在一次旨在探討＂智能制造＂的專家集會中，長年持續(xù)關(guān)注工業(yè)革命演變歷程的先進表示：以機器取代人力／獸力、電力化與信息化，分別是前三波工業(yè)革命的重點，而工業(yè) 4.0 的重頭戲則是人工智能 (AI)。有趣的是，歷史告訴我們：創(chuàng)始發(fā)源地，通常不是最后發(fā)揚光大的列強，往往是有能力加以應(yīng)用者方可成為贏家。所謂＂智能制造＂是借助大數(shù)據(jù)或 AI 改變生產(chǎn)方式，其目的不外乎：增加效率、降低成本或創(chuàng)造新事業(yè)體，而＂數(shù)字轉(zhuǎn)型＂是必經(jīng)過程。
＂數(shù)據(jù)驅(qū)動＂是智能制造核心
＂數(shù)字轉(zhuǎn)型＂觴于二十年前推動企業(yè) E 化之時，五年前方被大肆宣揚，實務(wù)上最大難點在于改變原本舊有慣性。會中提到，經(jīng)營者的職責(zé)之一是要把＂面的世界＂回公司，不能只埋首在自家資源而忽略創(chuàng)新機會；另一方面，經(jīng)營者雖不必再鉆營技術(shù)、但一定要有全面了解，才能做出正確判斷。現(xiàn)今，我們正面臨少子化、個性化、迭代快又得兼顧質(zhì)量的外部環(huán)境沖擊，進而衍生少量多樣、實時生產(chǎn)的內(nèi)部經(jīng)營挑戰(zhàn)，企業(yè)思惟亦須適時從傳統(tǒng)的＂由內(nèi)而外＂(Inside Out) 轉(zhuǎn)為＂由外而內(nèi)＂(Outside In)，以貼近消費者需求。
＂數(shù)字轉(zhuǎn)型＂觴于二十年前推動企業(yè) E 化之時，五年前方被大肆宣揚，實務(wù)上最大難點在于改變原本舊有慣性。會中提到，經(jīng)營者的職責(zé)之一是要把＂面的世界＂回公司，不能只埋首在自家資源而忽略創(chuàng)新機會；另一方面，經(jīng)營者雖不必再鉆營技術(shù)、但一定要有全面了解，才能做出正確判斷。現(xiàn)今，我們正面臨少子化、個性化、迭代快又得兼顧質(zhì)量的外部環(huán)境沖擊，進而衍生少量多樣、實時生產(chǎn)的內(nèi)部經(jīng)營挑戰(zhàn)，企業(yè)思惟亦須適時從傳統(tǒng)的＂由內(nèi)而外＂(Inside Out) 轉(zhuǎn)為＂由外而內(nèi)＂(Outside In)，以貼近消費者需求。
此外，針對世代交替、運營成本、員工老化等企業(yè)主最頭疼的問題，若配套得當(dāng)，智能制造或是解方之一；而從收集、整理、應(yīng)用、萃取到?jīng)Q策的＂數(shù)據(jù)驅(qū)動＂(Data Driven)，將是智能制造的核心議題。素以國家政策馬首是瞻的韓國，預(yù)計 2022 年在全國設(shè)立 2,000 個智慧工廠，橫跨主要產(chǎn)業(yè)；不過，這種大象級玩家的策略，未必適合全盤移植到螞蟻雄兵身上。對中小企業(yè)來說，加入既有生態(tài)系或從單點應(yīng)用伺機切入或許才是最佳途徑，且可通過產(chǎn)學(xué)合作引進外部資源；然而，一個現(xiàn)實困境是：如何跟企業(yè)主交代投資報酬率 (ROI)？
切莫淪為＂思想巨人、行動侏儒＂
目前智能制造多屬須事先標記的＂監(jiān)督式學(xué)習(xí)＂(強化學(xué)習(xí)仍在演進中)，信息科技 (IT) 和操作技術(shù) (OT) 是否能順利融合資料將是關(guān)鍵。以 AI 為引擎，進而建模、萃取特征值的成效并非立竿見影；根據(jù)實務(wù)經(jīng)驗，6～8 個月的時間頂多只夠做概念驗證 (POC)，根本談不上 ROI，那么，要怎么說服組織繼續(xù)走下去？專家建議，設(shè)定＂階段性里程碑＂是可行之道，例如：何時完成瑕疵檢測？再過多久能實現(xiàn)預(yù)防性維護？如此，既可增加企業(yè)主信心，又利于靈活決策——以運營目的為縱軸、系統(tǒng)需求為橫軸交叉比對，依業(yè)態(tài)決定當(dāng)下要優(yōu)先進行哪些工程。
目前智能制造多屬須事先標記的＂監(jiān)督式學(xué)習(xí)＂(強化學(xué)習(xí)仍在演進中)，信息科技 (IT) 和操作技術(shù) (OT) 是否能順利融合資料將是關(guān)鍵。以 AI 為引擎，進而建模、萃取特征值的成效并非立竿見影；根據(jù)實務(wù)經(jīng)驗，6～8 個月的時間頂多只夠做概念驗證 (POC)，根本談不上 ROI，那么，要怎么說服組織繼續(xù)走下去？專家建議，設(shè)定＂階段性里程碑＂是可行之道，例如：何時完成瑕疵檢測？再過多久能實現(xiàn)預(yù)防性維護？如此，既可增加企業(yè)主信心，又利于靈活決策——以運營目的為縱軸、系統(tǒng)需求為橫軸交叉比對，依業(yè)態(tài)決定當(dāng)下要優(yōu)先進行哪些工程。
圖2：聚焦商業(yè)利益，以不同構(gòu)面做概念驗證
資料來源：https://isg-one.com/consulting/robotic-process-and-cognitive-automation/articles/automation-proof-of-concept-should-you-or-shouldn-t-you
業(yè)界人士分享，通常有志于智能制造的企業(yè)可分為四大類：1.歷史悠久的老廠，此類最重視 ROI 指標；2.工藝成熟的業(yè)者，在意的是上、下游的連動關(guān)系；3.新創(chuàng)公司，這是最勇于嘗試的一群，但十分期盼短時間要能見到＂亮點＂，如：良率提升；4.喜歡追逐產(chǎn)業(yè)熱點的企業(yè)主，或有＂思多行少＂的潛在風(fēng)險。進一步觀察，＂數(shù)據(jù)采集＂是導(dǎo)入智能制造的最大障礙，有高達八成的阻力源自于此；再者，與整體設(shè)備效率 (OEE)、項目管理系統(tǒng) (PMS)、制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES) 等周邊整合工程浩大，所以，企業(yè)高層的大力支持著實至關(guān)重要。
邊緣到云臺，研華＂WISE-PaaS＂堆棧軟件服務(wù)
布署物聯(lián)網(wǎng) (IoT)＂平臺即服務(wù)＂(PaaS) 有成的研華科技 (Advantech) 強調(diào)在 AI 引擎之外，數(shù)據(jù)是不可或缺的燃料、重要性更甚算法；挾著工業(yè)電腦蘊藏豐富數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，研華建構(gòu)＂WISE-PaaS＂AIoT 邊緣到云臺的軟件服務(wù)平臺，具備五大特色：在線開發(fā)、排程訓(xùn)練、模型管理、云臺及邊緣計算。除了以＂應(yīng)用程序性能管理＂(APM) 統(tǒng)一控管機臺數(shù)據(jù)，將現(xiàn)場特征值顯示在儀表板以便監(jiān)看并記錄生產(chǎn)履歷，＂WISE-PaaS＂還能利用 Data Driven 找出關(guān)鍵因子做多因素分析及預(yù)測性質(zhì)量分析 (PQA) 并給予調(diào)整建議，對于現(xiàn)場溫控不易的傳產(chǎn)幫助尤大。
布署物聯(lián)網(wǎng) (IoT)＂平臺即服務(wù)＂(PaaS) 有成的研華科技 (Advantech) 強調(diào)在 AI 引擎之外，數(shù)據(jù)是不可或缺的燃料、重要性更甚算法；挾著工業(yè)電腦蘊藏豐富數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，研華建構(gòu)＂WISE-PaaS＂AIoT 邊緣到云臺的軟件服務(wù)平臺，具備五大特色：在線開發(fā)、排程訓(xùn)練、模型管理、云臺及邊緣計算。除了以＂應(yīng)用程序性能管理＂(APM) 統(tǒng)一控管機臺數(shù)據(jù)，將現(xiàn)場特征值顯示在儀表板以便監(jiān)看并記錄生產(chǎn)履歷，＂WISE-PaaS＂還能利用 Data Driven 找出關(guān)鍵因子做多因素分析及預(yù)測性質(zhì)量分析 (PQA) 并給予調(diào)整建議，對于現(xiàn)場溫控不易的傳產(chǎn)幫助尤大。
特別一提的是，這些數(shù)據(jù)可在地端做邊緣計算、為特征值擴增建模，并經(jīng)由空中接口 (OTA) 更新模型、實時切換特征值模型，便于搭配 MES 隨時調(diào)度產(chǎn)能，例如：同一產(chǎn)線換線生產(chǎn)。研華并精篩不同產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)、深耕垂直領(lǐng)域，將最上層應(yīng)用程序包裝成容易套用的 Solution Ready Platform (SRP) 方案。新版＂WISE-PaaS＂架構(gòu)還包括 AI 框架服務(wù) (AI Framework Service, AFS)，用戶只須選定算法，就能一次應(yīng)對開發(fā)、驗證、上線、部署等挑戰(zhàn)。然而，就在多數(shù)人將智能制造定格在生產(chǎn)端時，已有先知將眼界延伸至消費市場的觀感。
不只生產(chǎn)面！＂工業(yè) 4.1＂為市場多想一點
臺灣成功大學(xué)智能制造研究中心 (iMRC) 主任鄭芳田亦認同，多年前 E 化制造已具備數(shù)據(jù)收集和自動化雛形，直到擅長機械的德國將＂云臺計算＂與之連結(jié)，終讓工業(yè) 4.0 蔚為風(fēng)潮；但鄭芳田認為，工業(yè) 4.0 只著重生產(chǎn)力提升，品管仍使用一般統(tǒng)計制程控制 (SPC) 處理，這是遠遠不夠的！因為從市場面來說，顧客只會在意產(chǎn)品是否有瑕疵，而感覺不到工廠中的排程、機臺狀況如何；在追求高產(chǎn)能的同時，絕不能忽視產(chǎn)品質(zhì)量；回顧當(dāng)年三星 Note7 手機電池爆炸事故只占總產(chǎn)量極小比例，就足以讓四、五百萬支的手機品牌聲譽一夕墜入谷底。
臺灣成功大學(xué)智能制造研究中心 (iMRC) 主任鄭芳田亦認同，多年前 E 化制造已具備數(shù)據(jù)收集和自動化雛形，直到擅長機械的德國將＂云臺計算＂與之連結(jié)，終讓工業(yè) 4.0 蔚為風(fēng)潮；但鄭芳田認為，工業(yè) 4.0 只著重生產(chǎn)力提升，品管仍使用一般統(tǒng)計制程控制 (SPC) 處理，這是遠遠不夠的！因為從市場面來說，顧客只會在意產(chǎn)品是否有瑕疵，而感覺不到工廠中的排程、機臺狀況如何；在追求高產(chǎn)能的同時，絕不能忽視產(chǎn)品質(zhì)量；回顧當(dāng)年三星 Note7 手機電池爆炸事故只占總產(chǎn)量極小比例，就足以讓四、五百萬支的手機品牌聲譽一夕墜入谷底。
照片人物：成功大學(xué)智能制造研究中心 (iMRC) 主任鄭芳田
鄭芳田主張，智能制造必須進化到＂零缺陷＂(Zero Defects) 才是王道，亦是制造科學(xué)的最高境界，惟有仰賴經(jīng)濟實惠的＂在線實時全檢＂方能達成，且這種方法應(yīng)要普遍適用于各行各業(yè)。智能制造系統(tǒng)架構(gòu)將擴及＂E 化制造、AI、ICT 技術(shù)與 3D打印＂四大部分，業(yè)界迫切需要包括整廠應(yīng)用、系統(tǒng)框架和核心技術(shù)在內(nèi)的 Total Solution；工業(yè) 4.0 再加上全自動虛擬量測 (AVM)、智能型預(yù)測保養(yǎng) (IPM)、智能型良率管理 (IYM) 和先進制造物聯(lián)云 (AMCoT)，就能進級到＂工業(yè) 4.1＂，正是成大智能制造研究中心的愿景，分為兩階段實施。
零缺陷交貨＆生產(chǎn)，＂智能工廠自動化＂輕松建置
第一階段先以＂零缺陷交貨＂為目標，第二階段則是志在＂零缺陷生產(chǎn)＂，上述觀點已于 2016 年在 IEEE 發(fā)表。其中，AVM 系統(tǒng)的好處是：1.無法進行產(chǎn)品實測時，可從生產(chǎn)機臺參數(shù)推估產(chǎn)出質(zhì)量以達全檢效果；2.可在云臺批次 (Run to Run) 作業(yè)；3.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及回歸演算、且可自動更新，即使需要移植模型也能自動調(diào)試；4.用于少量多樣生產(chǎn)或多機臺運作，可自動擴散。只有通過 AVM 檢核、合乎客戶要求者才能正式交貨，其余遭到汰除的瑕疵品則可作為日后持續(xù)改善、提升良率的基準，直臻于至善。
第一階段先以＂零缺陷交貨＂為目標，第二階段則是志在＂零缺陷生產(chǎn)＂，上述觀點已于 2016 年在 IEEE 發(fā)表。其中，AVM 系統(tǒng)的好處是：1.無法進行產(chǎn)品實測時，可從生產(chǎn)機臺參數(shù)推估產(chǎn)出質(zhì)量以達全檢效果；2.可在云臺批次 (Run to Run) 作業(yè)；3.使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及回歸演算、且可自動更新，即使需要移植模型也能自動調(diào)試；4.用于少量多樣生產(chǎn)或多機臺運作，可自動擴散。只有通過 AVM 檢核、合乎客戶要求者才能正式交貨，其余遭到汰除的瑕疵品則可作為日后持續(xù)改善、提升良率的基準，直臻于至善。
圖4：＂全自動化型虛擬量測的服務(wù)器與系統(tǒng)及方法＂曾榮獲臺灣發(fā)明創(chuàng)作發(fā)明金獎
資料來源：https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=209865&ctNode=7190&mp=1
另為落實智能工廠自動化 (iFA)，iMRC 攜手中華電信等廠商共組智能制造方案戰(zhàn)略聯(lián)盟，與中華電信 Hicloud 共推兩種＂制造服務(wù)自動建置機制＂(MSACS) 版本：隨機買斷 vs. 云臺訂閱。鄭芳田介紹，用戶可以既有編程語言將智能化應(yīng)用放到云臺，不必費力適應(yīng)各種開發(fā)環(huán)境就能建構(gòu) AVM 系統(tǒng)，讓隨機算法軟件套件快速且自動地建置成云臺制造服務(wù)；藉由三段工作流程清楚定義、解決隨機軟件套件在建構(gòu)時所遭遇到的問題，減輕人工建置負擔(dān)。iFA 云臺平臺系統(tǒng)已成功展示于半導(dǎo)體凸塊工藝 (Bumping)、汽機車鋁輪圈加工和射出成型吹瓶機等產(chǎn)業(yè)。
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