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真正的“工业智能”该如何实现?

时间:2019-12-20 作者:Anthea Chuang 阅读:
今年汉诺威工业展主题为“工业智能”,意指人类透过人工智能(AI)系统教导机器采取有逻辑、目的性的行动,以满足生产线与客户端的需求。可见AI已成为实现工业4.0或智能制造的关键,但真正的“工业智能”该如何实现?
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今年汉诺威工业展主题为“工业智能”,意指人类透过人工智能(AI)系统教导机器采取有逻辑、目的性的行动,并能具备预测的能力,以满足生产线与客户端的需求。可见AI已成为实现工业4.0(Industry 4.0)或智能制造下一步重要的关键,但真正的“工业智能”该如何实现?业者如何透过AI系统,以及进一步融合工厂内外部技术,如传感器、巨量资料(big data)、工业物联网(IIoT)及5G通讯...等,并让工厂中的系统与机器间能无缝沟通,将是实现工业智能前将面临的新挑战。jPHEETC-电子工程专辑

何谓“真正”的工业智能?

目前在工业4.0、智能制造…等火热议题的带动下,已行之有年的工厂自动化,逐渐改变——纳入AI、机器学习、各种自动化生产设备…等,以期进一步打造可降低人力成本、同时提升生产效率的现代化工厂。jPHEETC-电子工程专辑
因此有心想转型为智能工厂的业者们,大多认为,似乎只要在机器上装上传感器、收集了资料由中控中心传至云端分析,再回传到机器端执行,这就是所谓的工业智能或是智能制造的呈现。不过,“纸上谈兵”毕竟容易得多,但这样的做法究竟能真正协助企业,还是会带来新的挑战?jPHEETC-电子工程专辑

皮托科技执行长简荣富表示,首先要弄清楚何谓智能制造、工业4.0,这些谈了几年的概念最终目标并不是打造无人工厂,将人力完全削减。而是实现人机协作、分工,各司其职地使整个工厂具备高度自动化,并将过去制程批量订单“单一化”状况转变为高度客制化,以因应市场少量多样的订单需求,进而提升产能、创造更丰沛的营收,这才是真正的“工业智能”。jPHEETC-电子工程专辑

工业智能不仅是产线自动化生产工具的AI智能化,更重要的是“人”的管理,例如现场作业员是否依照标准操作程序(SOP)、身心状况,或是作业出现问题以至于产线发生塞车…等。事实上,工厂中最重要的资产且花费最高成本的是作业员,因此工业4.0或智能制造强调透过自动化的生产设备,取代人力,不只可以节省成本,还可解决人工速度较慢和其他问题。然而这并不是指工厂完全不需要作业员,而是进一步提升人力的价值及人工的效率。简荣富认为,若是人类作业员消失在工厂中,则智能工厂将失去其意义,因为人类需在智能工厂担任监控多台机台、决策与训练机器及AI的角色。jPHEETC-电子工程专辑

换句话说,现有的生产设备仍很难拥有人类“五感”,比如衣料质感的检验、汽车烤漆均匀度等较依赖人力的工作,机器尚无法达到人工的质量,因此需要作业员“教导”,如此一来,机器才得以真正智能化。不仅如此,人类可以举一反三、触类旁通、多关联性的思考以综观全局,这是机器或AI仍缺乏的特质,因此人员如何与机器协作、无缝沟通,彼此“深入了解”并由经验老到的“师傅”传承经验给机器,也是实现“工厂智能”的重要议题之一。jPHEETC-电子工程专辑

另一方面,业者除了解工业4.0或智能制造的意涵外,也需要检视目前市场趋势,以及自家工厂的状况,探索要如何利用及导入工业4.0概念,而不是一味的“人云亦云”。凌华科技(ADLINK)设备联网事业产品中心经理杨家玮认为,目前制造业面临的挑战包括市场碎片化、业主仅关心投资报酬率(ROI),以及不知痛点在何处。市场碎片化即需让产线具备弹性、模块化,并可在最短的时间内调整现有设备,生产下一种产品;而若企业不了解现有工厂的痛点,亦即最需要解决的问题,贸然进行工厂的翻新、引入AI/机器学习系统…等以达到智能工厂的目标,将很容易落入ROI陷阱,反而浪费许多成本,悖离工厂智能目标。jPHEETC-电子工程专辑

事实上,现阶段真正打造出智能工厂的企业为数不多,尤其对于台湾许多的中小企业而言,要将现有的厂房摇身变为想象中美好的智能制造工厂,成本与相关人才首先就是一个很大的问题;再者,如何将信息科技(IT)技术融入现有的操作科技(OT),也是一门极大的工程。可以想见,要实现工业智能,不仅是一件难事,还是不知道该从何开始的大挑战。然而业者们究竟该如何达成工业4.0组织擘划的以自动化方式作决策,利用AI技术实现工业智能,进而打造智能工厂的愿景?以下将试着归纳几个要点。jPHEETC-电子工程专辑

实现“真”智能第一步:资料可视化

众所周知,智能工厂最前端的机器设备与作业员的状况,需透过各式传感器或摄影机,收集相关的资料,再到中控中心或是云端分析及处理。四零四(Moxa)亚太区事业处工业物联网解决方案处市场开发经理林昌翰表示,直到目前,仍有工厂使用人工手抄机器显示的数据,这样的数据可能会不够准确,进而无法正确判断何时该维修机器设备,甚至导致停工。因此实现工业智能最基本的第一步就是收集数据,让机器或人员的信息可以被看见,也就是可视化,后续才能利用这些巨量数据进行分析,或是利用AI/机器学习预防及预测机器损坏。jPHEETC-电子工程专辑

宇瞻科技(Apacer)垂直市场应用事业处台湾事业部经理曾元鸿进一步说明,工业4.0宗旨之一是利用可视化信息降低物料的浪费、提升产能,同时节能。数据可视化也让人与机器之间能有共通的语言,并藉由传输接口送到战情室或边缘平台,或是云端做出及时分析回馈,让机器连动改善问题。jPHEETC-电子工程专辑

数据可视化简单说即是数字化,整个工厂若是无法数字化,并利用数字双胞胎(digital twins)的概念将收集到的信息透明化,则AI或机器学习系统会如同一个无法理解的“黑盒子”,系统作出的实时决定,可能会有问题。不过,数据可视化并不是将工厂设备装上传感器、或是利用摄影机监控整个厂区这么简单,这中间牵涉到传统的OT设备如何与IT产品融合。更何况,目前新型的生产设备可能都还没100%数字化,现有的旧设备也不可能因未数字化就淘汰,再加上OT与IT之间“隔行如隔山”,即使招聘新的IT人员,其如何与懂OT的作业员沟通,亦为一大挑战。因此光是数据可视化这一点,就让许多想转型为智能工厂的企业“一个头好几个大”。jPHEETC-电子工程专辑

AI/机器学习基础

数据可视化之后,才能为AI、机器学习与深度学习系统打下基础,换句话说,数据若是无法透明化,导入AI与机器学习等技术,对于提升生产效率的作用不大。简荣富解释,AI需要透过机器学习算法,例如卷积神经网络(CNN)、深度学习的辅助才能建立好的数据模型,而机器学习需要精确的数据,才能协助AI精准建立模型。因此收集来自各种不同设备、计算机数值控制(CNC)工具机、机械手臂、传感器,甚至手抄…等异质信息,才能建置AI模型。jPHEETC-电子工程专辑

更重要的是,若是“塞”了一堆杂乱且无用的信息给机器学习与AI系统,这样“囫囵吞枣”的结果将是成本的浪费。因此庞大的异类数据需要进一步“萃取”及前处理,AI分析的结果才做出有效的决策,而AI也才能肩负起智能工厂“大脑”的角色。jPHEETC-电子工程专辑

超恩亚太区业务主管萧世杰表示,AI/机器学习的应用,主要目的不仅是减少人力重复性或在危险环境工作,还包括透过大数据、云端去整合跨界的资源,以实现工业智能。另一方面,拥有AI与机器学习技术后,并不表示就不再需要“师傅”,人类的智能可再思考如何进行产业知识(domain know-how)结合云端、大数据创造新型态应用服务。

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Anthea Chuang
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