷取業務營運的所有環節建構資料湖 (Data Lake),因此資料湖必須支援從多個資料來源獲取大量資料,長期下來將累積可觀的資訊量,再透過各種技術與分析工具,讓資料應用於各種不同的情境。像在產品發想設計時,配合資料庫、電腦輔助設計和工程進行成品與產線模擬,預測新產品原料、材質…等因素的可行性,避免實際部署產線時可能造成的產程或公安上的危機,甚至預測故障進行維護,延長機具壽命。

【多元且彈性地生產-IoT 物聯網 & 機器學習

過去「集中式」的生產工廠,將生產的程序制式化,無法即時應變現代產品的快速生命週期,以至於數據與產業動態被行銷通路商掌握,讓他們往往比製造廠獲得更多利潤。現在,製造業結合軟體優勢後將重新取得話語權,無論是讓閘道和邊緣裝置使用 AI 技術,將工廠環境和設備資訊進行匯集,以利工廠人員針對設備和製造流程做出即時反應,也能程式化數位控制甚至讓機器自主學習、自訂訓練模型,達到完全自動化的智慧工廠,滿足漸趨多樣的生產需求,無論小批量、個性化製造或大量、標準化生產都能達成。