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2017年7月28日 星期五

PMCXTALK1050705 高聖精密機電 吳迎帆 執行長



來源:物联之家网






根據調查,我們台灣在轉型智慧製造或升級,自動化生產線的產業當中,尤以半導體與光電產業居多,但論積極程度,傳統產業卻是一枚不可忽視的亮眼新星。

從世界第一大運動鞋代工廠寶成、世界第一大自行車製造商巨大,再到台股重要支柱的台塑集團等,橫跨多個領域的傳統產業,都不約而同積極導入智慧製造。而在這當中,亦有不少「Made in Taiwan」的傳統產業企業在國際上發光發熱。

東元電機打造全球首條馬達智慧生產線
東元電機董事長邱純枝認為,台灣廠商未來的競爭力就在於大量訂制化。對於市場上產品少量多樣與高訂制化日益漸增的需求,台灣製造業若想要保持國際競爭優勢,建設智慧自動化的彈性生產線勢在必行。「智慧生產線對於未來製造業「根留台灣」至為重要,唯有訂制化才是Made in Taiwan可以存續的方向。」邱純枝這麼說。

【新唐人/NTD】斥資3億台幣 東元馬達智動化產線啟用|東元電機|工研院|工業用馬達


但像東元電機這樣的傳統產業大廠,升級智慧製造確也實屬不易,邱純枝表示,舉例來說,東元電機原先只是要購入自動機台,但仔細思索,一台自動機台是專為大量生產而生,並不符合未來訂制化訴求的趨勢,加上現今對品質與交期的把關,也日漸嚴苛,一台單純的自動機台,已經無法滿足上述需求,因此東元電機借助物聯網技術,來解決這些問題,以達到所謂真正的智慧製造。

東元電機是台灣這國家馬達製造第一大廠,同時也位居全球前三大工業馬達製造廠,至今成立已超過六十年。在今年六月,東元電機才剛正式啓用位於桃園中壢的「馬達固定子自動化生產中心」,該廠區斥資約3億多台幣,且耗時一年半打造。

但這座佔地800平方公尺的廠區,最引以為傲的是,其運用3D視覺機械手臂、無人搬運車(AGV),以及自動捲入線機等,智慧自動化生產技術,更大量應用東元集團自行研發的,各種生產管理系統,組成全球首例且規模為亞洲最大、最完整的工業用馬達智慧生產線。

導入「馬達彈性生產智動化生產線」,現在生產在線的人力由過去60人銳減到僅剩20人,現今廠區內2/3的人力,雖已改用自動化機械替代,但生產效率卻因此大幅提升。

舉例來說,過去要花400分鐘的時間,才能產出一台馬達,但導入智動化生產線後,僅要20分鐘便能完成,現在一天八小時作業時間,便可生產580台馬達,年產量從10萬台增加到22萬台,東元電機也進一步表示,生產線在人力縮減之際,整體效率卻能較以往提升三倍以上。
然而,人力縮減卻不代表人工操作跟著退化、被取代,相反地,反而更增進人工操作的效能,像是過去每一作業人員平均一天僅能生產10台馬達,但透過智慧生產線的協助下,現在平均一天生產力可大幅提升至34台。



  圖一 : 東元電機董事長邱純枝認為,台灣廠商未來的競爭力就在於大量訂制化。(Source:東元電機提供)

左右馬達性能的線圈繞線,是生產馬達的首要步驟。從馬達的生產指標佔積率來看,過去東元電機採用人工入線,只能達到75%,且還須在兼顧可靠品質的情況下,技術難度會更高,因而東元電機在馬達生產的第一步中,就先導入自動捲入線機來解決這個問題。

自動捲入線機比起人工入線,可達到一分鐘1800轉的效率,僅在短短幾秒鐘之內,便可將馬達的核心組件鐵芯製作完成,佔積率也從75%提升到90%,而在捲入線後,最後才交由人工來處理線頭裝接。

此外,過去倚靠老師傅的經驗,很容易直接影響到產品質,但現在透過自動化設備的輔助,在年輕一代人力的作業下,亦可同時保障產品質,無須擔憂作業人員經驗是否不足。

初步組裝後,經由穿梭在廠區內的自動無人搬運車(AGV),即能夠將一顆顆重達80公斤的鐵芯,集中搬運到廠內相對應的位置,而這些無人搬運車載重可達1公噸。

東元電機將無人搬運車與管理系統進行整合,可借後端集團內自行研發的MES系統下達派工指令,AGV即可自動行駛至入料口、生產線及機器人工作區,進行物料雙向運送。

該廠區內共設置無人搬運車50個站點、共1225個運送路徑,而這當中又必須推算出最有效率的路徑,並同時得做到互相不碰撞等要求,提供技術研發的工研院,也為這條智慧生產線付出心力,工研院機械與機電系統研究所智慧機器人技術組組長游鴻修便表示,要做到上述要求並不容易,然而現在這些無軌式AGV確實已能在廠區內靈活地進行移動,執行物料取放、搬運等,在無安全疑慮且載重量龐大可謂做到全台第一。

東元電機內部工程人員表示,該無人搬運車採無軌方式,借由鋪設樹狀磁條道路,並結合RFID生成自由路徑,同時符合機器人定位精度,進行三條生產線物流移動。

由於採自由行走路徑,在安全防護方面,面對交會車輛、工作人員或障礙物時,也可做到自動閃避,或優先禮讓高重要度的車輛,彼此之間井然有序。

而廠區內一台台藍色的機械手臂穿梭其中,除了取代人力搬運之外,也可做到物料精準抓取與判別。該機械手臂採用3D視覺技術,並一共裝有3顆鏡頭分別針對馬達的位置、高度、形狀進行辨識。

透過螢幕比對,作業人員亦可判斷手臂抓取的鐵芯是否正確,而透過3D視覺手臂,也可自行判斷抓取的是半成品,還是完成品,東元電機內部工程人員表示:「精準的定位誤差,比一根頭髮還要細微。」
導入智慧生生產線的獲益,不僅提升製造效率,對於企業整體營收與成本也有明顯改善。

邱純枝透露,在實際運用智慧化生產後,不僅使機台數量減少30%,成本也下降10%,但如先前所說,整體效率卻能因此提升三倍以上。

邱純枝也表示,面對現在人力缺工的問題,確實可借由導入智慧生產線來解決,但東元電機從傳統產業角色升級智慧製造,主要考慮製造過程本身的複雜性,加上現有市場訂制化需求提高。而對於傳統產業來說,建設系統整合也為一項挑戰,但企業仍須找到適合的生存之道,否則要實現「根留台灣」的目標,則會困難重重。


  圖二 : 穿梭在廠區內的自動無人搬運車(AGV)得推算出最有效率的路徑,並同時得做到互相不碰撞等要求。(攝影廖家宜)


  圖三 : 廠區內機械手臂採用3D視覺技術,一共裝有3顆鏡頭分別針對馬達的位置、高度、形狀進行辨識。(攝影廖家宜)
  
做出台灣「價值」 高聖精密轉型做預測服務
今年五月受邀至芝加哥國家實驗室(DMDI)(類似於示範工廠)展示智慧機械設備,又在2016年時,在德國斯圖加特金屬加工業展(AMB)上得到廣大迴響,讓當地大品牌企業感到競爭壓力,同樣在2016年,它參與了日本國際工具機展覽會(JIMTOF),更讓競爭對手一口氣派20幾個人組隊,浩浩蕩蕩到攤位前探查,也登上日刊工業新聞。

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在美、德、日三地發光,這間讓外國企業為之驚艷與感到「緊張」的企業,就是台灣的高聖精密機電,也是「Made in Taiwan」的代表。

高聖精密機電專門生產帶鋸機床,一般人或許對於這樣產品,並不是很熟悉,但它卻是製造業的第一步。高聖精密機電執行官吳迎帆舉例:「鋸床就像菜刀,將買回來的食材一一切好才能下鍋烹煮。」從鋼構橋梁、機器加工到精密科技等,拿到相應材料的第一件事就是切,材料若失准切不好,生產流程就無法繼續,也因為如此,鋸床一直以來都扮演著「絕對不能停機」的角色。

而且現今材料的應用越來越好,導致鋸床在切割這些越來越硬的材料時更增加難度,因而業界對於鋸床的標準也會更高,這也是高聖精密,目前所面臨的最大挑戰。

高聖精密機電成立至今40年,是間「有點年紀」的企業,面對全球製造業,如今正紛紛踏上轉型的路途,高聖精密也一直在思考,以外銷為主的他們到底該如何做,才能在國際上保持競爭力?

吳迎帆幾年前,在一場活動上初遇國際工業大數據專家李傑,被李傑一句「除了繼續生產性能更好的鋸床之外,還打算做出點什麼?」給問倒。李傑認為,全球製造業各有所長,德國做「強」、日本做「精」、美國做「新」、中國做「大」,那麼台灣的特色是什麼?他則是認為,台灣需要做出「價值」。

面對客戶,企業是否夠瞭解客戶的需求呢?吳迎帆舉例,就像消費者要購車找上Toyota而非賓士的時候,他要的是能夠安全地開車返家,找到一條安全的歸途,而同樣地,客戶的訴求,就是想安全地切完材料之後收工回家。

如何做到讓客戶在使用設備之後無後顧之憂,這就是高聖精密思考價值的所在。於是,高聖精密從單純鋸床設備的提供者,開始轉型成為針對設備進行健康預測的服務提供商。

而針對設備進行健康預測與維護,高聖精密則是借助大數據來實現。高聖精密發現對客戶而言,最大的不確定性與憂慮,是來自於設備上的刀具,刀具的穩定性影響整個機台設備的運作,甚至影響交期,吳迎帆解釋,客戶需要掌握機台的使用狀況,以及換刀具的最佳時機,在刀具尚未完全損壞前就先進行汰換,避免臨時停機的窘境。


  圖四 : 高聖精密從單純鋸床設備的提供者,開始轉型成為針對設備進行健康預測的服務提供商。(SourceYoutube)
  
這些針對機台設備的預測,即是來自於大數據的支持,借由多個傳感器的監控,可以對蒐集得來的數據資訊,進行分析與研究,找出設備即將故障的時機,將原先不可預測的情況,變成可視性。

對台灣企業而言,雖然在市場規模或政府支持上,不如其他國家或中國來的更有利,但不容忽視的是,台灣產業擁有絲毫不遜色的實力。各國製造皆有所擅長的優勢,就像人生各有所長,因此找出自身特點與價值,才能在這場工業4.0的競逐中逐漸找出一條走得踏實的路。


                                                                                                                                                                                                                 


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