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智慧製造系統定義?
美國標準與技術研究院NIST (前身為(NBS)國家標準局) 在2015年提出智慧製造系統架構,可分為三個主軸:business(供應鏈),product(產品),production(生產)。
智慧製造系統,可分為三個主軸:business(供應鏈),product(產品),production(生產)
Business(供應鏈) 主軸上
主要是企業內部的物流、金流。也就是客戶與供應商訂單與內部物料、製程、生產排程的所謂製造金字塔。其中MOM指的是製造營運管理,CPPS是專指 生產Production 的
虛實整合系統
CPS (Cyber Physical System)
產品 Product
主軸上
在Product 主軸上,PLM標準有助於敏捷(通過簡化流程)和質量(通過啟用不同的活動的集成產品和生產系統生命週期);
在生產系統領域中,持續調整使用中CCX)標準可以提高機器性能和系統可靠性提高生產率,質量和可持續性(通過提高能源性能
美國標準院同時認為,現有的標準,尤其是在CAD,CAM和的CAx方面大大的提高了工程效率。
生產 Production
主軸上
“生產系統”在這裡指的是從各種整合的機器,設備和輔助系統組織和資源創建商品和服務。雖然大部分產品模型開發和建模方法的標準,同樣適用於生產系統。但是作為一個最複雜的生產系統,仍然具有許多獨特的標準,這是實現智慧製造系統的根基。相比於它們所生產的商品,生產系統通常有一個更長的生命週期。此外,它們需要經常重新調適、配置(
CCX
),甚至範圍會擴大到
DFMA
從而對設計有獨特的需求。這裡,我們專注於支持複雜系統建模,自動化工程,操作和維護(運營管理)的標準。
智慧製造有哪些階段?
數位化: 連接設備 設備監控
信息化: Low Code 工業物聯網平台 融合OT與IT
智能化: AI智慧製造解決方案
智慧製造系統ˋ中 Product 產品的主軸
智慧製造有哪些誤區?
選擇仍沿用老架構(非雲端快速佈署)的供應商
公司內部舊的系統(OT & IT)難以整合
導入週期過長沒法無縫銜接
內部IT自行摸索 結果反而所費不貲
誤信須先完備 CAX PLM MES ERP 才敢動作
智慧製造技術有哪些重點?
選擇新形態的雲端佈署架構
設備連接與設備監控的可靠度
快速試用 彈性導入
趁機活化舊架構的ERP PLM MES
雲計算可能高額服務費用 與端計算的可行性研究
工業4.0與工業物聯網 (Industrial IoT)的關聯?
工業4.0
是一種
理念:
讓我們的生產中提高
可見性
,
靈活性
和
效率
,甚至是
商業智能(BI)
或是
AI 的企業決策
以提高
競爭力
工業物聯網
IIoT是工業4.0的
推動力
與
執行的方法
:連接我們的
設備,數據,機器,員工
與
供應商
,使我們的公司和客戶受益。
工業4.0與MES的關係
工業4.0不是生產製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)。MES系統是智慧工廠4.0(Smart Factory 4.0)的一部分,也僅是工業4.0之一,要達成智能工廠4.0要包括資訊技術(IT)與操作技術(OT)的完美整合,而MES僅是OT的一小部分。
自動化=智慧製造 ?
工業物聯網平台與數位化技術可協助產業升級,整體被稱為智慧製造或工業4.0,然而智慧製造不僅是談流程控制而已,關鍵在於提供可操作的資訊 ( IT + OT ) 與洞察力,透過回饋循環以改善包括效率、生產、品質、能源、原材料消耗、庫存以及工廠外的商務供應鏈等環節,任何技術若沒有回饋效果,都只是單向回報功能而已。
MES跟SCADA的差別?
MES與SCADA主要是目標不同,SCADA主要是用來偵測設備狀況,MES的是掌握產線動態,KPI有 提高工廠產能、管理生產成本、強化客戶服務、改善產品品質
大部分 IPC廠商僅提供工業4.0完整方案中的一個很小的小零件或小產品 並不適合推動工業物聯網平台
工業電腦廠商(IPC)適合推動工業4.0嗎?
工業4.0不是工業電腦(Industrial PC, IPC)。台灣工業電腦廠商很多,每一廠商皆宣稱可以提供工業4.0解決方案(Total Solutions)。其實多數IPC廠商均僅提供工業4.0完整方案中的一個很小的小零件或小產品,離方案很遠(通常方案是以服務為核心的平台與硬體整合),離工業4.0的方案(Industry 4.0 Solutions)更遠。(來源: 國研院 科技產業資訊室)
工業4.0跟企業E化的差別
企業E化多年來從開始導入CRM系統,到後面陸續導入MES、MIS、財務、物流、ERP系統,系統多了,異質數據庫充斥,彼此之間甚難溝通,再導入一個數據整合的工具:報表軟體或者BI商業智慧工具。
工業4.0比較像是可在雲或端上都能夠有AI 智慧化的輔助,最重要的是不再受到 “僵化"的 ERP的限制與框架。想想看 沒有P2P LINE 以前,大家要如何分享照片、影片? 非常慢又很困難( 創建新的群組?)
Digital Twin 數位分身 數位雙胞胎就是 實體物理設備的數字化模型 在智慧製造解決方案上比實體設備更容易進行模擬
Digital Twin是什麼?
數位模擬模型(Digital Twin) (或是數位分身 數位雙胞胎)在製造業成為一股新興趨勢,Digital Twin就是在虛擬環境中為工廠生產設備建立一套實體設備的映射模型,結合工業物聯網(IIoT)感測器等技術,將各種數據資料同步到此虛擬分身,再透過軟體來模擬出設備的狀況,以便為運作進行最佳化決策。這些即時數據資料,涵蓋範圍甚至可達元件等級,協助製造商模擬不同情境,以便在最佳化等面向發揮關鍵作用。
企業採用工業物聯網最在意什麼?
2018年的貝恩顧問公司(Bain & Company)研究報告指出,企業用戶對於未來的IoT部署卻出現較為保守的態度,主要的關鍵便在於,供應商至今仍未能有效解決
安全性
、
系統整合
與
投資報酬率
等方面的問題。
投報率:
以大家最熟悉的工業4.0 知名企業 德國西門子來說, 一般工廠引進最入門的智慧製造系統,入門價就是1億新台幣起跳,據悉至今台灣仍未有實際案例便可能是投報率的顧慮所致。
除了錢之外,工廠更關心的是: 從購買到倒入上線到底要多久? 很多人只要一想到當年引進ERP的至少半年折磨就會直接打退堂鼓。
系統整合
:
這是個更大的挑戰,再以ERP為例,新的ERP跟MES(製造執行系統)可以溝通嗎? 拋資料對方收得到嗎? 就算企業內部硬是客製化讓他通了,那供應商怎麼辦?
安全性:
世界百大企業之一的 台積電,因為病毒感染導致2018年7月營收蒸發了數十億台幣,震驚全世界。
台積電在德國尚未提出工業4.0之前就號稱已達到工業3.5的神人境界,這次會出此紕漏,再一次證明,水能載舟 也能覆舟,有了資訊的便利性,同時資安也得匹配。
工業4.0 智慧製造技術 工業物聯網平台
已經有 SCADA為什麼還要設備聯網?
在現階段的系統中,底層資料都是經由SCADA往上傳遞,但是礙於系統架構,一般而言上傳的資料通常會比實際數據量少很多,舉例來說,可能只有20%的現場資料被傳送至上層資料庫,這對一般資料處理或大數據分析來說資訊量是嚴重不足的,廠商對於如何解決這個問題傷透腦筋,除了有網路世界的安全性問題,有些傳統產業有許多舊設備資料無法被擷取或傳送。因此客戶需要一個技術成熟又方便使用的平台來達成最基本的設備聯網來進行智慧製造
甚麼是微服務?
微服務架構是一種開發應用程式的方法,擺脫過去龐大單套式架構(Monolithic)架構將單一應用程式劃分成多個小型微服務。各個微服務各自執行獨立的程序,並且利用API溝通。同時,各服務功能都是以企業業務邏輯為基礎發展、開發,必須具備自動化、獨立部署的特性。現在則是Mobile APP行動應用優先的時代,雲端技術愈發成熟,雲端原生應用程式成IT大廠的新寵兒,將應用程式的顆粒度切的更細緻,讓它適用雲端環境的快速多方向水平擴充,應付現代企業突如其來的流量或流程、群組變動。再者,這些拆分如積木樂高般的應用程式,已經擺脫過去龐大單套式架構(Monolithic)架構,演化成微服務架構(Micro service)。
工業4.0智慧製造所歸納出的大數據 有何用處?
利用數據挖掘在使用中獲得新的知識和技術對現有產品升級
利用數據去發現和定義用戶未知的需求
以數據作為媒介向用戶提供增值服務
例行保養: Preventive Maintenance
為了消除設備失效和非計劃性生產中斷的原因而策劃的定期活動(基於時間的周期性檢驗和檢修),它是製造過程設計的一項輸出
預測保養: Predictive Maintenance
預測保養的目的在於評估最佳的保養頻度,尤其著重在運用統計的方式來預測。例如收集過去一年設備故障的頻度以及設備保養的週期,透過數據分析與統計方法 (例如迴歸分析)來訂定最佳(Optimized)保養頻率
預測保養 為何對於製造業 非常重要?
GE Digital針對非預期停機所做的一項全球調查顯示,
70%
的公司對於何時該進行設備的維護、升級或維修缺乏完整概念。多數公司表示過去3年曾發生至少1次非預期停機,平均停機時間為4小時,
損失
超過
200萬美元
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