來源：疫情下的智慧製造數位轉型應用
COVID-19疫情、俄烏戰爭等引發供應鏈、製造業的危機，推升智慧製造轉型需求。製造業數位轉型方向在哪? 又有甚麼創新應用? 本篇探討智慧製造數位轉型應用與技術創新發展趨勢。
{ "label": "", "value": "" } 黃正傑・2022/04/26
疫後推升智慧製造轉型需求
COVID-19疫情、俄烏戰爭等引發了全球供應鏈、製造業營運的重大危機。製造業被迫設計和實施多種敏捷的方法來管控產品和質量，並進行供應鏈合作與業務重整(請見「韌性供應鏈」一文)。其中，運用數位科技的協助製造業進行智慧製造數位轉型成了疫情後最重要的議題。根據市場報告，2021 年的全球智慧製造市場規模為 2,500億美元，預期將增長到 2028 年的 5,700億美元，複合年增長率為 12.7%。在行業別上，汽車、航空和國防是最為積極的行業，石油、天然氣、機械設備商也迅速地擴大智慧製造工作。
智慧製造數位轉型怎麼做?
疫情後的智慧製造趨勢將更著重於供應鏈恢復和準備，製造業者也將會投入技術以提高風險控管能力。綜合來說，智慧製造數位轉型包括以下趨勢：
1. 遠端或異地操作，促成工作效率：疫情造成供應鏈或製造工廠面臨不預期的斷鏈或封鎖狀況，安全、靈活、便利成為疫情陰影下的最重要議題。工廠會更積極採用感測器、物聯網、數位孿生等技術進行遠端的虛擬維護和故障排除等工作。例如:TheyssenKrupp電梯設備商，透過即時的電梯狀況物聯網監控，提供監控與預測維修服務；到場維修人員也可透過VR眼鏡與遠端技術人員協同解決電梯故障問題。鼎新電腦設備雲工業APP亦結合VR眼鏡，協助客戶進行遠端設備的即時影像音訊連線、即時標記指導等。
2. 設備健康監測，提高利用率：疫情使得人員隔離、人力短缺，製造業對設備、設施持續運轉、自動化監測與維護更加重視，可通過更主動的方式來進行設備監控及預測性維修，減少或消除計劃外停機時間，提升設備利用率。例如:自動化機床商TRUMPF利用感測器、物聯網、大數據等技術，提供雷射雕刻機設備監控與潛在異常預警服務，避免參數設置錯誤導致工件品質，以及機台預測維修服務。鼎新電腦設備雲工業APP提供設備狀況監測、稼動率分析、設備/模具健康管理以及異常預警，讓工廠更有效地利用設備提升價值。
3. 建立人機協作，共創價值：疫情的影響使得製造業思考人力運用的方式，能夠最有效與彈性地運用與管理，以面對不確定性。其中一個解方是利用更多的自動化來確保人力彈性運用。例如:Festo設備商發展協作仿生機器人，可以感測操作員接近而停止，操作人員可以透過觸摸、語音、手是或者透過遠端控制的方式與該協作機器人互動。為滿足工廠客戶需求，鼎新電腦攜手OT設備廠商，諸如:機聯網、自動化倉儲、機器手臂、自動搬運車等，一齊為台灣製造業打造人機協作、IT/OT整合的智慧工廠。
4. 發展供應鏈透明度，促成信賴合作：疫情造成的不確定性創造了供應鏈間建立緊密關係的需求。製造業愈來愈關心供應鏈間如何具備透明度、彈性恢復力以共同面對供應與市場不確定性，人工智慧、區塊鏈等技術都是建立供應鏈透明度、彈性的重要技術。例如:LVMH奢侈品牌公司發展區塊鏈平台，結合其他競爭奢侈品牌，建立認證正品、防止仿冒品的追溯平台。
5. 掌握動態需求，面對不確定市場：疫情使得終端市場需求變化更為快速與動態，製造業不僅是隱藏在供應鏈的角落，應更積極地利用各種數位科技，進行市場需求及供應鏈訊息的掌握。例如:Nike將RFID感測器放在鞋類、服飾產品中，以快速感知每一個零售商銷售產品與庫存狀況。
智慧製造數位轉型創新方案
基於智慧製造的數位轉型趨勢，也帶來許多的創新解決方案發展，以下挑選幾個有趣的國際新創案例:
1. 馬達預測維修感測器: Resonating Mindz提供客戶工業物聯網解決方案，如設備監控、預測性維護、剩餘壽命評估、設備稼動率分析、電腦視覺品質檢測等。例如:Resonating Mindz可以監控馬達設備的主要部件，包含軸、軸承、固定片、旋轉部位等，可以在故障發生之前預測故障並在移動手機或Web介面上發送通知；可以即時監控工廠能源消耗狀況，如氣體，當消耗量超出閾值限制時發出警報；利用人工智能神經網絡實現自動化品質檢驗、預測表面缺陷，如:裂紋等，並能隨著數據的累積以提高預測準確性。
2. 工業4.0應用開發工具: Tulip是由麻省理工學院媒體實驗室的工程師團隊創立，目的在提供企業打造一個簡易的工業4.0應用。Tulip邊緣設備上的 Node-RED IOT 開發工具及現成的感測器，可以容易地連結設備進行馬達震動監控，並可自行配置。此外，利用簡易的模板，可以利用直觀的拖放界面，為複雜的工業過程建構應用流程。
3. 資產數據管理平台: DQLabs新創公司是一個數據品質管理平台，使用機器學習和自學功能，可以管理企業的整個數據品質的生命週期。該平台掃描各種數據資產，提供數據治理和合規性功能，滿足端到端數據可見性。DQLabs利用簡單工具可以自動發現規則、欺詐、缺失值和跨數據源、數據集的相關性，高效地自動執行所有形式的數據品質任務以測量、評分和識別不良數據。
小結
智慧製造數位轉型已經是製造業面對疫後環境必要發展方向。遠端操作、設備監控與維護、自動化與人機協作、供應鏈透明化、需求細微感知等將是主要智慧製造的主要應用方向；簡易的感測安裝、應用程式建構、操作及自動化數據管理等則是技術方向。
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