打造垂直貫穿OT、IT層的AIoT智能工廠
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者: 台達機電事業群】
提到AIoT,多數人最先想到的就是AI運算與物聯網(IoT)。台達以多年豐富的「智」造經驗和深厚的軟、硬體實力,從不同的角度切入AIoT的應用,深度剖析如何從設備的控制、感測導入AI和IIoT技術,真正打造貫穿設備層(OT)和資訊層(IT)的AIoT整合方案,並透過自身成功經驗,協助客戶落實AIoT的建置升級。
在各行業數位轉型的時代,設備、製程、產線正在不斷的進步,各種過去可度量的、不可度量的資料和記錄,都在快速地轉化成數位資訊,進而產生大量的數據。為了收集這些數據資料,物聯網的需求也日益提高。
此外,除了收集數據,後續還需進行逐一分析、歸納、解析,產生有效的系統化資訊提供給執行單位做為決策判斷。然而現代設備日益精密,資訊量的成長速度遠超出人類可以學習判斷的能力,因此造就人工智慧(AI)的發展應用。當AI與物聯網(IoT)結合,即形成謂的AIoT(AI + IoT)。
隨著近年智能製造潮流引領工廠、產線、設備升級,AIoT已從概念開始落地應用。台達已針對設備聯網推出許多軟硬體產品,也將相關技術和設備導入自家產線,打造數位化、可視化的機台與產線。在AI方面,台達也已成功將AI技術應用在外觀檢測、馬達異音辨別和檢測,大幅將漏檢率降至趨近於零。透過聯網,可將AI檢測know-how快速複製到不同產線、廠區,後續亦持續推廣至其他的應用需求。
但要真正落實AIoT,必須從工廠中最小的單位 – 設備的控制、感測元件開始導入。而其中AI、IIoT(Industrial IoT;工業物聯網)分別扮演不同的角色、發揮各自功能,並串連、整合成一體化的方案。
串連數位及物理世界 打造虛實整合的工業物聯網
IoT可說是AIoT的基礎。在智慧工廠的應用領域中,整體系統的可靠度及響應速度要求較高,所應用的物聯網平台需加上工業應用規範,因而被稱為工業物聯網、即所謂的IIoT。
不論是1989年的CIM(Computer Integrated Manufacturing)參考模式,還是2011年工業4.0 (Reference Architecture Model for Industrial 4.0;RAMI 4.0),要完成工廠數位轉型,最基礎的仍是車間的數位化。經由各種IT技術將生產及檢量測設備所輸出的資訊收集與分析,產生有效的決策資訊,提高工廠的管理能力,減少不必要的人力、物料成本浪費,將投資效益最大化。
製造型企業的數位轉型,需要將資訊流貫穿車間的垂直及水平二個面向:在垂直面向,包含最基礎的工控元件、製程設備、數據收集、向上串接製造執行系統(MES);而水平面向則涵蓋整個製造流程,由ERP訂單轉工單至最終的成品出貨。要整合這垂直及水平的資訊,IIoT是最重要的關鍵。
在工廠製造產品的過程中,設備層(Operation Technology;OT)會大量產生各式的資訊,最主要的包括:製程的動態資料(Process Data),例如生產過程履歷、機台工程參數(Engineering Data),以及資產的靜態資料(Asset Data),例如機台設定參數、在製品的檢量測結果等。
至於串連IT與OT層,需要由工控元件的連線能力(Connectivity)開始探討,包含感測元件、驅動元件、運動控制、工業用通訊模組等。將這些具有連線能力的工控元件,透過自動化整合的流程實現標準化、規範化,並連結至工業物聯網平台,才能為實現智慧工廠的打下基礎,進一步走向工業4.0虛實整合。
IIoT與AI加值 打造智慧工廠
眾所周知,在AI應用領域需要大量的資料收集、運算分析。各大IT公司,如Microsoft、Amazon、Google等都投入大量的資源,在自家的雲端平台上打造AI解決方案,希望可以在IoT平台提供更多的加值服務,建構自己的AIoT生態圈。
台達亦導入AI和IoT在許多工廠製程,真正實現先進智能製造。舉例來說,台達將AI運算建構在IIoT平台上,成功應用在被動元件的AOI六面檢測,加上即時的在線AI影像識別技術,實現AOI機台自我學習,精準判斷、快速響應,識別速度達毫秒等級、正確率在99.5%以上,並為客戶實現零漏檢要求。
此外,在面板業的應用領域,利用AI技術能夠精準分類各製程段超過50種之上的缺陷(Defect),取代約60%人工複檢,解決人力不足、檢驗品質不穩定的問題。台達不斷擴大AI相關技術的應用,如前述在風扇 / 馬達等異音驗測等頗具成效。
垂直貫穿的AIoT
當業界將目光聚焦在AI、數據、聯網等上層管理時,台達透過自身實戰經驗,從不同的角度來解析AIoT。根據台達的觀點,要實現AIoT,除了人工智慧、物聯網平台等關鍵技術之外,更重要的是感測元件的連線能力(Connectivity),可以讓現場設備實現第一層的智能化和優化。
在設備、裝置(Device)上加上各種感測元件,收集大量的資料,將資料傳到雲端(Cloud)或地端(Edge)的物聯網系統,而後利用系統中的AI進行運算、分析,再將結果回饋至設備本身的運動控制元件,達到機台自我學習、自我調試,運作時可以更快、更好的適應各式使用場景。
附圖:圖一 : 隨著近年智能製造潮流引領工廠、產線、設備升級,AIoT已從概念開始落地應用。(source:台達)
圖二 : 台達IIoT與AI整合應用方案架構(source:台達)
圖三 : 台達將AI技術應用在風扇檢測,為客戶實現零漏檢要求。(source:台達)
資料來源:https://udn.com/news/story/6903/5307184?from=udn-relatednews_ch1015
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MES 系統建構智慧工廠主要管道,體現在提升智慧工廠四大能力上,即網路化能力、透明化能管理、無紙化能力、以及精細化能力,這四大能力是企業建構數位化產線、智慧工廠的目標,當然這些能力的提升需要,在平台化 MES 系統搭建的前提下,MES 系統首先在對工廠各個環節,生產數據即時採集功能的基礎上,對數據進行跟蹤、管理與統計分析,從而進一步幫助企業將工廠生產網路化、透明化、無紙化,以及精細化落地⋯⋯
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【降低「智慧製造」門檻的秘訣:技術系統社會化,操作介面遊戲化】
經過多年籌備,由經濟部加工出口區管理處負責開發、營運、管理的「台中軟體園區」(簡稱中軟) 憑藉地利之便,可望為當地原就頭角崢嶸的機械產業,鋪設提升競爭力的溫床;而東海大學軟體工程與技術中心宣佈將攜手鼎新電腦於中軟設立「智慧機械用戶體驗設計基地」(IMUX) 的舉措,更被東道主——管理處處長黃文谷視為:「銜接資、通訊使用體驗最後一哩路」的重要標誌。
「IMUX」乃是「智慧機械 IM+使用者體驗 UX」的複合詞,旨在加入物聯網 (IoT)、人工智慧 (AI)、雲端大數據以及人性化介面和感性設計元素後,能為設備業者拉抬競爭優勢、打造高值化的智能機台、協助實現智慧工廠,讓台中這個以精密機械園區聞名遐邇的城市成功晉身為「智慧機械之都」。科技與感性的結合不可或缺,在強化功能、可靠度和安全性之餘,還須考慮耐用美觀、友善操作、防呆機制,以及容易學習、維護保養等人因面向;希望藉由 IMUX 做跨域整合,提升產品附加價值。
鴻海集團內部即設有人因中心,以使用者立場為設計出發點,包括人機協作與虛實整合,以視覺化方式呈現,大幅節省時間、成本。清華大學曾以點雲 (point cloud) 等數位工具為工廠裝配線設備和空間建置 3D 模型,並掃描人體影像供軟體驅動、捕捉現場動作進行動畫模擬,仿效「數位雙胞胎」(Digital Twins) 概念建立「Digital Human Model」,即時評估生產效率以及作業型態是否對真人有不良影響?姿勢會否傷害肌肉骨骼等生理結構?目前東海大學校內主要建築亦建有內、外環境 3D 模型。
另一個耐人尋味的問題是:在智慧化過程中,人機 vs. 機人,究竟誰才是主角?答案是:不同場域有不同需求。即使自動化程度極高的鴻海,作業員有些精巧動作,現階段機械手臂仍無法勝任;例如,iPhone 組裝須依靠人力、以鏡子為視覺輔具把手伸到產品背後做扣環動作。智機產業有三大趨勢:人機無圍籬協作、操作介面的聲光遊戲化 (gaming),以及結合虛擬實境/擴增實境 (VR / AR) 或語音助理,將五感體驗虛擬化並連結到後端資料庫。善用遊戲化的「共性元素」可降低教學成本、甚至不用教學,大幅提升易學性 (Learnability)。
資訊業與機械業如何看待「智慧製造」?公部門又能給予什麼協助?一起瞧瞧去~~~
延伸閱讀:
《智機聯網,人因工程重要性不減反增!》
http://compotechasia.com/a/shi__shang_/2018/0122/37920.html
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