從智慧製造趨勢看2019年台灣工業機器人的發展機會

摘要：影響製造業發展的大趨勢包括人力問題、製造基地、資通訊、智慧科技、資料科學、能源需求、各國的產業政策。國際上，製造業在智慧製造方案發展的重點為：OT(生產系統)與IT(資訊系統)的整合，結合機器人的新型態加工機設備，結合數位模擬與實體設備的虛實整合應用方案，具有認知能力的製程(機械)設備。本文並依據上述智慧製造方案發展重點，提出台灣在工業機器人領域的市場發展機會與策略。

Abstract：The megatrends affecting the development of manufacturing industry include labor issues, manufacturing bases, information communication, smart technology, data science, energy demand and industrial policies of various countries. In respond to the international megatrends, the development of smart manufacturing for manufacture industry should be focused on the following four major programs: integration of OT (production system) and IT (information system) systems, combined with robots to form a new type of processing machine, combine digital simulation with construction behavioral patterns to connect the virtual world, and processing equipment (mechanical equipment) has cognitive capabilities. This article analyzed the market opportunities according to the above mentioned major smart manufacturing development programs and proposed the industrial robot development strategies for Taiwan.

關鍵詞：工業機器人、智慧製造、離散式製造
Keywords：Industrial robotics, Smart manufacturing, Intermittent manufacturing

實現智慧製造的應用方案
首先，我們對全球與智慧製造相關的發展方案做一個全盤的掃描，方式有：1、國際級的顧問公司和智庫；例如，觀測McKinsey針對歐、美、日等地的製造大廠進行的工業4.0企業製造流程革新調查報告。Gartner每年度發表下一年度的科技發展預測與趨勢觀察。Frost&Sullivan對於企業需求的工業4.0發展與技術調查、市場調查、經濟調查、實務典範。Deloitte對於全球製造業競爭力指標的研究，發布的全球製造業競爭力指標報告。Roland Berger提出的工業4.0實現階段方案，包括數位化工廠、智慧製造、以及端到端方案。以及PwC對於製造業數位化導入的研究調查還有亞洲與歐美製造業的差異分析。
方式2是從訪談和參展中觀測歐美日主要大廠於智慧製造布建的發展動態，包括Siemens(德國)、Bosch Rexroth(德國)、Microsoft(美國)、ABB(瑞士)、Dassault  Systems(法國)、MITSUBISHI(日本)、FANUC(日本)。
方式3是觀測官方級的研究機構與政府組織的政策，例如日本的國立社會保障人口問題研究所、日本國立產業技術總合研究所、日本創新型研發推動計畫(ImPACT)、美國「國防高等研究計劃署」(DARPA)、美國先進製造業夥伴關係計畫、歐盟國家聯絡據點計畫(Horizon 2020)、中國政府的中國製造2025重點領域路線、德國的工業4.0與德國政府的高科技戰略與產業人才政策。
從以上3 個方式的觀測，我們得知整個製造體系可由4個構面組成，分別是產品設計與量產規劃、企業內部的生產活動、企業內生產資訊的連結運作、以及跨企業間的水平供應鏈。再由4個構面歸納全球現今實現智慧製造的主要應用方案分別是，以電腦輔助產品設計與模擬分析、人工智慧導入設計分析、積層製造(3D列印)輔以快速原型製造、擴增實境(AR)/虛擬實境(VR)為設計輔助來協助產品設計與量產規劃。
首先以資訊安全方案建立、資料分析(Big Data/AI)、端網雲資訊系統、工業物聯網平台的建置、邊緣運算、智慧感知裝置..等來強化企業內生產資訊的連結與運作。
再來以協同合作設計、AI預測需求、AI輔助決策、智慧化料件管理、訂單生產狀況可視化、人才(無形資產)建置..等整合跨企業間的水平供應鏈。
以智慧化零組件與機台(工具機、產業機械)、智慧機器人、智慧化倉儲、機器視覺等為核心的智慧化生產輔助系統、設備運作狀態即時監控、資訊可視化、機台健康狀態監控管理技術，來實現產品從生產、檢測、倉儲的智慧製造。
以導入企業內部的生產活動來說，我們歸納的趨勢有1、OT(生產系統)與IT(資訊系統)的整合[1]。2、機器人成為新型態的加工機設備。3、結合數位模擬與行為模式建構，建立虛實世界連結。4、製程設備(機械設備)具有認知能力。
而這些趨勢也涉及了其他3個構面的活動。以下將分別探討。
全球智慧製造發展的最新趨勢
分析其中的發展關鍵議題是：1、IIOT平台加速數位轉型。2、工業機器人技能化。3、映射實際生產製造活動的對稱性管理技術。4、運用AI讓機器擁有類人的思維意識，分別探討如下，
1.IOT平台加速數位轉型
OT(生產技術)數據化後與IT系統整合的智慧製造，許多知名電機大廠都提出以IIOT平台加速數位轉型，例如西門子「Digital Enterprise implement now!」解決方案、安川電機強化物聯網系統的建置「i3-Mechatronics」、FANUC的Field system[2]、Mitsubishi的 “e-F@actory”[3]。將製程的資料可視化，或以混合實境輔助顯示；更甚者，建立設備數位雙生模型，完備機台智慧化數位技術。消費性市場中的ICT技術也已然成熟，也積極尋找新的藍海應用市場，尤其是向工業物聯網積極延伸觸角，
2.工業機器人技能化
機器人擁有加工技藝，可從事複雜的工作。工業機器人逐漸進化成為具有擬人(AI)之檢知、推理、決策的功能，進而達成機器人系統之技能化，以完成大多數目前仍由高階人力進行加工之技藝性精密工作。
機器人執行高精度的加工技術，因此在離線編程軟體、機械手臂精度、剛性、校正、補償裝置與力量控制等開始被大量重視。它們被期望以靈活、彈性的優勢取代某些工具機的製程。例如法國的Staubli、德國的MABI、瑞士的ABB，都有推出類似機種的產品。
3.結合數位模擬的行為模型建構，連結虛實世界
就是映射實際生產製造活動的對稱性管理技術。結合數位模擬的行為模型，可以根據感測器所蒐集到的數據資料進行運算、分析，產生知能，而且可隨時針對機器運行狀態進行動態調整。企業毋需耗費高昂的成本代價購置大量裝置或設備，即可不斷進行分析與測試，並隨時針對異常狀態進行修補與復原，藉此縮短各項創新研發專案的試誤歷程，且易於維繫創新產品的品質與穩定性。建立智慧代理人機制，可以主動修復與規劃設備生產，規劃製程、產線或整座工廠，做到及早預測設備的潛在故障因子、強化產品開發，提昇營運效能。
藉由感測有效彙集來自週邊環境或設備的大量資料，善用這些數據，在猶如真實世界化身的數位世界裡執行有如實際生產製造的對稱性活動。
4.運用AI讓機器擁有類人的思維意識
機器具有等同人類的行為能力與思維意識，深度學習技術是機械設備的發展趨勢。擁有深度學習技術的機械加工機數量，預計2025年會達至數億台以上，其標榜著具人工智慧。