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智能工廠關鍵技術:感測組件與大數(shù)據(jù)分析

2017-09-12 09:49 asmag

導讀:工業(yè)4.0為全球制造業(yè)大勢所趨,據(jù)研究機構報告指出,2015年全球制造領域內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模約529億美元,預估2020年將成長至1,332億美元,年復合成長率約20.3%;工業(yè)用傳感器產(chǎn)值也由2016年的25.4億美元成長至2020年的40.5億美元。

  工業(yè)4.0為全球制造業(yè)大勢所趨,據(jù)研究機構報告指出,2015年全球制造領域內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模約529億美元,預估2020年將成長至1,332億美元,年復合成長率約20.3%;工業(yè)用傳感器產(chǎn)值也由2016年的25.4億美元成長至2020年的40.5億美元。

  物聯(lián)網(wǎng)時代,感測為王,一切信息都要透過傳感器來感知、測量、收集數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)想要走得遠,要看傳感器的發(fā)展程度,無論是RFID、電壓、溫濕度、氣體等環(huán)境傳感器,或是安防領域的各種影像、熱感、紅外線、室內(nèi)定位、警報等傳感器應用,甚至機器間的信息協(xié)作、量測、分析到控制,唯有靠這些感測組件來建構物聯(lián)網(wǎng)的眼耳鼻舌與四肢,才能完成大數(shù)據(jù)云端數(shù)據(jù)庫的實時搜集、擷取、運算、分析與數(shù)據(jù)智能化,而這兩者正是構建智能工廠不可或缺的關鍵基石。

  資料搜集落實廠房監(jiān)控管理

  以科技廠房來說,提升產(chǎn)品良率是其第一要務,即使只是改善1%的制程都愿意積極嘗試,畢竟人為錯誤是造成良率下降的最主要原因。例如,在工具機上內(nèi)嵌可偵測馬達負載、轉速、聲紋、震動、電流等各式傳感器,讓機器設備具備智能搜集信息的功能:當機器手臂牙叉(Fork)組裝精密組件時,能精準穩(wěn)定地感測其軸向的微小力道,掌握卡匣取放時的受力變化,提供邏輯判斷、找出瑕疵品。而當機器設備老化,導致不預期停機或故障,借助傳感器來擷取各種環(huán)境信息,包括溫濕度、酸堿值、氣體、粉塵等,分析、判斷其作業(yè)環(huán)境的耐受度,以達到防患未然的功用,讓生產(chǎn)線得以順暢運作。

  另外,工業(yè)機器人作為未來重要的生產(chǎn)工具,首當其沖便是人機協(xié)作。當人與機器同時合作,更需要加裝許多傳感器以具備人機協(xié)同感應機制,去確定其運作方式不會對人產(chǎn)生危害或影響,從機器手臂的位置去定位每個位移,透過更智能的安全設計掌握機器手臂外圍狀態(tài);當人員進入共同作業(yè)范圍時,手臂會自動減緩速度,待人員離開后,再恢復原始速度,如此即可在不中斷作業(yè)的情況下,強化人機協(xié)作的安全性。而搭配定位追蹤傳感器,便能夠確認作業(yè)中的人員或其他生產(chǎn)相關設備都在正確的位置,借助追蹤這些人員和對象,以及兩者的互動狀況,管理者即可全盤監(jiān)看生產(chǎn)流程,并依此判斷什么時候、哪段流程需要調(diào)整。

  其實,廠房之所以透過各式各樣的傳感器來監(jiān)測數(shù)據(jù),無非就是想掌握生產(chǎn)質(zhì)量,達到某種制程條件。借助制造過程中的數(shù)據(jù)采集,將能進一步運用后端平臺運算做大數(shù)據(jù)分析,幫助企業(yè)獲利。

  大數(shù)據(jù)分析提升競爭力

  誰能快速反應市場變化、生產(chǎn)多樣化產(chǎn)品,誰就是贏家,而大數(shù)據(jù)即是能加快決策速度、預測未來的最佳應用。數(shù)據(jù)采集永遠是廠房智能化的重點,但若信息未經(jīng)過處理,只是浪費儲存空間的無用垃圾,必須透過虛擬信息與實體系統(tǒng)(Cyber-Physical System)的結合,將數(shù)據(jù)傳到云端進行儲存、分析,形成決策,進而再回過頭來指導生產(chǎn)。依據(jù)長期量測、統(tǒng)計與分析生產(chǎn)過程的相關數(shù)據(jù),當有制程質(zhì)量逐漸偏離、設備精密度變差的情形時,便可提早進行預防性保養(yǎng)、維修,甚至發(fā)展成先進設備控制的預警系統(tǒng),達到自我監(jiān)測和預測功能,以維持產(chǎn)品制程穩(wěn)定性、提升良率。

  大數(shù)據(jù)的實際應用,可以郭臺銘的“關燈工廠”為例:富士康通過物聯(lián)網(wǎng)技術,累積多年生產(chǎn)在線的各種機臺數(shù)據(jù),并利用影像辨識和機器學習等技術,為這些機具設備連上神經(jīng)與大腦做大數(shù)據(jù)分析,得出生產(chǎn)環(huán)節(jié)中每一個制造流程的結果;加上各種智能感測與傳感網(wǎng)絡的導入,便可做到讓機器獨立自主運作,在黑暗中也能完成生產(chǎn)。

  曾替臺積電打造智慧生產(chǎn)的清大教授簡禎富亦曾說過,“談工業(yè)4.0,關鍵在數(shù)據(jù)背后的決策優(yōu)化。”在智能制造的流程中,機器人并非要完全取代人力,人所扮演的角色不再是勞動工作的“操作者”,而是晉升到經(jīng)由后端的大數(shù)據(jù)分析來下策略判斷,成為生產(chǎn)過程的“設計者”、“決策者”以及流程的“管理者”。

  虛實整合創(chuàng)造企業(yè)價值

  辨識與分析是安全及生產(chǎn)極為重要的一環(huán),而傳感器與大數(shù)據(jù)則是幫助實現(xiàn)智能制造的核心技術。借著廠房內(nèi)遍布高精密、高穩(wěn)定度的傳感器捕捉所需信息,拉進軟件平臺建立工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),再運用大數(shù)據(jù)分析完成虛實整合,預測系統(tǒng)設備的性能與未來,提高風險控管的透明度與效能,最終達到零故障、優(yōu)化生產(chǎn)的目標。

  如何以創(chuàng)新思維善用物聯(lián)網(wǎng),以實時監(jiān)控及大數(shù)據(jù)預測技術,自主優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境的資源分配,將是科技產(chǎn)廠房的致勝關鍵,更有助于中國提高國際競爭力,開拓全新的市場機遇。