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工研院胡竹生对智慧制造的趋势分析

胡竹生

工研院胡竹生对智慧制造的趋势分析(胡竹生

胡竹生:国立交通大学电机与控制工程系教授、工研院机械与系统研究所合聘正研究员兼所长室顾问、台湾实验研究院芯片系统设计中心兼任研究员、台湾高反应力机器人法人科专计划总主持人、工研院学研前瞻计划主持人、美国福特汽车公司高级工程中心工程顾问、美国密西根州立韦恩大学机械工程系助理教授、
工研院胡竹生对智慧制造的趋势分析友情链接:南京慢走丝芜湖磨床马鞍山火花机金刚石砂轮修整

创造绿色商机转型智慧制造三大关键(胡竹生)

针对智慧制造工研院机械与机电系统研究所所长胡竹生,提出掌握智慧制造发展的三大关键既可以提高企业竞争力。智慧制造是产业朝向绿色经济、环保营运的发展方向,但如何充分利用科技创造企业的绿金,是目前制造业者普遍遭遇的困境,业者可以掌握以下智慧制造发展的三大关键,以提高企业竞争力。

关键一:谋事在人、以人为本

近年智慧制造是产业关注的当红议题,但智慧制造并非是单纯要让机器取代人,而是要透过科技让人在工厂里成为重要角色,藉由人机协同合作,并以照顾员工的角度来设法提升员工产值、避免工作出错或职业伤害,进而提升产业实力。
举例来说像老师傅的工作经验,也能经由在制程中导入传感器、机器视觉、人工智能、大数据分析、工业物联网等先进技术,结合科技与人的经验,来数位传承老师傅的领域专业知识,让机器协助人做出更正确的决策,提高员工的附加价值;此外作业员也能透过系统数据分析与建议,从重复性高的工作内容,转而进行流程管理与决策。
像工研院研发的研磨抛光机器人即是结合水五金产业老师傅的研磨经验,开发虚拟化研磨路径,调教机器人自动研磨抛光,不仅让老师傅的工法不失传也能让年轻作业员升级为管理者,脱离3K环境,让新世代更愿意投入传统产业。

关键二:信息数字化、优化制程降低生产能源浪费

这一波智慧制造的趋势强调以数据做决策,因此信息数字化十分重要。过去制造业多以人工统计资料、各系统间的资料没有直接串连汇整,这种方式在作业沟通的时效性较低,唯有掌握更多真实的生产制造数据,才能减少人工作业的错误,提高执行正确率。
在迈向智慧制造的过程中应搜集工作流程中的各项数据,让生产设备、原物料、质量检验系统的信息数字化,再藉由整合各系统的信息及统计分析,打造完善的数据分析数据库,达到制程的有效监控与实时管理。
此外企业也需学习如何运用数据分析来进行有效的判断与决策,才能快速调整制程,降低生产原料和能源浪费,提高生产效率。举例来说工研院开发的回转机械预兆诊断系统,搭配人工智能算法,开发自动化、客制化的监测软件模块,针对多种回转机械常见故障进行精准鉴别,避免人为误判及时间浪费,有助设备的生产排程、预兆诊断、健康趋势预测。

关键三:产线自动化、先从检验开始

近年从德国倡议智慧为开端,转型智慧制造的信息如雨后春笋浮现,而产线自动化也是中小企业积极追求的目标,但对业者而言究竟该先从哪个生产环节进行自动化?许多中小企业在面对这波信息潮,并不容易决定要如何起步投资。
传统产业像塑胶业、金属加工业等等,由于产品的种类和材质多样,产线自动化难以有统一标准,产线有些制程仍须仰赖人工完成,这是传统产业在升级产线自动化时会面临到的困扰。业者在思考产线自动化时,可以利用自动光学检验技术,先从检验着手,来进行产品的自动化质量检测。这是因为当前自动光学检验技术在平板显示、半导体等产业应用成熟,导入成本低,但此技术在传统产业仍未普及,因此业者在建置自动化产线时,可以尝试先进行检验站的自动化,再逐渐设置产线其他站点的自动化措施。
目前工研院已累积超过二十年的自动光学检验检测技术,能协助产业进行外观瑕疵检测、尺寸量测,用于金属加工业,可解决过去因金属曲度、光源变化等因素,难以判断瑕疵的问题,精确判读金属加工表面有无瑕疵;透过机器视觉量测重要尺寸,取代现场作业员的卡尺,减轻负担,也确保质量。
综上所述企业可以把握这三大关键进行数位转型,迈向智慧制造。另一方面工研院已擘划二零三零技术策略与蓝图,协助制造业者导入高阶科技,引领台湾实现智慧制造新蓝海,共同为永续环境与绿色经济努力。

瞄准智慧制造机器人三大趋势(胡竹生)

台湾制造业面临激烈竞争,过去大量生产与低价竞争已非决胜关键,如何协助产业转型升级,是当前的重要议题。根据国际机器人联合会统计二零一八年全球工业机器人出货量达历史新高,包括汽车、电子、食品和饮料、制药、塑料及金属等行业,机器人应用都出现成长,随着智慧制造发展,传统机器人已不敷使用,必须朝向多功能、人机协作和联网化发展,将更有利业者迈向智慧生产。
综观工业机器人的发展历史,一九六零年代第一台工业机器人在美国诞生,一九七零年代逐渐在欧美市场兴起,当时工业机器人可满足工厂大量生产的需求,但如今随着社会消费型态改变,全球制造业面临急单、少量多样的生产挑战,传统工业机器人也需改头换面,学会新能力,因应新生产模式。
近年正夯的斜杠风潮,也吹进制造界,随着机器视觉、语音和触觉等面向的技术增进,提升机器人的能力带动斜杠机器人兴起,斜杠机器人能于单站作业时提供更多功能,满足业者多种生产需求,改善以往机器人功能少、加工动作简单的窘境,未来透过多功能的机器人,将更能满足客户的客制化需求。
此外过去工业机器人体积庞大,希望取代人工完成重劳力、高污染的工作,常应用于肮脏、危险、辛苦的3K行业,工厂考量安全性,会使用围栏把机器人和作业员隔离,由机器人独力作业。但现今像3C、医药、纺织、食品加工和物流业等产业的机器人使用量逐渐提升,这些产业的特色是产品种类多、产品体积精巧,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、更安全的机器人,所以机器人朝向人机协作发展,并将软硬件功能模块化,提供整体的弹性解决方案,满足当前的制造需求。
而随着行动数据、物联网、云端运算和人工智能技术如火如荼进展,机器人也朝向联网化发展,以支援工厂生产系统信息搜集与云端数据交换,增进生产效率和良率,协助业者迎向智慧生产。为因应近年机器人多功能、人机协作、联网化的趋势,工研院也投入开发相关机器人技术,譬如台湾工研院研发的智慧砂带机与亮面瑕疵检测系统、在线三维视觉检测系统、驱控式整合关节机器手臂等,协助业者生产管理更自动弹性,突破智慧制造的升级瓶颈,强化国际竞争力。
在瞄准机器人多功能的动向上,工研院开发智慧砂带机与亮面瑕疵检测系统解决从前水五金产线的砂带机,通常一台只有一种功能的窘境,智慧砂带机配置两种砂带,搭配亮面瑕疵检测系统,能单站完成由粗到细研磨、抛光,并检测瑕疵,还能改变砂带形状、宽度跟角度来符合各式工件形状、减少研磨死角,三合一的机型设计能有效利用工厂用地。当前,智慧砂带机除了应用于水五金产业,更协助全球市占率逾百分之九十的水上摩托车螺旋桨大王般若科技,研磨螺旋桨叶片及分析叶片质量、提高产品良率。
另外传统机器手臂采用的接触式检测设备,通常只具备二维或三维视觉检测功能,过去面临检测时间长、耗费人力操作、只能检测小型手机零组件的难题。为解决此问题,工研院研发非接触式的在线实时三维视觉检测系统,结合机械手臂可同时进行二维跟三维视觉检测,更能检测大范围、高曲度的工件,在单站即能完成多样化产品检测需求,可应用于航天、车辆运具零组件等检测,目前已与汉翔航空工业公司合作,检测其高曲度、大面积的工件。
而在人机协作方面,工研院开发的驱控整合协作型手臂,兼具驱控模块化、小型化、高精度,除了整合马达、传感器、电源转换等元件,还可如积木组合,依不同需求组成多轴机械手臂,手臂总重约十二公斤、荷重约五公斤、重复精度在正负零点零二公厘,可弹性调整臂长与构型,配合业者频繁变动产线内容。
此外为迎合万物联网的时局,工研院携手产学研界组成智慧制造联网数据加值产业联盟,推动跨领域设备联网标准,让不同设备联网沟通无碍,并已参考德国机械公会标准,以及工业物联网国际主流标准,制定机器人联网标准、帮助机器人互相联网,解决过去机器人没有共通的数据传输标准的窘境。综上所述机器人将更为智慧化与多功能,在制造场域的应用将愈加广泛,面对瞬息万变的市场以及劳力短缺,导入机器人已成为必然的趋势。