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用 MES 软件搭建智能工厂,迎接 2021智能制造新趋势

日期:2021-01-22    阅读数:7

企业迈向数位转型智能化

过去几年来透过政府与各产业推广机构积极运作下,工业 4.0 制造管理的智能化应用,已渐渐从精实管理数位化基础平台建置迈向数位转型智能化发展。有别于以往印象中传统制造业大量人为作业与资料收集的刻板印象,数位化基础平台即时、量化的透明化管理已取代传统制造作业与管理模式。而在各产业上下游供应链的要求与相互影响下,也让企业在智能制造的应用上衍生出良性的竞争循环。面对智能智造新趋势,鸿云mes制造执行系统团队认为 2021 企业迈向数位转型,以及工厂智能化的规划应用将会着重在下列应用面向:


mes系统案例


1. 大数据及 AI 的应用

制造现场 IOT(Internet of Things;物联网)的应用通常包含结构与非结构性的资料,这些数据在即时收集分析后都将成为宝贵的决策管理应用资讯。在智能化的应用上,数据的积累、分析是主要核心,所以经由大数据分析再提供给各个决策单位(行销、制造、生管、品保、财务…),让决策判断建构在量化大量数据的分析上。


AI 人工智能(Artificial Intelligence)则是透过积累大量数据的机器自我学习应用(Machine Learning),加速数据分析与应用模型的建立。针对人工智能未来应用,政府及学术研究单位也陆续成立相关人工智能训练课程,协助企业在此领域的实际应用。


2. 智能型机器人的广泛应用

工业机器人是从 1970 年开始逐渐普及,刚开始常以工业机器人取代人工完成重劳力、高污染的工作,尤其是 3K(骯脏、危险、辛苦)行业,但工业机器人体积十分庞大,工厂基于安全考量,会使用围栏把机器人和作业员隔离,由机器人独力作业。


现今则是像电子、医药、纺织、精密加工等产业对于机器人的使用量逐渐提升,这些产业的特色是产品种类多、体积精巧,同时也需要作业员灵活的操作能力,因此需要更小型、可与人共同作业且更安全的机器人,所以机器人也因此朝向人机协作发展,并将软硬件功能模组化,提供整体弹性解决方案,才能满足当前的制造需求。


伴随着行动数据、物联网、云端运算和人工智能技术如火如荼进展,加上传统机器人已不敷使用,现今机器人已朝向联网化发展,进一步支援工厂生产系统资讯收集与云端数据交换,增进生产效率和良率,来协助业者迈向智能生产。


3. APS 先进规划与排程应用

在工厂除少量、大量定制化的接单模式外,经常性的急单、插单通常是生管部门的梦靥,先进规划排程系统(APS;Advanced Planning&Scheduling System)是智能制造在转型智能化管理相当令人头痛的一个应用系统,而 APS 系统又可区分为物料规划与产能规划。先进规划与排程系统是利用许多进步的管理规划技术,包括限制理论(TOC;Theory of Constraints)、作业研究(OR;Operations Research)、基因演算法(GA;Genetic Algorithms)、限制条件满足技术(CST;Constraint Satisfaction Technique)等,在有限资源下,追求供给与需求之间的平衡规划;同时利用资讯的储存与分析能力,以最短的期限,达到最有效的规划。一般客户需在建置MES软件与自动化整合系统后,在产能规划上的应用是比较容易达成的。


4. 工业物联网(感测器)的深层应用

主要应用面着重在有效提升设备稼动,针对关键性设备所需之外挂感测器(无法由设备本身取得),如:振动量测所需之加速规、温度感测器、电源负载等量测资料的收集,主要是希望透过感测器针对可提升设备稼动,进而提升制程能力与良率之应用。透过类比转数位模组进行收集,唯需视资料收集所需的取样频率採用适当之讯号撷取设备,如:PLC 之类比输入模组、独立式类比讯号撷取设备(DAQ)或 IPC 加装资料撷取卡等;此部份的设备需于实际感测器配置后,方能确定。


感测器资料收集后之储存、分析与整合应用则依其应用需求,透过应用伺服器进行,亦需配合实际需求建置。


5. 5G 时代的制造管理应用

5G 时代来临,包含台湾在内等多数国家对于 5G 的建置也将会日渐成熟。5G 具有高速、低延迟与高频宽等特性,标準传输速度高达 20Gbit/s,网速比 4G 快 100 倍。制造业透过物联网(IoT)与感测器收集生产资讯,同时也会产生海量数据,足以见 5G 的通讯能力在智能制造应用中,将会扮演不可或缺的重要角色。


打造精实管理数位化平台及智能工厂 2021 智能制造新趋势,您的企业准备好了吗?


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