隨著消費(fèi)市場的生成動力由供給端移轉(zhuǎn)至需求端，促使制造系統(tǒng)較過往更復(fù)雜，藉由部署先進(jìn)感測技術(shù)與結(jié)合AI算法等科技，提高信息可視性及系統(tǒng)可控性，在虛實(shí)整合系統(tǒng)運(yùn)用增加的趨勢下，迎來智慧自動化的工業(yè)4.0智能制造世代，以下將分析協(xié)作機(jī)器人、數(shù)位雙胞胎、預(yù)測性維護(hù)等2019年發(fā)展重點(diǎn)。
1、協(xié)作機(jī)器人隨感測器發(fā)展應(yīng)用價值提高
過往傳統(tǒng)大型工業(yè)機(jī)器人一度扮演工廠中重要角色，然隨著市場需求迅速且多變，高導(dǎo)入門檻、投資成本高、回收期長且應(yīng)用上較為僵固的傳統(tǒng)機(jī)器人漸被Cobot取代。
Cobot能以更低成本為企業(yè)提供更易部署及更高的靈活性，且通常無需額外防護(hù)及大量的軟件套件，進(jìn)而滿足制造過程中不斷變化的需求。
適合導(dǎo)入Cobot的應(yīng)用方式多為真人作業(yè)員周遭重復(fù)性高，但不需真人手工技巧、思考力或臨場應(yīng)變的人工作業(yè)，亦可提升安全性。
相較傳統(tǒng)機(jī)器人，目前Cobot具有價格優(yōu)勢，且驅(qū)使市場成長的推動力主要來自中小企業(yè)，需較快設(shè)計(jì)周期和產(chǎn)品可變性的產(chǎn)業(yè)亦為Cobot主要采用者，例如訴求自動化靈活性的汽車業(yè)及電子制造業(yè)等。
業(yè)界龍頭Universal Robots聚焦解決3D與海外布局
持續(xù)在Cobot產(chǎn)業(yè)握有近半市場且市占率居冠的Universal Robots，透過自動化的新方案聚焦于解決制造業(yè)勞動力短缺問題，針對骯臟、沉悶與危險(xiǎn)的3D工作(Dirty、Dull and Dangerous)，也不斷開發(fā)相關(guān)機(jī)型及應(yīng)用平臺。
在產(chǎn)品研發(fā)外，Universal Robots也積極布局海外市場，尤其鎖定工業(yè)機(jī)器人密集度較低國家，例如擁有全球最大機(jī)器人市場的中國、制造業(yè)占98.5%積極部署工業(yè)4.0但機(jī)器人采用率仍低的馬來西亞，以及每萬名員工僅配有3臺機(jī)器人的印度等。
達(dá)明機(jī)器人續(xù)強(qiáng)化機(jī)器視覺核心能力
2016年底才首度開賣的廣達(dá)旗下品牌「達(dá)明機(jī)器人」，于2018年超越四大機(jī)器人家族之一的日本大廠Fanuc，成為全球協(xié)作機(jī)器人市占第二高廠商。
達(dá)明專注研發(fā)機(jī)器視覺，于Hannover Messe 2019自動化展推出TM Operator系列，當(dāng)中的TM Palletizing Operator能利用視覺檢測自動補(bǔ)正物件及棧板位置偏移，并搭配智慧圖形化界面提供使用者簡單快速編輯，實(shí)時反應(yīng)工作進(jìn)度與監(jiān)控機(jī)械手臂狀況。
達(dá)明進(jìn)一步整合德國IDS的Ensenso 3D相機(jī)和瑞士Asyril震動盤整料情境應(yīng)用等廠商，藉由精準(zhǔn)辨識物件以深化產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，擴(kuò)展其智慧視覺系統(tǒng)生態(tài)系。
傳統(tǒng)機(jī)器人大廠亦投入Cobot設(shè)計(jì)生產(chǎn)
工業(yè)自動化和機(jī)器人技術(shù)大廠ABB是協(xié)作機(jī)器人的主流廠商之一，其Yumi系列包括單臂和雙臂協(xié)同機(jī)器人，為潛在客戶提供比ABB傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人更低成本和更靈活的替代品。
由于ABB具備IoT解決方案Ability，可用于連接機(jī)器人和其他設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)，故能精確監(jiān)控和控制，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動分析提高硬件和流程的性能、可靠性與使用壽命。
在周邊方面，ABB也推出監(jiān)測Dodge帶座軸承(Mounted Bearing)運(yùn)作的無線傳感器，除了透過監(jiān)測溫度與震動狀態(tài)評估軸承健康度外，也希望遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)能使維護(hù)或相關(guān)人員無需接觸處于危險(xiǎn)位置的承軸，仍能安全進(jìn)行檢查。目前ABB持續(xù)在模塊化設(shè)計(jì)平臺上構(gòu)建Cobot，透過更多客制化解決方案，為更多Cobot形狀和尺寸打開大門。
同為四大機(jī)器人家族之一的德國廠商KUKA則致力于人體強(qiáng)化機(jī)器人(Human Robot Augmentation，HRA)，作為人類工作者的延伸，提供更高精度和靈敏度。該技術(shù)透過機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，Cobot可與人類實(shí)時互動，并在不重置的情況下回應(yīng)不斷變化的任務(wù)，因此可應(yīng)用于快速、準(zhǔn)確與安全的安裝組件。
產(chǎn)業(yè)競爭激烈，商品開發(fā)與地區(qū)發(fā)展需格外留意
隨著傳感器及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新與AI的結(jié)合，Cobot持續(xù)往更安全和更易使用等趨勢發(fā)展，并執(zhí)行過往僅能倚靠人力的作業(yè)來增加價值。
由于Cobot并非完全取代人工而是創(chuàng)造互補(bǔ)角色，并透過承擔(dān)或協(xié)助重復(fù)性艱困作業(yè)，幫助提高生產(chǎn)力和工作場所的滿意度，因此一定程度上消弭傳統(tǒng)機(jī)器人取代人力的質(zhì)疑與抵抗，且相對而言，制造商也為工程師提供所需的自動化技能和技術(shù)工具，甚或增加新工作機(jī)會，然而持續(xù)涌現(xiàn)的供應(yīng)商也使該產(chǎn)業(yè)面臨激烈競爭。
2、數(shù)位雙胞胎實(shí)時模擬反饋虛實(shí)，成多元場景應(yīng)用態(tài)勢
數(shù)位雙胞胎是指透過傳感器收集相關(guān)實(shí)體設(shè)備、流程與系統(tǒng)建置而成的虛擬副本，持續(xù)被視為重要的戰(zhàn)略技術(shù)。
相較于模擬技術(shù)，數(shù)位雙胞胎可透過傳感器達(dá)到實(shí)時虛實(shí)整合，意即物理模型和虛擬模型間具有連結(jié)性，藉由傳感器回傳資料后進(jìn)行實(shí)時處理、分析和判斷后，使虛擬模型能產(chǎn)生反饋，進(jìn)而優(yōu)化產(chǎn)品并增加價值。
目前該技術(shù)已在各垂直領(lǐng)域陸續(xù)投入應(yīng)用，例如醫(yī)療保健領(lǐng)域用來管控急診室的等待時間及患者流量、建筑業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控并降低營運(yùn)成本、能源產(chǎn)業(yè)的實(shí)時監(jiān)控及輸配調(diào)控等。
在制造業(yè)方面，數(shù)位雙胞胎多用于生產(chǎn)與設(shè)計(jì)、現(xiàn)場產(chǎn)品調(diào)整，以及未來產(chǎn)品開發(fā)等，可降低產(chǎn)品開發(fā)周期因應(yīng)客制化和少量化趨勢，并延長組件壽命，創(chuàng)造更合理的制造規(guī)劃和精確生產(chǎn)控制，進(jìn)而優(yōu)化整體業(yè)務(wù)流程和操作流。
此外，隨著工業(yè)自動化轉(zhuǎn)型過程中，無線物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的基數(shù)在2018年已突破2,000萬臺，廣泛連結(jié)性及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的建置也促使數(shù)位雙胞胎更精準(zhǔn)，使智能制造得以實(shí)現(xiàn)。
智能制造應(yīng)用的數(shù)位雙胞胎主要分三類，首先，產(chǎn)品面的數(shù)位雙胞胎允許制造商在虛擬環(huán)境中添加所需的調(diào)整，能在產(chǎn)品上線前測試與驗(yàn)證產(chǎn)品功能、安全性和質(zhì)量，大幅縮短總開發(fā)時間。
生產(chǎn)面的數(shù)位雙胞胎則著重于虛擬調(diào)校，進(jìn)而使工廠現(xiàn)場的數(shù)位與全自動化更為落實(shí)。最后，在運(yùn)作面的數(shù)位雙胞胎收集產(chǎn)品、機(jī)臺及整個生產(chǎn)線的運(yùn)行數(shù)據(jù)，透過模擬預(yù)測性能故障、能耗峰值及停機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。
目前數(shù)位雙胞胎解決方案的主要供應(yīng)商包括Siemens、Microsoft、GE與IBM等，雖皆以虛實(shí)整合作為決策者的輔助判斷，然各家發(fā)展重點(diǎn)略有不同，例如GE的Predix資產(chǎn)及運(yùn)營分析著眼于直接績效管理，IBM具有數(shù)位雙胞胎技術(shù)的產(chǎn)品則聚焦于生命周期優(yōu)化。
Microsoft的Azure Digital Twins多應(yīng)用于工廠和電網(wǎng)的整體設(shè)施管理，透過虛擬化建置，搭配可透過軟件定義的硬件設(shè)施，讓使用者藉由服務(wù)快速部署物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。
Microsoft將進(jìn)一步拓展應(yīng)用數(shù)位雙胞胎的便利性，已于2019年推出讓IoT裝置隨插即用的IoT Plug and Play建模語言，亦預(yù)計(jì)整合即將推出的DTDL定義語言(Digital Twin Definition Language)，讓Azure Digital Twins上的記錄、監(jiān)視與分析服務(wù)能支援隨插即用功能。
Siemens透過MindSphere平臺連接實(shí)際的產(chǎn)品、工廠、機(jī)器及系統(tǒng)，將數(shù)位雙胞胎應(yīng)用聚焦于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、現(xiàn)場模擬與決策支援等解決方案，并提出利用該技術(shù)整合模擬工具機(jī)建造商與機(jī)臺操作者真實(shí)流程鏈的解決方案。
此外，考量到CNC及積層制造對模擬需求及調(diào)整彈性的產(chǎn)業(yè)特性，Siemens也推出專為其設(shè)計(jì)的Sinumerik ONE數(shù)位雙胞胎系統(tǒng)。
3、預(yù)測性維護(hù)勝于被動與預(yù)防維護(hù)，然需完整基礎(chǔ)建設(shè)
預(yù)測性維護(hù)是智能制造中相當(dāng)重要的應(yīng)用技術(shù)，透過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與實(shí)時監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀況，優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，可有效預(yù)防停機(jī)等意外發(fā)生，降低維護(hù)成本并使制造商能將正常運(yùn)行時間最大化，以提高生產(chǎn)量。
由于現(xiàn)行工廠的運(yùn)行能力比過往進(jìn)步許多，在全天候運(yùn)作為常態(tài)下，停機(jī)成本將不斷提升，1小時停機(jī)成本可能造成廠商10～30萬美元不等的業(yè)務(wù)損失，計(jì)劃外的停機(jī)更可能導(dǎo)致上百萬美元成本。于此趨勢下，預(yù)測性維護(hù)優(yōu)化停機(jī)規(guī)劃、最大限度減少意外停機(jī)時間、延長設(shè)備使用壽命及員工生產(chǎn)力的特性，使其成為工業(yè)4.0重要應(yīng)用之一。
預(yù)測性維護(hù)同樣建立于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，基本元素包括安裝在設(shè)備或機(jī)器中的數(shù)據(jù)采集傳感器、允許數(shù)據(jù)在受監(jiān)控資產(chǎn)與中央數(shù)據(jù)中心間傳送的通訊系統(tǒng)、儲存處理及分析來自OT與IT系統(tǒng)的中央數(shù)據(jù)中心、具預(yù)測分析能力的算法，以及維護(hù)和流程工程師用于調(diào)查并確定要執(zhí)行的數(shù)據(jù)分析工具與界面。
傳統(tǒng)上較常見作法是將預(yù)測性維護(hù)運(yùn)用于智能制造，包括Siemens、SAP與GE等皆進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用。以SAP為例，將傳感器數(shù)據(jù)與企業(yè)的ERP和企業(yè)資產(chǎn)管理(Enterprise Asset Management，EAM)等業(yè)務(wù)信息結(jié)合，建置在IIoT基礎(chǔ)上，透過異常檢測、頻譜分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等方式優(yōu)化資產(chǎn)維護(hù)。
此外，也能與SAPS和4HANA，甚至第三方維護(hù)執(zhí)行系統(tǒng)共同集成，提高服務(wù)范圍、降低維護(hù)成本及增加資產(chǎn)可用性等優(yōu)勢，讓預(yù)測分析可視化。
IBM于2019年推出Maximo資產(chǎn)績效管理(Asset Performance Management)解決方案，其中的Predictive Maintenance Insights便是使用統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測資產(chǎn)健康狀況，包括故障日期與概率、關(guān)鍵驅(qū)動因素、退化曲線及其他異常檢測。
目前IBM也預(yù)測性維護(hù)技術(shù)運(yùn)用于智慧城市上，例如與美國亞特蘭大交通管理局合作，對資產(chǎn)狀況從追蹤轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測并防止故障，近期更宣布與丹麥國營基礎(chǔ)設(shè)施營運(yùn)商Sund&B?lt(S&B)合作，透過新推出的Maximo for Civil Infrastructure系統(tǒng)整合建筑結(jié)構(gòu)上的傳感器、人員穿戴信息、無人機(jī)回傳數(shù)據(jù)及天氣數(shù)據(jù)等，延長老化橋梁、隧道和鐵路等使用壽命。
4、結(jié)語
智能制造的重要基礎(chǔ)來自工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)之完善建置，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包括從大量機(jī)器收集的傳感器歷史訊號和測量值，以及來自機(jī)器現(xiàn)場監(jiān)測的在線數(shù)據(jù)。隨著數(shù)位雙胞胎和預(yù)測性維護(hù)等輔助決策及預(yù)測性的精準(zhǔn)度提升，傳感器數(shù)量將持續(xù)成長，使得大數(shù)據(jù)的管理與分析至關(guān)重要。
故廠商在架構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的同時，也將面臨從根本上進(jìn)行大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理的需求，尤其在制造業(yè)許多數(shù)據(jù)都是商業(yè)機(jī)密下，非原生數(shù)位企業(yè)的傳統(tǒng)型產(chǎn)業(yè)更需著重于人才培育與技能轉(zhuǎn)型。
此外，隨著數(shù)據(jù)量日漸增長，邊緣運(yùn)算于靠近設(shè)備端先行處理數(shù)據(jù)，能有效降低延遲時間、減少大量傳輸及云端儲存等營運(yùn)成本，進(jìn)而提高業(yè)務(wù)效率、可靠性及可擴(kuò)充性，同時強(qiáng)化物聯(lián)網(wǎng)的安全性，將成為智能制造發(fā)展的重要技術(shù)。
文章來源：信息化和軟件服務(wù)網(wǎng)
