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工業(yè)4.0來(lái)襲 制造思維大翻轉(zhuǎn)

http://www.debgrams.com 2017-07-13 16:00 來(lái)源:ctimes 廖家宜

工業(yè)4.0,也有人將之稱(chēng)為第四次工業(yè)革命,從德國(guó)率先提出這個(gè)說(shuō)法以來(lái),全球隨之興起,各國(guó)開(kāi)始有了自己的“口號(hào)”,包括美國(guó)推動(dòng)“先進(jìn)制造伙伴計(jì)劃(AMP)”、中國(guó)主打“智能制造2025”等,以及日本、韓國(guó)、法國(guó)、英國(guó),工業(yè)4.0的概念遍地開(kāi)花。

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智能工廠驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)

智能工廠是推動(dòng)工業(yè)4.0的重要引擎,借助物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),不僅可借此提高生產(chǎn)力與制造效率,更同時(shí)也成為驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)的一股力量。國(guó)際管理顧問(wèn)公司Capgemini發(fā)布一項(xiàng)研究調(diào)查報(bào)告,該報(bào)告針對(duì)營(yíng)收超過(guò)10億美元的制造商進(jìn)行調(diào)查,根據(jù)這份報(bào)告中的數(shù)據(jù)指出,制造商預(yù)期對(duì)于智能工廠的投資,將在未來(lái)五年內(nèi)促使制造效率提高達(dá)27%,相較于1990年代的速度增長(zhǎng)有七倍之多,不僅如此,這也將挹注全球經(jīng)濟(jì)高達(dá)5000億美元,甚至可望來(lái)到1.5兆美元的驚人價(jià)值。

智能工廠成為全球產(chǎn)業(yè)邁向工業(yè)4.0的過(guò)程當(dāng)中,必然歷經(jīng)的轉(zhuǎn)型過(guò)程,目前各國(guó)也都在加速智能工廠的建置,該報(bào)告還指出,預(yù)估到了2022年底,在這些制造商的工廠當(dāng)中,將有21%的比例將會(huì)是一座又一座的智能工廠。

而若從目前各國(guó)布署情況來(lái)看,如美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)及英國(guó)等這些在早期便已投入智能工廠計(jì)劃的國(guó)家,已有半數(shù)著手轉(zhuǎn)型智能工廠,但在印度及中國(guó)卻僅有28%及25%。

德國(guó)雖一向被認(rèn)定為全球制造業(yè)的標(biāo)竿,但現(xiàn)階段也無(wú)一家企業(yè)可以達(dá)到真正4.0的水平,那么我們的企業(yè)也就更不用說(shuō)了。更何況轉(zhuǎn)型工業(yè)4.0的確不是件容易的事,由于過(guò)去各部門(mén)分工精細(xì),從營(yíng)運(yùn)層、管理層、現(xiàn)場(chǎng)端等各自為政,但因工業(yè)4.0訴求軟硬件、跨部門(mén)垂直整合,且每一家企業(yè)在導(dǎo)入的訴求上皆有所不同,從確保企業(yè)各部都能夠掌握整個(gè)流程運(yùn)作,就已非易事了,何況后續(xù)還得深入研究技術(shù)層面執(zhí)行的問(wèn)題。

“邁向工業(yè)4.0實(shí)是一段漫長(zhǎng)的過(guò)程,不可能一蹴可及,即便是如鴻海、英業(yè)達(dá)已及堪稱(chēng)『最接近4.0』的臺(tái)積電等大廠,也不敢自稱(chēng)完全達(dá)到工業(yè)4.0。”

面對(duì)臺(tái)灣企業(yè)的現(xiàn)況,鼎新計(jì)算機(jī)副總裁潘泰龢與陳慈婷皆一致這么認(rèn)為。

但當(dāng)企業(yè)欲導(dǎo)入工業(yè)4.0時(shí),首要面對(duì)的卻是“不知道自己能做些什么。”博世工廠自動(dòng)化銷(xiāo)售協(xié)理陳俊隆就觀察到,發(fā)展工業(yè)4.0最大的阻礙,是來(lái)自于客戶(hù)的需求不明確。臺(tái)灣的制造業(yè)也面臨了相同的問(wèn)題,大家都不知道自己應(yīng)該如何著手,所以他們需要一個(gè)有相當(dāng)制造經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家,去檢視工廠內(nèi)部的問(wèn)題點(diǎn)是什么,并且如何優(yōu)化。若是這一類(lèi)的廠商不能明確的了解自身需求,那么即可能產(chǎn)生需求方與供給方的落差。

而對(duì)于智能工廠,鴻海集團(tuán)副總裁呂芳銘也表示,企業(yè)真正的根本在于“核心”,也就是自身的實(shí)力,最重要的是要把本業(yè)做好,強(qiáng)化企業(yè)的運(yùn)作與提升競(jìng)爭(zhēng)力,再加上物聯(lián)網(wǎng)等科技方法的協(xié)助,才能“如虎添翼”,否則只會(huì)畫(huà)虎不成反類(lèi)犬,淪為一只“蝙蝠”。

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圖一 : 智能工廠是推動(dòng)工業(yè)4.0的重要引擎,不僅可借此提高生產(chǎn)力與制造效率,同時(shí)也成為驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)的一股力量。(Source:shmds)

關(guān)燈工廠≠智能工廠

談到智能工廠的發(fā)展,機(jī)器人可以說(shuō)是其核心裝備之一,尤其在現(xiàn)今勞動(dòng)人口缺乏的情況下,工業(yè)機(jī)器人更是替代人力的不二首選。不論是傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人到現(xiàn)今越來(lái)越廣泛使用的協(xié)作型機(jī)器人,目的都是在為整個(gè)工廠提升生產(chǎn)效能。

根據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)的報(bào)告指出,截至2019年,全球部署的工業(yè)機(jī)器人將會(huì)增加到260萬(wàn)臺(tái),這比過(guò)去寫(xiě)下新紀(jì)錄的2015年時(shí)期又增加了約一百萬(wàn)臺(tái)。而從行業(yè)區(qū)分,則有70%的工業(yè)機(jī)器人被應(yīng)用在汽車(chē)、電子及金屬機(jī)械等領(lǐng)域較多,可視為需求最為強(qiáng)勁的市場(chǎng)。

被外界譽(yù)為智能工廠的標(biāo)竿,鴻海集團(tuán)的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進(jìn),預(yù)計(jì)年底將成立。這些關(guān)燈工廠手中握有6萬(wàn)臺(tái)工業(yè)機(jī)器人大軍實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn),規(guī)模堪稱(chēng)全球之最,但即便如此,鴻海也不敢自詡自己走在“工業(yè)4.0”上,而是稱(chēng)自己在“工業(yè)3.5”的階段。

許多人在定義工業(yè)4.0的時(shí)候,大部分都會(huì)認(rèn)為應(yīng)是一座充滿(mǎn)全自動(dòng)化的工廠。但事實(shí)上,一間全自動(dòng)化的工廠并不能代表即是智能制造,因?yàn)樽詣?dòng)化技術(shù)從過(guò)去到現(xiàn)在持續(xù)不斷演進(jìn),并不是應(yīng)對(duì)工業(yè)4.0的浪潮下所應(yīng)運(yùn)而生。國(guó)際工業(yè)大數(shù)據(jù)專(zhuān)家李杰就說(shuō),“自動(dòng)化”可以取代人力執(zhí)行重復(fù)性的工作,把做不好的工作做好,但“智慧化”卻可以做到人力不能做的事情,甚至做得更好。

對(duì)于智能制造,我們應(yīng)該著重思考的是“智慧化”而非自動(dòng)化。鼎新集團(tuán)副總裁潘泰龢表示,推動(dòng)智慧化的關(guān)鍵就在于人工智能,賦予機(jī)器如人的大腦般具有分析、思考、推論、決策的能力,未來(lái)不需要人類(lèi)在一旁監(jiān)看,也能做出相應(yīng)且合適的決策,這才是真正關(guān)燈工廠的意義。呂芳銘在今年Computex2017展會(huì)上也曾表示,鴻海發(fā)展關(guān)燈工廠的下一步,就是要透過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化。

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圖二 : 被外界譽(yù)為智能工廠的標(biāo)竿,鴻海集團(tuán)的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進(jìn),預(yù)計(jì)年底將成立。

人工智能領(lǐng)銜機(jī)器人

不過(guò)人工智能的定義很廣泛,這當(dāng)中由許多技術(shù)集結(jié)而成,尤以工業(yè)機(jī)器人而言,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用十分重要。比較淺顯的說(shuō)法,就是讓機(jī)器人去模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,并重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使其不斷改善自身的性能。

領(lǐng)軍全球工業(yè)機(jī)器人的制造商庫(kù)卡(KUKA)表示,人工智能可協(xié)助機(jī)器人適應(yīng)環(huán)境所帶來(lái)的不確定性與任何變動(dòng)。不僅工業(yè)環(huán)境,機(jī)器人勢(shì)必還會(huì)進(jìn)入其他應(yīng)用領(lǐng)域,如專(zhuān)業(yè)服務(wù)型機(jī)器人或一般服務(wù)型機(jī)器人,這些機(jī)器人的對(duì)象則變成一般大眾,因此必須變得更加靈活、更具調(diào)性,而此時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)派上用場(chǎng),協(xié)助這類(lèi)型的機(jī)器人對(duì)于應(yīng)用領(lǐng)域所需的專(zhuān)業(yè)技能更加熟稔與迅速適應(yīng)私人環(huán)境。

結(jié)合人工智能技術(shù)的機(jī)器人,庫(kù)卡便透過(guò)開(kāi)放模式來(lái)收集并解讀數(shù)據(jù),并借助Microsoft Azure云端平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。而庫(kù)卡目前也正在針對(duì)許多項(xiàng)目進(jìn)行研究中,例如RobDream。在RobDream中,機(jī)器人能夠在停工階段提升自己的能力進(jìn)行優(yōu)化,和人類(lèi)一樣處理發(fā)生的事情,并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),像是針對(duì)算法進(jìn)行情境相關(guān)的優(yōu)化與配置。

對(duì)于庫(kù)卡而言,有一個(gè)特別重視的市場(chǎng),就是電子業(yè)。原因在于現(xiàn)今市場(chǎng)上有越來(lái)越多電子產(chǎn)品推陳出新,許多業(yè)者因此必須加快產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)速度、縮短產(chǎn)品生命周期來(lái)迎戰(zhàn)對(duì)手,因此產(chǎn)線(xiàn)需具備高度的靈活性以滿(mǎn)足快速變化的生產(chǎn)需求,但此同時(shí),又必須要求成本盡可能維持在最低的水平,庫(kù)卡表示:“這正是我們的機(jī)器人發(fā)揮作用的地方!”。

日本工業(yè)領(lǐng)域人工智能專(zhuān)家Tomi則認(rèn)為,機(jī)器學(xué)習(xí)可為將來(lái)生產(chǎn)線(xiàn)帶來(lái)一些重大變化,“它正在改革整個(gè)制造環(huán)境”。例如,透過(guò)機(jī)器視覺(jué)代替過(guò)去以肉眼進(jìn)行檢查作業(yè),這種方式是透過(guò)把工程師的人工檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)算法去實(shí)現(xiàn)無(wú)人化檢測(cè)。或是大幅改善工業(yè)機(jī)器人在進(jìn)行零件分撿的作業(yè)性能,經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)后,機(jī)器人即可知道每次的動(dòng)作是成功或是失敗,亦或是移動(dòng)到哪個(gè)位置會(huì)有更高的成功率等,根據(jù)實(shí)驗(yàn)證實(shí),機(jī)器人在歷經(jīng)8小時(shí)的學(xué)習(xí)后,分撿成功率竟可達(dá)到90%,這已和一名純熟的作業(yè)人員擁有相當(dāng)?shù)乃健?/p>

甚至,更可作為工業(yè)機(jī)器人的故障感知,在異常前預(yù)測(cè),從而避免機(jī)器故障帶來(lái)的損失和影響。現(xiàn)在的工業(yè)機(jī)器人大多配有傳感器來(lái)搜集正常或異常工作時(shí)的波型、電流等訊息,而透過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)后,通過(guò)反復(fù)觀測(cè)到的波型,可以檢測(cè)到人類(lèi)難以感知的細(xì)微變化,并在機(jī)器人徹底故障前就提出預(yù)警。

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圖三 : 人工智能賦予機(jī)器如人的大腦般具有分析、思考、推論、決策的能力,未來(lái)不需要人類(lèi)在一旁監(jiān)看,也能做出相應(yīng)且合適的決策。(Source:CBC.ca)

工業(yè)4.0發(fā)展至今仍無(wú)標(biāo)準(zhǔn)化的架構(gòu),為此也在執(zhí)行上增加不小的難度,面對(duì)智能制造的轉(zhuǎn)型,企業(yè)在踏出第一步前,必須先了解自己最主要的需求為何,而非僅僅追求百分百的自動(dòng)化生產(chǎn)流程。而諸如人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn),或許一般中小企業(yè)或傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)等“門(mén)外漢”對(duì)此并不了解,因此最好的方法,還是不要自行關(guān)起門(mén)來(lái)做,而是訴求專(zhuān)業(yè)分工,借助如系統(tǒng)整合商的專(zhuān)業(yè)技術(shù)協(xié)助導(dǎo)入,以達(dá)到優(yōu)化的效果。

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