智慧製造浪潮來襲 廠商如何轉型與升級？

工商時報【劉耕睿】 在成本考量之下，台灣製造廠商逐漸外移至人力成本更低的中國，近幾年則開始從中國移往東南亞國家，形成逐成本而居的「遊牧民族」。但隨著科技快速推陳出新和市場需求更加多樣，台灣廠商面臨高度的客製化需求，生產也轉為少量多樣形態，因此除了庫存控制要更精準，交貨期也必須保持高度彈性。 種種變化導致製造廠必須投入更多成本，管理則更有挑戰，甚至有許多廠商無法控制的外來因素，如更偏向社會層面的缺工問題。儘管科技的演進在市場需求面帶來各種變化，但物聯網、大數據、人工智慧等新科技的出現，也幫助製造業在生產過程中變得更靈活。 德國於2012年提出工業4.0概念後，智慧製造與智慧工廠開始受到市場高度重視，許多製造業者積極啟動數位轉型並投入智慧製造的行列，拓墣產業研究院預估，2020年智慧製造的市場規模將會超過3,200億美元。整體商機固然龐大，但智慧製造領域相對複雜，在投入資源有限下，如何將大量資料整合並升級既有的製造流程，將會是未來幾年欲轉型智慧製造的廠商必須面對的課題。 1.一窺智慧工廠樣貌 何謂智慧工廠？簡單來說，即是將工廠製造過程的環節進行串連與智慧化。過往的製造自動化是將機器人╱機器手臂導入產線，利用機械來提升工廠效率、良率，以及降低人力成本與錯誤率。智慧化則進一步利用物聯網感測技術，進行產線監測與遠端控制，再利用雲端運算與數據分析的結果，快速回饋給硬體底層或是整個系統架構以進行優化，並讓現場設備除了監控、搜集數據之外，更能做到自主相互溝通、流程彈性調整、即時狀況處理，以及適應外部環境變動。 因此智慧工廠著重的不再只是製造產品，而是利用軟體、硬體、整合平台與雲端的不斷融合升級，讓製造業不只自動化，亦走向智慧化，工廠可以更了解外界或內部的即時變化，並擁有更快速的調整能力以進行產線上的即時應變。 2.邊緣運算來助攻 智慧製造、智慧工廠強調資訊的串聯，甚進一步期望機台間、人與機台、機台與系統間可做到即時資訊傳遞與反應，若透過傳統雲端運算後再往返的時間容易有所延遲，而大量資訊直接上傳雲端，儲存與傳輸的成本亦是高昂；邊緣運算的出現，有機會可以利用架構上的調整以及運算能力的提升來解決這些問題，透過邊緣運算進行資料的預處理，即時做出決策與回饋，再將可延後處理或需要儲存的資訊上傳雲端，如此一來除了提升現場的反應速度之外，亦能大幅降低資訊傳輸過程中所需要產生的各項成本。 目前最常見的邊緣運算產品是工業閘道器（Gateway），是目前智慧製造架構中的重要中介，主要用來串接前端各式各樣的硬體與後端的資訊平台與雲端系統。目前工業閘道器相關廠商有英特爾、戴爾、Moxa、西門子、新漢，軟體與作業系統商有Wind River、微軟Windows 10、研華，雲端平台則有微軟Azure、IBM Bluemix等。 此外，閘道器本身的智慧化亦是邊緣運算的體現，例如監控系統若導入邊緣運算與智慧閘道器，在靜態或畫面未改變時，閘道器可自動判定使用低解析高壓縮的視訊進行監控，但當偵測到畫面有動態變化或特殊狀況發生時，閘道器會自行切換成高解析低壓縮的畫面進行視訊串流，讓頻寬的使用更有效率。 3.智慧工廠早已是進行式 事實上智慧工廠並不是空談也並非只是想像，半導體產業如台積電已有高度智慧化的流程與製程，汽車產業自動化比例更高達9成，也開始有許多客製化服務，這兩個產業正是自動化與智慧化的最好印證，雖然各產業對自動化、智慧化有不同解讀和實際做法，但隨著趨勢興起，許多傳統產業如紡織和食品業等，也逐漸加入工廠智動化的行列。 因為市場與客戶端的需求越來越多樣，許多廠商希望透過新科技與智慧升級來解決接單與製造的問題，但由於製造業的個別差異甚大，廠商很難在市場上找到適合的解決方案，甚至必須尋求不同環節的解決方案，再自行整合成一套來導入，困難、成本高讓廠商對於相關投入出現疑慮。 因此廠商在導入智慧化的過程中，必須清楚了解自身的核心問題，智慧製造、智慧工廠著重的是製造管理思維的轉型，既然是思維轉型，那過程就不會只是單純的硬體革新，軟體升級亦是重點，軟硬整合在製造領域中更顯重要。目前市場上已有西門子、奇異、施奈德等解決方案廠商，推出整合型工業物聯網平台，試圖解決智慧製造架構中整合難度高的問題，亦有較偏向設備端的廠商推出一站式到位或相容性高的解決方案，讓客戶能夠順利的串接軟硬體與更上層的雲端服務。 智慧製造與智慧工廠的建置過程相對複雜，整個轉型必須循序漸進，投入不會只有短期，也並非頭痛醫頭、腳痛醫腳的模式，而是長達數年的推進與核心價值重新建構，投入成本往往高達數百甚至數千萬美元，製造企業本身必須訂定長期的投資規畫與組織整合，才能逐步落實資訊整合，以及既有製造流程的升級與商業模式的革新。（本文作者為拓墣產業研究院研究員）