聚焦工業4.0 – 2019年台北國際工具機展

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聚焦工業4.0 – 2019年台北國際工具機展

【序】

隨著時代與科技的進步,人類工業已來到第四代(工業4.0);第四代工業革命最大的目標就是實現無人工廠、AI自主學習…等目標,人類開始「懶得」叫機器做事,希望機器可以自己做事;3.0的機器人加上物聯網、大數據、邊界運算以及AI人工智慧的整合,讓冰冷的機器開始有人的情緒以及自主思考的能力。

【1.0到3.0】

正式邁入工業4.0的我們,該如何面對大數據時代?

回顧每一代的工業革命各有其特性以及大時代的共通目標,第一代工業革命來自瓦特發明的蒸汽機,使得可以使用少量機器取代大量人工;由於蒸汽機提供的動力有限,是不足以滿足人類無止盡的需求,在內燃機以及發電機的發明之下,產生第二次工業革命;有了這些能源轉換率較高的發明物,汽車、飛機、輪船開始蓬勃發展,機器也開始出現複合式功能。到了20世紀,網際網路的發明使得地球上各塊大陸可以透過網路聯繫起來,各種資訊以及資源唾手可得,開始有資料庫的觀念,使得設計、模擬、製造都是透過數字完成,大大增加了研發效率,人類的野心不再只是這顆星球而是星辰大海。

【工業4.0】

此次展覽中,參展廠商拿出的成果都圍繞著「無人工廠」以及「機器學習」為主軸,目的就是使產能最佳化。

人類在前一世代體會到雲端運算的方便以及效能,人們在第四代更把邊緣運算、大數據以及AI三者的概念整合加入,給予機器思考的能力;邊緣運算和雲端運算的整合讓效能大大發揮並且延遲更低,大數據應用了前兩著運算的資源可以有更準確的預測以及更快速度,最後由AI人工智慧作為統整,讓機器有最佳解而非單純的0或1。

【HMI人機介面】

除了上述新的運算概念,這次展覽中也著重於機器溝通,透過EtherCAT(乙太網控制自動化技術)的應用,機器之間可以自己相互配合,無須人類介入操控,它們之間會自行協調誰甚麼時候要動、要怎麼動,像是右邊這張圖中的機器,當下他左右兩隻馬達是以10000RPM高速旋轉,而它本身會旋轉再加上下移動,一白一黑的齒輪能在不碰撞情況下快速對接;

這就是機器溝通最好的範例。

在機器自主做事的同時,HMI人機介面是不可或缺的角色;為了能即時監控機器狀態,在機器內部各地方放上不同的感測器,運用MCU為主軸搭配邊緣運算系統將資料上網,使用網頁或是軟體作為終端,達到萬物聯網的目標。

此圖片上的數據來自旁邊的機械手臂,包含六個轉軸數據、環境溫濕度、環境煙霧探測、亮度以及空氣品質監測;除了可以知道各轉軸是否有異常之外,還可以得知環境的狀態以及是否有火災的情形,免除了需要派人抄表的成本;並且可以透過此介面介入該機器運行,及時中斷當前操作。

MCU的應用可以免除以往使用軟體讀取機器本身介面數據的繁瑣步驟,直接將感測器連結到MCU上可以取得最真實的數據,而非介面上的數據。

【 邊緣運算&雲端運算 】

邊緣運算(Edge Computing)是雲端(Cloud Computing)之後的新概念,目的是將感測器收到之後的數據透過機器內部的微處理器(MCU)完成運算,以達到即時反應以及低延遲的目的。

這兩者並不是取代的關係,而是互補;雲端計算因為他的擴充性以及單位效能高,適合做大數據分析以及重負載的工作,邊緣運算則適用於需要即時的簡單運算與判斷,所以會交由微處理器(MCU)做處理。

理想的整合系統會同時具備兩個運算,由雲端分析大數據後的結果,MCU將它存放於記憶體中,在需要使用的時候可以直接存取,避免網路塞車與延遲的問題。

【反思】

此次展覽是台灣科技又更進一步的演示,機器本身能思考、學習和溝通,物流業也能用最短的時間提供最佳的配送方案,這些都是工業4.0的核心觀念;以這次展覽來說,要達到無人工廠和產能最佳化的時代已經是指日可待;這些新創名詞和觀念是新一代工程師必須了解並且學習,不然很快就會被時代淘汰掉;這種壓倒性的替換曾經發生在個人電腦的普及,許多工程師因為不會使用電腦而遭到解雇。

製造商必須找出它可以怎麼樣利用這些數據,為客戶創新產品和服務,唯有這樣,才能解決製造業現在面臨的市場快速變化、需求個人化、生產條件沒有辦法快速靈活應變,勞動力又缺乏的難題。工業4.0並不是大公司的專利,個人化產品也不再是明星的專利,企業觀念不改變,就等著關門大吉。

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