IoT物聯網/機聯網

工業4.0/智慧製造

數位轉型

訂閱式機聯網應用,簡單實現數據驅動的智慧製造

是否覺得智慧製造、工業4.0遙不可及? 工業APP將設備數據聯上雲端,並以新興微服務為架構,將大型軟體輕量化與靈活化,是工廠朝向工業4.0的第一步。本篇將從什麼是工業APP介紹,了解與傳統軟體差異與好處,並介紹工業APP實施經驗,協助製造業容易地踏上數字轉型之路。

作者

Aura

1.4k

・2021/09/13

智慧製造知易行難

 

智慧製造是各國因應市場變動導致商業模式變化,諸如少量多樣與規模化生產,所祭出的一帖藥。提升品質、降低成本、快速交期、並能彈性生產客製化產品,是企業寄望智慧化要完成的事。儘管眾所皆知,朝向工業4.0,利用物聯網、大數據、乃至於人工智慧,以邁向智慧製造是未來趨勢,但對於許多中小型企業而言,卻是知易行難,其主要原因來自於中小企業對於投入成本與回收成果緩慢的衡量。

 

 

工業APP成新利器

 

「工業APP」是以物聯網(IoT)為基礎的工業互聯網(IIoT)中,便於移動化、且輕量化的應用軟體。工業APP是基於工業製造場景,將原有透過人的知識與製造過程中數據,包含研發設計、製程改善、生產製造、營運維護等階段,具體實現在軟體上。工業APP可以協助現場狀況可視化,進一步利用現場蒐集到數據,搭配演算法模型,發展大數據分析或人工智慧。

 

在技術面,工業APP基於物聯網的產業應用(工業互聯網),其中利用微服務組件架構,將軟體功能拆分成一個個小單元。以網銀舉例來說,帳戶資訊、轉帳、信用卡明細,就可以分別做為不同微服務。主要優點是每個微服務是完全獨立的,在開發上更敏捷、易更新、易擴展,不再發生牽一髮而動全身所衍生的各種開發與使用問題。

 

以此,工業APP滿足中小企業智慧製造發展的痛點:

 

1. 輕量化:工業APP是聚焦特定場景小型應用,並提供隨需訂閱,減輕企業高額軟體費用的負擔。

 

2. 即時化:透過設備聯網,工業APP能採集即時數據、能在異常當下解決問題,更能即時分析以達到有效管理。

 

3. 易擴展:基於工業互聯網的微服務架構,應用更容易擴展,能夠深入與符合不同的行業特性與需求。

 

4. 易操作:基於場景即服務概念,提供不同職能不同服務組合以及簡單介面簡單。現場工作人員能夠容易的操作,減少教育訓練以及操作錯誤的成本。

 

當然要達到以上的優點,首先一定要做到的是設備聯網,才能透過設備,即時了解工廠的運作狀況。目前市面上已經有許多的聯網服務商或設備聯網盒子,可以將原有機台以外掛聯網方式來改造,不需要投入購買新機台的成本。

 

 

 

工業APP協助智慧製造

 

接下來,透過實際案例來了解如何利用工業APP協助智慧製造?某機床公司,是一家專業生產及銷售數控車床、銑床、磨床、儀錶機床企業。該公司面臨以下痛點:

(1) 設備型號眾多、設備異常處理不及時;

(2) 人員生產績效標準不統一;

(3) 現場生產執行狀況不容易控制等問題。

 

因此,該公司期望透過工業APP,提高現場可視化管理、提效工作需求、掌握生產進度、掌握和改善設備稼動、提高設備點檢效率、設備參數異常預警等。

 

鼎新電腦協助該公司在IT機房架設邊緣伺服器,一方面直接與現場CNC機台的NC系統對接,即時採集機床的狀態、產量、主軸轉速、倍率等工藝參數;另一方面,邊緣伺服器與客戶既有ERP(鼎新E10 ERP)對接,將生產工單派送到相應機台,機台操作員直接通過安裝在其手機上的工業APP進行進站、出站操作。然後,邊緣伺服器將以上所採集到的OT數據進行本地清洗、計算、存儲,並與所獲取的IT數據(工單)進行融合,並以加密的形式將數據即時傳送至鼎新電腦工業互聯網雲平台。專案達到以下效益:

 

1. 即時監控設備產能利用率、生產進度;

2. 即時監控設備參數異常。如果參數異常,則立刻通知到相關責任人;

3. 分析設備狀態、異常原因,提供決策參考;

4. 利用手機進出站,記錄人員績效。

 

此外,該公司也透過鼎新電腦設備盒即時採集機床關鍵參數、及在機台關鍵部位粘貼二維碼等方式,實現了對機台的關鍵零組件進行電子化點檢,避免事後補帳,也提升點檢人員的效率。實施完成後,該公司機床的綜合利用率提升15%、生產計畫達成率提高10%,也提高了訂單交期的保證能力。

 

 

 

工業APP實現數據驅動決策創新

 

工業APP不僅協助智慧製造的生產效率提升,也實現了數據驅動的決策創新。從鼎新電腦經驗來看,有以下三個層面可利用工業APP進行數據輔助決策:

 

1. 數據+應用:透明與可視。透明即可視化的數據呈現,顯示設備狀態、生產狀態與加工參數等,支持管理與決策層能檢視進度與目標。如:生產即時監控APP、生產現場看板、戰情室儀表板。

 

2. 數據+算法:預警與控制。在加工過程中,透過基本算法和上下法線的控制,讓設備加工問題能即時被預警、使製造過程更順暢。如:CNC主軸轉速監測、異常震動警示。

 

3. 數據+模型:預測與優化。利用大數據+AI模型尋找最佳方案,精進生產與規避可能異常風險。如:關鍵組件壽命預測、品質根因分析等。


工業APP 數據驅動三層次(資料來源: 鼎新電腦)

結論

 

企業要邁向智慧化,需要考慮相當多的環節。工業APP是一種輕量、容易導入的方案。此外,透過雲端訂閱服務,可以減低一次購買的負擔,並避免軟體過時問題。一個好的工業APP能夠以用戶場景為基底,滿足現場不同職能工作需求,進而為企業降本、提效,以實現數據驅動決策的創新。

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