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2020年3月11日 星期三

Enterprise Sensor Integration (ESI): Your Gateway to the Industrial IoT




RFID世界網 劉雨靈



工業4.0為全球製造業大勢所趨,據研究機構報告指出,2015年全球製造領域內的物聯網市場規模約529億美元,預估2020年將成長至1,332億美元,年複合成長率約20.3%;工業用感測器產值也由2016年的25.4億美元成長至2020年的40.5億美元。

物聯網時代,感測為王,一切資訊都要透過感測器來感知、測量、收集資料。物聯網想要走得遠,要看感測器的發展程度,無論是RFID、電壓、溫溼度、氣體等環境感測器,或是安防領域的各種影像、熱感、紅外線、室內定位、警報等感測器應用,甚至機器間的資訊協作、量測、分析到控制,唯有靠這些感測元件來建構物聯網的眼耳鼻舌與四肢,才能完成大數據雲端資料庫的即時蒐集、擷取、運算、分析與資料智慧化,而這兩者正是建構智慧工廠不可或缺的關鍵基石。



IoT sensor devices


資料蒐集落實廠房監控管理
以科技廠房來說,提升產品良率是其第一要務,即使只是改善1%的製程都願意積極嘗試,畢竟人為錯誤是造成良率下降的最主要原因。

例如,在工具機上內嵌可偵測馬達負載、轉速、聲紋、震動、電流等各式感測器,讓機器裝置具備智慧蒐集資訊的功能:當機器手臂牙叉(Fork)組裝精密元件時,能精準穩定地感測其軸向的微小力道,掌握卡匣取放時的受力變化,提供邏輯判斷、找出瑕疵品。

而當機器裝置老化,導致不預期停機或故障,藉助感測器來擷取各種環境資訊,包括溫溼度、酸鹼值、氣體、粉塵等,分析、判斷其作業環境的耐受度,以達到防患未然的功用,讓生產線得以順暢運作。

另外,工業機器人作為未來重要的生產工具,首當其衝便是人機協作。當人與機器同時合作,更需要加裝許多感測器以具備人機協同感應機制,去確定其運作方式不會對人產生危害或影響,從機器手臂的位置去定位每個位移,透過更智慧的安全設計掌握機器手臂外圍狀態;當人員進入共同作業範圍時,手臂會自動減緩速度,待人員離開後,再恢復原始速度,如此即可在不中斷作業的情況下,強化人機協作的安全性。

而搭配定位追蹤感測器,便能夠確認作業中的人員或其他生產相關裝置都在正確的位置,藉助追蹤這些人員和物件,以及兩者的互動狀況,管理者即可全盤監看生產流程,並依此判斷什麼時候、哪段流程需要調整。

其實,廠房之所以透過各式各樣的感測器來監測資料,無非就是想掌握生產品質,達到某種製程條件。藉助製造過程中的資料採集,將能進一步運用後端平台運算做大數據分析,幫助企業獲利。



Global IoT Sensors Market worth USD 27.38 by 2022

大數據分析提升競爭力
誰能快速反應市場變化、生產多樣化產品,誰就是贏家,而大數據即是能加快決策速度、預測未來的最佳應用。資料採集永遠是廠房智慧化的重點,但若資訊未經過處理,只是浪費儲存空間的無用垃圾,必須透過虛擬資訊與實體系統(Cyber-Physical System)的結合,將資料傳到雲端進行儲存、分析,形成決策,進而再回過頭來指導生產。

依據長期量測、統計與分析生產過程的相關資料,當有製程品質逐漸偏離、裝置精密度變差的情形時,便可提早進行預防性保養、維修,甚至發展成先進裝置控制的預警系統,達到自我監測和預測功能,以維持產品製程穩定性、提升良率。

大數據的實際應用,可以郭臺銘的「關燈工廠」為例:富士康過物聯網技術,累積多年生產線上的各種機台資料,並利用影像辨識和機器學習等技術,為這些機具裝置連上神經與大腦做大數據分析,得出生產環節中每一個製造流程的結果;加上各種智慧感測與感測網路的匯入,便可做到讓機器獨立自主運作,在黑暗中也能完成生產。

曾替台積電打造智慧生產的清大教授簡禎富亦曾說過,「談工業4.0,關鍵在資料背後的決策優化。」在智慧製造的流程中,機器人並非要完全取代人力,人所扮演的角色不再是勞動工作的「操作者」,而是晉升到經由後端的大數據分析來下策略判斷,成為生產過程的「設計者」「決策者」以及流程的「管理者」
虛實整合創造企業價值
辨識與分析是安全及生產極為重要的一環,而感測器與大數據則是幫助實現智慧製造的核心技術。藉著廠房內遍佈高精密、高穩定度的感測器捕捉所需資訊,拉進軟體平台建立工業物聯網系統,再運用大數據分析完成虛實整合,預測系統裝置的效能與未來,提高風險控管的透明度與效能,最終達到零故障、優化生產的目標。

如何以創新思維善用物聯網,以實時監控及大數據預測技術,自主優化生產環境的資源分配,將是科技產廠房的致勝關鍵,更有助於業者提高國際競爭力,開拓全新的市場機會。 369171117

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