科創講堂

機聯網的過去、現在與未來:以儀科中心智慧工廠為範例

講者/蔡孟勳(國立台灣大學機械系教授、國研院儀器科技研究中心兼任研究員)

撰文/整理/科學人

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機聯網的過去、現在與未來:以儀科中心智慧工廠為範例

講者/蔡孟勳(國立台灣大學機械系教授、國研院儀器科技研究中心兼任研究員)

撰文/整理/科學人


近年,工業4.0是產業界的熱門話題,關鍵是智慧製造,而實現「智造」的基礎在於「機聯網」。我們常聽說「物聯網」,那機聯網是什麼?蔡孟勳解釋:「機聯網顧名思義就是使機器互相聯網。」但這和物聯網有什麼差別?讓機器上網又可以做什麼?


蔡孟勳舉例,物聯網的概念較簡單,如果只是要知道當下天氣狀況,物聯網可以整合水位、降雨量、溫度及空氣品質等資料,我們便能據此判斷是否走避;但我們無法藉由得知這些資訊,做出明顯改變。機聯網則是回授系統,機器可以從感測器接收資訊,與其他機器溝通,以做出相應改變。


智慧機器連連看


要達成機聯網需要智慧機器,這和人類的智慧有什麼不同?蔡孟勳提到,人類大腦可以控制手腳如何運動,就如同機器的電腦數值(CNC)控制器命令馬達與傳動機構移動到目標位置,而機器的結構就等同人類的身體。


人類之所以特別,是我們具有感知能力與完整的神經系統;機器的感知則必須仰賴感測器,尤其是位置感測器。智慧機器的控制器可以接受感測器傳回的溫度、震動等訊號,以順利做出決策。


但是控制器的容量有限,有時無法立即讓機器做出反應,要解決這個問題必須連結很多智慧機器,這樣便能根據每台機器的狀態安排工作。要達成這個目標,我們需要建立可視化平台,把感測訊號和設備狀態上傳雲端資料庫,接著可根據這些資料進行決策,這便是機聯網的基礎架構。


儀科中心做示範


蔡孟勳為了把這套架構應用到台灣產業界,他走訪全台中小企業,發現很多傳統產業仍仰賴人工,數據也多以紙本記錄;他們缺乏資訊人員分析資料,因此即使建立系統、蒐集大量數據也沒有用。而且業者對投入成本與回收的成果沒有信心,他們認為手工已足夠,還不需要數位化。


因此蔡孟勳開始尋找並建立示範產線,從無到有建立相對容易,困難的是根據現有設備進行修正。若以儀科中心的智慧工廠架構為例,儀科本身便有小規模的企業資源規劃系統(ERP)、E化服務平台及製造執行系統(MES)。蔡孟勳的工作便是整合這些系統,把原本人工作業整合進E化平台,再拋轉到MES,後續也可透過E化平台追蹤製造進度。這就像我們網路購物,可以隨時知道貨物運送及處理的進度。


另外也要整合異質通訊,因為各個設備使用的語言不同,平台也採用不同的資料庫,蔡孟勳必須考量如何嫁接這些不同的系統。除此之外,儀科中心也開始擷取並儲存大量資料。為了整合不同的系統與技術,國研院則扮演聯絡產學各界的角色。


機器自我管理


蒐集到這些資訊後,機器便能開始自我管理,例如進行智慧節能,分析哪些部件耗能較多以提升廠區能效。另外也能對人員與物件進行定位追蹤,知道工件或員工在哪個階段及哪個區域停留較久,以進行時間管理。


因此對蔡孟勳來說,機聯網最重要的就是能預測製造,有任何問題便可提早因應。儀科中心的智慧工廠就像一個開放平台,可以激盪各界的想法並提供技合作,希望未來可以達成無人工廠的目標。


《科學人》雜誌的延伸閱讀:

〈我的機器人老闆〉科學人2013年6月



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