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工业4.0之应用篇 自动化≠智能化,创建跨界价值网络是关键

时间:2016-05-11 11:32来源:Compotechasia 作者:任苙萍 点击:
消费端势力崛起,促使制造业者不得不正视以下情境:一是供货以「少量多样」为依归,产品生命周期大幅缩短;二是消费倾向多变,订单可能瞬间涌入、但也可能迅速进入真空,市场起落剧烈。这些,都让工厂智慧化如箭在弦,更被德国视为国家级战略目标 (为Smart Product 的一环),尤以IoT与服务范畴为重,不只希望将智慧工厂 (Smart Factory) 打造成一个会持续自动优化的「有机体」,更把触角延伸至上、下游,将所有价值系统横向水平串联,同时就特定领域做纵向垂直连结,双主轴并进、精密控管进料到交货的end- to- end 数字信息。
 
以为电子商务正夯,制造业已是过去式?那可大错特错!美国为创造就业机会并重返制造领先荣耀,自2011年就力挺制造再起,陆续发布先进制造国家战略计划、先进制造伙伴计划 (AMP) 与国家制造创新网络 (NNMI) 等框架;其中新近出炉的 AMP 2.0,特意将「制造业资源如何有效汇集」列为重中之重。无独有偶,中国制造2025亦放眼产品生命周期、系统架构和价值链三大面向,除试图制订机台互连协议,亦积极擘划基础通用、工业软件、工业大数据、工业云服务、服务型制造、工业物联网及工控安全等国际标准,待具体成果问世,势将举足轻重。
 
西门子:设计、制造到售服,全程数字化
身为工业4.0发起者之一的西门子 (Siemens),对此议题无疑有最切身的体会。Siemens PLM Software全球副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明表示,德国普遍认为工业4.0是由「智能制造」主导的第四次工业革命,旨在利用资通讯技术和「信息物理系统」(Cyber-Physical System, CPS) 等手段,让制造业朝智能化转型;新时代工厂将能自行运转、零件与机器可相互交流,主要体现在「智慧工厂」和「智能生产系统」两方面;前者着重生产系统、过程和网络化分布式生产设施,后者讲究整个生产物流管理、人机互动及其他技术在制程中的应用。
 

照片人物:Siemens PLM Software全球副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明
 
工业4.0涵盖产品设计、生产规划/工程/执行、售后服务等所有制造环节。梁乃明指出,透过建构CPS,产品生命周期中的全部信息、制程每个步骤所需信息都可输入系统,不仅显著提升生产效率,还能实现更灵活、智能的制造,并节约能耗物耗,迎合环保要求。他特别强调产品从设计到制造「全程数字化」的重要,意在贯穿企业研发管理和车间厂房的信息流,让研发、测试、模拟到组装一体化,避免沦为信息「孤岛」。在数字化基础上,引进其他新思维和高科技到生产过程中,例如:柔性制造、互联网+、3D打印、工业机器人、物联网等。
 
梁乃明认为,工业4.0不一定会为消费大众带来更便宜的产品,却可买到更好的质量和服务;而制造业者亦需提高产品研发能量、加速产品上市。在此变革下,对「设计创新」的重视将超越生产流程,另上下游供货商也须具备研发创新能力,以及与领先企业对接的数字化水平;甚至在生产过程可借助数字化平台全球协作,生产高复杂度产品。今后消费者与企业之间的沟通更加高效,消费者决策将决定企业动向、甚至参与新产品设计;透过数字化方式,客制化产品与规模经济不再互斥,同时满足消费者的特性需求与企业的快速生产。
 
梁乃明相信,这将为未来产业带来更多灵活性和丰富性,有助拉抬整体产业水平,产业生态系统亦将更加完善。他指出,现今很多企业虽然已经模块化,但各自还是独立体系,没有很好的承载平台共享数据,尚未全面智能化;西门子基于自有 Teamcenter 软件的产品生命周期管理 (PLM) 系统——「数字化企业软件套件」(Digital Enterprise Software Suite, DESS),作为制造业数字化的基石,协助企业搭建「制造资源平台库」,汇整所有工序并建立仿真体系——小到零件加工的模拟仿真、大到机器人融合模拟。
 

图1:西门子提供的是智能化的产品/生产生命周期,包括:合并虚拟世界和现实世界、为产品的生命周期建立数字化平台、在产品的生命周期之间共享知识
数据源:西门子网站
 
工业4.0的愿景是在数字化企业平台进行纵向和横向全面整合,工厂、材料、产品全面智能化,形成一个自组织、自运转的 CPS 与「机器社群」,当中成员能自动交换信息、谈判、优化。西门子集团凭借雄厚的工业自动化和驱动技术基础,借助Siemens PLM Software、MES (制造执行系统) 和TIA (全整合自动化) 产品,可筑梦踏实:以PLM实现设计和制造融合、MES实现拉式生产和准时生产、TIA实现广告牌生产/混线生产/快速换模/连续流生产等,是少数有能力全方位整合工业软件的供货商。
 
鼎新:工业4.0是一个「迭加」的过程
同样看重CPS、曾辅导无数制造业落实智能生产的ERP信息服务商「鼎新」则认为,工业4.0关注的不仅企业内部的设备自动化,更扩及企业间价值网络的智能制造、消费和服务互联网、乃至人际网络大范围整合。这是一场由消费者所趋动的产业革命,而非由新技术发明而催生,因此整合现有物联网、智能机器人、大数据及云端技术等成熟应用,让「大规模个性化商品」得以现代生产技术问市,才是工业4.0真义。它非单指工具、产品或技术,而是一个「迭加」过程、一种具体实践手段。在互联网竞争态势下,无法互联重组的企业,将成生态圈的孤儿!
 
鼎新E电子事业部总经理潘泰龢揭示「智慧工厂」愿景在于:1.随需而制——少量多样、零库存、快速达交;2.智能制造——创新营运智能排程、零停机待料,从规划、投产、监控、质量验收及出货,减少营运成本浪费;3.增强营运核心——若无法产生利润或具体提升竞争力,则是无效措施;4.节能永续——制造理念被认同的产品。他进一步说明,要稳住和开拓市场竞争力,必须发挥1+1>2的跨界融合「综效」,包括与电商全通路接轨,以掌握创新商业模式契机;未来具备「随需而至、随需而制」能力者,最终将拥有消费者。
 


照片人物:鼎新E电子事业部总经理潘泰龢
 
潘泰龢指出,互联网运作颠覆原先商业运行秩序,若能借助网络链接、组合企业碎片化资源,运用各种技术与平台串接生产、消费两端,缩短供需距离并重构双方关系,将是决定企业重生的关键时刻。真正的智能生产有赖销售端数据准确性,以及生产资源的实时供应;欲达成「提升营运核心竞争力」,必须回归如何精进营运本质。工业4.0是一条漫长的革新之路,企业不太可能在初期就投注大量资金在新厂建置;但传统工厂欲寻求升级,在设备自动化、数字化、联网化的整合过程将充满挑战。实体生产速度越快,更需要精密的运筹计划。
 
资源分配的优先排序、信息串流、生产排程、工程变更等问题,皆需全面规划以优化产销流程。因此导入前,鼎新强调须对业者进行需求盘点,了解缺口为何?营运重点是否与缺口一致?与竞争对手是否存在落差?后依其营运流程及智能化程度分成L1人工电子化、L2半自动化、L3全自动化、L4智能化等四等级,就评量结果解读需求者的领先/落后项目,给予建议、并确立目标达成指针和监控预期成效,提供「智能制造一体化价值服务」;让企业在转型自动化、智慧生产到智慧互联的同时,建立找瓶颈、寻原因、给建议、建衡量、续追踪的系统方法。

 
图2:鼎新累积三十年成功运作案例,转化成智能制造的一体化价值服务模式
 
面向互联网+工业4.0新时代,鼎新2014年就开始布局「智能制造、全通路零售、微企互联网」三大战略方向,协助用户创造「应用价值」;并于2015年升级成「一线、三环、互联」战略——「一线」指透过信息化系统,设定智能化成熟度模型,增进企业内部信息的通透度与效益,以「通企业之能」;「三环」指构建供应链互联网环、销售链互联网环、微企链互联网环三大环,向外拓展云端应用;最后经由「互联」,实现产业资源共享与协同。该公司T100企业智慧云平台即为代表作之一。

 
图3:鼎新实现「智通天下」的发展路径:一线、三环、互联
 
研华:呼朋引伴,结盟构筑生态圈
有别于平台供货商的 Application Ready 准系统策略,主张「智联工厂、智能设备为工业4.0双引擎」的研华科技,挟着拥有逾 6,000 种广泛产品优势,在2010年便立志成为「智能地球的推手」;近年更不断强打 SRP (Solution-Ready Package) 意象,直捣客户端「最后一哩」的实务应用。该公司工业物联网事业群副总蔡奇男以「顺势而为、大势不可违」来形容工业4.0的义无反顾,因为若无法全程严格把关,其间一旦出问题,企业必须付出更大代价来解决;加上网络推波助澜,「互联网+」的客制型态蓬勃,全面感知、可靠传递、智能运算已势在必行。
 

照片人物:研华科技工业物联网事业群副总蔡奇男
 
比较不同地理区的工业4.0概念,蔡奇男归纳出几项共通点:1.涵盖现场OT、IT到DT (Data Technology) 的数据整合与关联分析;2.技术只是手段或过程,竞争力才是最终圣杯——这点与前述信息服务商的观点不谋而合,品牌企业和大规模生产的代工厂为市场两大推力;前者基于质量和交期考虑,后者需要精准数字化管理及计算以彰显效能,而如何将现有设备升级并改造,并提炼数据价值和分析将是首要课题。为此,研华提出六大模块因应:设备自动化、设备监诊与效益优化、机台监诊与预防保养、MES整合及生产履历、厂务能源管理、厂务环境监控。
 
蔡奇男解释,具备自我管理、学习和连网能力的设备,才称得上「智能」二字;他建议设备厂能主动关怀、协助老客户布署连网,甚至新辟设备服务的营运模式。研华冀藉由开放多元智能控制系统、组织 WebAccess+ 会员联盟、产学合作与培育人才,协助产业无痛升级;因为工业4.0牵涉到许多技术融合,需要群聚效应共襄盛举。但它并非大厂专属品,经由共享经济,即使是资源相对缺乏的铁皮工厂也能参与。当务之急是厘清为什么要做?从何处着手?蔡奇男分享,最好先找出关键问题及根源,并设法解决,不要急于东拼西凑,以免形成另一困扰。
 

图4:研华相信,仪表板是最佳可视化呈现方式
数据源:研华网站
 
从自有 WebAccess 监控软件出发,研华据以扩增智能仪表板、开放式接口等功能,再予以标准化打包成中间件,慢慢形成物联网应用平台,可提供超过 150 个开放接口供联盟伙伴使用,只要将设备连上网络,该平台马上可自动侦测、展开沟通,并将设备配置、数据库主动上传云端。目前继续朝与大数据数据库整合、分析的方向前进,为商业用途及机器学习暖身,希望协助系统整合商将营运模式从「项目式」转为「常态服务」。该平台内建多项应用程序编程接口 (API),方便整合外部软件,另有整合开发环境 (IDE) 工具,可拖拉式简易操作,降低开发障碍。
 
Universal Robots:专注本业,整合交由第三方加值
有标榜整合服务、相对就有选择专注技术本业者。于2005年创立、为「协作型机器人」先驱的 Universal Robots (UR),致力让机器人技术走进中小企业。该公司亚太区总经理 Shermine Gotfredsen 表示,工业4.0说穿了,就是推行「智慧工厂」,透过物联网和服务网络,仿真人们与系统在实体世界的工作状况;理念虽好,但如何落实?要花多久时间?才是重点。他指出,在亚洲往往始于自动化 (特别是东南亚),与工业机器人的协同工作已成普遍共识,不过仍在「学习阶段」。
 

照片人物:Universal Robots亚太区总经理 Shermine Gotfredsen
 
UR相信,要成功导入工业4.0,必须先从积极布署机器人和自动化制程开始。就他们观察,相较于欧美工业4.0已起跑,亚洲有待急起直追、让制造业者愿意迈开自动化的第一步。随着科技推陈出新,Gotfredsen 主张制造业应重新视人力与机器之间的关系,两者并非对立取代、而是可协同作业;尤其是符合 ISO / TS15066 安全规范的设备,更容易与人们在同一个工作空间中共处。该规范为2011年公布的 ISO 10218 「工业机器人安全要求」标准补充,聚焦于「协作型」机器人,协助系统整合商在安装时进行设计与风险评估,包括分析身体各部位在机器人速度、压力及冲击下的疼痛门坎,找出人类与机器人的安全互动方式。
 
UR是 ISO / TS15066 安全规范的起草者之一,强调产品具备八项可调式安全功能:关节位置与速度、TCP位置、方位、速度与力道,以及动力和机器的电力,符合该规范四大要求:1.安全等级的受控制动;2.可由人直接操作引导动作;3.警戒区域动作调控、自动减速;4.在一定范围内,机器人的力道和功率应设限。Gotfredsen 说明,机器人只是协同应用之一;从社会效应思考,UR协作型机器人可承担风险且容易掌控,尤其适用于智慧工厂,可与人类工作环境互补。这些轻量级的小型机器人为工作者提供弹性,易于在短时间内移动与重置。
 

图5:UR协作机器人手臂没有恼人噪音,且无需安全防护装置
 
UR主要产品为六轴关节机器人手臂,依负重及工作半径不同,共有 UR3、UR5、UR10 三款,具备多个I/O,易于与外部机械无缝整合,填补全手动装配与全自动生产线中间的空白。操作简单且无需编程经验,一般技术人员均可操作,特别适合小规模生产,或工业大厂导入先进制程前的试产作业。此外,UR机器人可全天候在没有灯光的生产环境中独立工作,过程中无需人力监管。问及跨平台沟通问题,UR表示他们只专心于开发、制造机器人工作,至于系统整合工作,则交由经销商提供加值服务。
 
结论
「制造业服务化」已是众望所归,与通讯网络结合、打通产销经脉的「系统式」解决方案各据山头、雄霸一方,「制造信息可视化」地位日隆。过去,要改善工厂制程,多仰赖人力观察和分析,如今则是倡导将自动感测数据以类似汽车仪表板的图像呈现,让所有信息一览无遗,便于管控。于是,把制造的物理现象变成IT行为的CPS正大行其道,但如何将乱无章法的分散数据,经过适当组织 (organize) 成有用信息才是精髓所在;单是把一堆不明究理的庞杂数据丢到终端,若输入的是垃圾数据,也只能获得 Garbage in, garbage out 结果。
以前要接取网络信息只能枯守在计算机单机前,现在已能透过手机等行动装置远程管理;而物联网的来临,更进一步将网络的单一节点推向异质技术整合,也让资安和隐私备受关切。在享有便利的同时,是否也意味着商机将失之毫厘、差之千里,甚或分秒必争?工业4.0非一蹴可几,从本期一系列专题访谈发现,各家大厂不约而同将几个关键词挂在嘴边:客制化、实时性、物联网、生态圈、跨平台、异质整合与全流程数字化,或许正为工业4.0给了精辟批注。至于要选用组件、平台或直接从「几近成品」切入,端视个别需求和资源秉赋而定。
(责任编辑:jane)
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