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技術專題主編前言|智慧自動化技術專輯主編前言

作者 鐘裕亮

刊登日期:2015/08/01

在工業4.0的熱潮之下,各國政府紛紛重視製造業的未來發展,我國政府也於六月四、五日也舉辦了2015年行政院生產力4.0科技發展策略會議, 其中對如何結合資通訊技術(information and communication technology, ICT)與製造,提升台灣產業競爭力做了許多的論述。工業4.0是德國政府與民間為了提升德國機械製造業的競爭力,所提出的計畫,目的在於建立技術障礙,形成國際競爭優勢。而生產力4.0也是我國政府為提力國內產業的競爭力(含蓋製造業、商業及農業)的生產力提升計畫。ICT技術30幾年來進步約一百萬倍,而機械產業與製造業的進步速度遠遠不及ICT技術進步的速度,智慧製造存在著很大的進步空間,而促使產品及製造更具智慧化已成為世界潮流,工業4.0強調從需求出發,智慧製造,透過資訊與資料橫向及緃向的鏈結及企業內部與外部產業鏈的整合,充份提高生產效率與品質。

資料為智慧製造的核心,而感測層為最底層的基礎,將來產品、元件、模組、機台、系統、整廠甚至整個產業鏈都是結合在一起的,因此從設備端底層的資料擷取、SCADA、MES、ERP到整體通訊的串連,每一環節都必需打通,嵌入式的感測器廣泛普遍的應用,將為工業4.0的基礎,而未來工業4.0的時代裏,通訊標準與安全問題將成為重要的議題,產業鏈也將會有新的結構性改變,類似Uber改變計程車的生態一樣,不同的商業模式也會運孕而生; 未來的世界將充滿機會與變化,唯有能夠快速因應市場變化者,將會是大贏家。如何快速因應市場變化,工業4.0相關技術成為必要工具,工業4.0技術含蓋甚廣,簡而言之,其核心技術項目可摘要表示如下(VS2P-LED):

  • Visibility:包含所有製程可視化的方法、工具與技術
  • Smart Products/Components:產品或關鍵模組具有智慧化功能(記憶品與對外通訊)
  • Protocol:機台連網 Plug & Play模組技術與標準化技術
  • Prognosis (Predictive):預測演算法,見微知著的能力,結合人工智慧與大數據分析能力的各種演算法
  • Learning Assistant Tools:大量的輔助工具,協助人類作好製造的工作
  • Embedded Systems:嵌入式系統,分散式控制將被廣泛應用於產線與設備
  • Discrete Manufacturing:數位製造,結合分析模擬、虛實整合(Cyber Physical System)

機器視覺廣泛應用於檢測、辨識、量測與定位,更可結合機器人成為視覺導引機器人(Vision Guided Robot),工研院多年來建置視覺檢測平台與視覺導引機器人平台(AOI & VGR platform),可提供業界與學界服務。

本專輯特別邀請研華公司工業自動化事業群總舵手黃瑞南副總經理,談在工業4.0趨勢下的智動化市場與技術發展趨勢與台灣的機會。針對視覺技術於本專刊摘錄數篇技術性文章,包括:「LED固晶機之機器視覺定位技術」、「機器手臂為基礎之3D彈性量測概論」、「幾何尺寸與公差之非接觸量測技術簡介」、「非接觸式量測系統簡介」、「使用FPGA實現視覺回授之滾球及球桿平衡控制系統」等。力感測控制應用方面包含:「多軸力量感測平台設計與驗證」、「機器人自動鎖附與力量控制」及機台通訊連線方面文章有「可重置分散式控制技術(IEC 61499)應用於生產線控制設計」作一介紹,智慧預測方面有「基於機器學習方法之刀具磨耗預估技術」及「臺灣產業跨境供需一站式物流服務之需求與應用分析」、「製造業供應鏈管理層次評估系統之應用與推展」物流與供應鏈管理等文章,提供讀者一些參考案例,期對未來智慧製造自動化整合有所助益,若有疏漏,竭誠歡迎指正。

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