知識投資時代來臨 ICT人才轉進製造業前景佳 – i創科技

知識投資時代來臨 ICT人才轉進製造業前景佳


口述/工研院機械與機電系統研究所所長 胡竹生

工業4.0以資通訊與知識數位化技術為基礎,在發展上除了要掌握包括智慧感測系統、異質網路整合、物聯網開發平台、CPS-Based應用服務及巨量資料分析等關鍵技術外,更要加強人才與知識投資,這是臺灣目前最需要努力的方向。

談到工業4.0的發展,首先要釐清它的定義,目前各國政府、各個組織對工業4.0的定義都不太一樣,其中,歐盟FP7計畫ISM2020定義了工業4.0的三個方向:以使用者為中心能夠快速地自我調整、靈活度高且能自我組織的價值鏈、具備持續發展的能力,此定義很值得參考。簡單地說,工業4.0就是利用先進的資通訊與知識數位化技術,來建立具備自我決策與持續優化能力的製造系統,這套系統可以自我持續進步,並可被精準評估、預測。

工業4.0是以資通訊和知識數位化技術為基礎,來建立具備自我決策與持續優化能力的製造系統。(圖片來源:工業技術與資訊)

從這個定義來看,「工業4.0」與「工廠自動化」是兩個完全不同的製造模式,工業4.0雖然也需要自動化技術,但是它在通訊技術、控制架構、製造設備、人機介面、人員操作、製程模擬與優化、製造模式……等各面向上,都和工廠自動化不一樣。舉例來說,工廠自動化使用的通訊技術,是各個系統商或設備供應商自行制定的通訊標準,工業4.0則建構在統一的通訊標準上;在製程優化上,工廠自動化依靠人的經驗,工業4.0則採用大數據分析與人工智慧的幫助;另外,工業4.0其中的一個理想,是產品/工件本身會攜帶製造程序和製造記憶,有別於工廠自動化的集權式架構,期望能達到最大的製造彈性。

從實務面來看工業4.0四大特色

但是,符合工業4.0概念的製造模式,和現在究竟有哪些不同的地方?接下來,針對工業4.0的幾個主要差異,從比較實務的面向,提出說明如下:

一、混合客製化與大量製造的生產線

首先是大量客製化。工業4.0強調以客戶需求為中心,工廠生產線不會像以前一樣只有量產生產線,而是混合客製化與大量製造的生產線,這時候需要的不只是資通訊技術,就連產線布局都是一門大學問,甚至,未來有可能廠區內若干機台可自主移動,可以很有效率地依據客戶訂單組成生產線。

二、透過統計模型預估交期

其次是端到端的智慧製造,大家都知道,工廠的訂單量、出貨量和交貨時程,彼此之間是相互影響的,如果製造業者能夠從這個關係中,建立出一個統計模型,當客戶下單後,在訂單還沒有交給工廠前,只要輸入幾個關鍵數字,統計模型就能預估交期並回覆給客戶。

統計模型模擬出來的結果是否精確,就需要虛實整合系統(Cyber Physical Systems;CPS)及資料不斷回溯的幫助,換句話說,統計模型的建立,不是一次就能成功,必須不斷地循環及修正,才能讓預測結果趨近於真實。

三、考量製程設備實際狀況的製造設計

第三個特色是製造設計(Design for Manufacturing),臺灣仍然是全球代工業的重鎮,所謂代工是指,客戶開出產品規格,要求代工廠生產,通常代工廠必須面對其可製造性,以及大量生產上品質一致性的風險。

由於臺灣製造業投入代工領域多年,在不同產業類別都累積了一定的經驗與技術,這讓臺灣的代工業者可在接到客戶訂單時,主動分析客戶所提出的規格能否量產,倘若無法順利量產,還可告訴客戶如何調整規格,這樣的能力就是「製造設計」,這部份在臺灣做得很好的例子是晶圓代工,在接到客戶訂單時,就能夠準確的告訴客戶製造程序,交期以及必要的設計修正等。

製造設計做得好,會讓製造的品質以及效能大幅提升。但要把製造設計做好,需要的不只是資通訊技術的協助,例如:CAD/CAM,還要思考如何將製程設備的實際使用狀況數位化,反饋至系統內。

因為製程設備被安裝至工廠現場後,不只會逐年老舊,也可能被改裝,如果不能將這些狀況反應至製造設計的評估系統內,那麼系統模擬出來的結果有可能會不夠精確。所以,製造業者要思考的是,如何把現場運作的知識數位化,現場操作人員是最了解製程設備的人,唯有把存在於他們腦海中的無形知識與經驗,有系統的數位化與儲存運用,才能做好製造設計,這是臺灣製造業目前亟需去建立的能力。

四、透過系統模擬達到製程最佳化

最後是製程最佳化,以系統模擬製造流程,調整裏面的製造參數後,導入實體的製造流程中,並找出誤差值,然後再回過頭來修正,如此不斷循環下去才有機會去達到製造最佳化的目標。要把這件事情做好,則必須提升工廠內部人員的素質與知識。

以晶圓代工業為例,長期以來就大量聘請受過研究所訓練的工程師,到工廠內管理製程設備,這些一流人才具備在機械,電機與資通訊等的深入知識,可以從基礎學理上去瞭解機台的特性是什麼,所以比較能從科學化的角度去面對,而不是重複地在trial-and-error(反覆試驗),只能產生短期的效果。

因此,我想強調,臺灣要實現工業4.0,不只需要有人才願意研發技術,更需要這些人才有決心、有意願,實際走進工廠,親身到製程現場觀摩與學習,光是憑想像寫軟體是不夠的,唯有親自到現場瞭解設備狀況與使用需求,才能產出對製造流程有價值的成果。

掌握智慧感測關鍵技術

一開始有提到,工業4.0是以資通訊和知識數位化技術為基礎,如果再往下展開,這些關鍵技術包括智慧感測系統、異質網路整合、物聯網開發平台、CPS-Based應用服務及巨量資料分析,而智慧感測系統是臺灣現階段很重要的發展項目。

雖然,臺灣有很多感測器供應商,但受到規模與資金的限制,多半只能發展單一感測器,造成市場無法做大,因為工業4.0對整合感測器的需求,遠大於單一感測器,導致製造業者只能花錢向國外採購高價產品,間接影響了工業4.0在臺灣的發展。

所以現在最重要的問題是,如何建立感測器的供應鏈。臺灣的利基點是,擁有規模龐大的設備業及現成的需求市場,只是因為需求的數量不夠大,生產成本太高,感測器供應商不願意投入,要解套只能靠晶圓廠的協助,偏偏晶圓廠接單最重視的就是下單數量,數量不夠高,往往不願意接單,形成一道難解的題。

也就是說,臺灣在發展智慧感測系統上,技術和市場都不是問題,有問題的是產業結構,我們必須思考如何克服產業結構的問題,建立需求,才有可能推動工業4.0發展,甚至有機會外銷到全球市場。

至於其他的技術,現階段也都有不同的發展議題。像異質網路整合雖然需要若干年的時間,但現在就要開始做資安規劃,因為以前通訊標準不統一,駭客不會有興趣竊取資料,但網路整合後,可以拿到的資料變多了,資安風險也就跟著大大增加,所以在整合網路之前,必須先思考如何避免資料被竊或工廠被癱瘓,這是現在最重要的課題。而物聯網應用開發平台,用雲端運算的用語來說就是PaaS(Platform as a Service,平台即服務),如何在一個平台上開發不同軟體應用,且可以通用於國際市場,是這個平台最重要的任務。

工研院成功開發出CPS研磨拋光機器人技術,希望用機器人來做拋光的動作,解決國內水五金產業在研磨拋光製程上遇到的人力缺工問題。(圖片來源:工業技術與資訊)

CPS-Based帶動創新營運模式

這邊我想特別提出來的是CPS-Based應用服務。透過CPS-Based的應用,有可能為企業帶來一些創新的營運模式,飛機引擎製造商奇異航空(GE Aviation)就是最好的例子。

GE所製造的每一台引擎都具備連網能力,好讓管理中心能夠隨時隨地監控引擎狀況,一旦發現在空中飛行的引擎可能有問題時,馬上將汰換零件送到最近的機場,當飛機降落時就能立即更換。

從GE的案例可以看出,無論設備商賣出了幾台設備,也無論賣到哪些,只要透過連網就能隨時掌握設備的狀況,然而這只是CPS的其中一種應用,在工業4.0架構下,CPS可以開發出各種不同應用,像工研院2016年成功開發出CPS研磨拋光機器人技術,希望用機器人來做拋光的動作,解決國內水五金產業在研磨拋光製程上遇到的人力缺工問題。

另外,目前幾個大廠都在討論的產線CPS應用,工研院也正在研究中,例如:虛擬產業機器人、虛擬輸送機、虛擬堆料站、虛擬工件等等,主要是因為工研院有硬體設備,所以做出來的模擬器比較容易落地。

人才是發展工業4.0關鍵

不論是研發工業4.0的關鍵技術,或是推動落實在生產製造,人才與知識投資都是極為重要的。

相較於有形的資產像是設備,廠房或是原物料等,人才與知識的無形資產,從製造業的角度,確實不容易評估其效益。然而透過人才把知識轉化成價值,卻是工業4.0時代必須具備的基礎。以德國為例,其境內的軟體人才有一大部份都投入製造領域,使得德國在製造領域一直保持他們的競爭力。

再回頭看看臺灣,我們有很龐大的資通訊產業基礎,但是投入製造領域的卻相對稀少,如果政府能夠推動更多人才進入製造領域,如果企業主願意改變投資方向,從設備投資轉向知識投資、提供好的薪資和福利聘請一流人才,我相信臺灣工業4.0的發展將會指日可待。

(本文經工業技術與資訊授權轉載《從設備投資轉向知識投資時代來臨 推動ICT人才加入製造領域》)

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