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當前位置:物聯網市場動態 → 正文

分析:工業物聯網落地成真

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-07-17 16:31:46 本文摘自: ctimes

近年來智能化成為各產業的熱門議題,而智能化愿景要落實,必須根基于自動化技術,從實際應用面觀察,自動化系統必須附加在某個技術上,促使此技術改善質量、提升效率,因此自動化技術所產生的價值,容易被看見、計算,智能化系統與之不同之處,在于智能化是藉由開創全新系統提供全新的價值,以打開另一個全新市場,而以制造業來說,工業物聯網仍屬于自動化范疇,要真正達到智能化,必須倚靠之后云端平臺與AI技術的導入。

 

|| 視覺技術進化 檢測快速穩定

工業物聯網的系統建置目標,聚焦于制造業前端設計與后端制程系統,用以提高產線彈性,現在市場上的工業物聯網作法有兩種,一是設備中建置傳感器,傳感器可快速判斷工件的類別,改變生產方式,不過一旦所需處理的工件種類變多,這需要系統復雜度也必須同步提升,另一是將產線系統設備模塊化,一旦產品或制程將產線拆開重組,即可組裝成適合的生產系統。

這兩種方式都會牽涉到不同系統的整合,一是視覺技術,品管是最后產品質量最后把關的環節,在機器視覺技術未臻成熟之前,過去一向以人力為主,以太陽能、LED產業為例,就有超過20%的人力投注在此,不過產品檢測單調且冗長的作業模式,容易使操作者出現疲勞、注意力分散等問題,現在機器視覺技術逐漸精進,足以擔當產品檢測重任,因此可以被導入產線以提高了產能、降低成本。

目前機器可視化的檢測作法,是將視覺傳感器與鏡頭,直接建在系統設備上,當產品傳送至該站時,即可被檢測,這種作法的好處是可以全檢,不像一般用抽檢的方式,產品質量可全面獲得保障,另一個優點是速度快,可加快檢測速度。  視覺檢測是現代自動化系統相當重要的部份,而此一技術也是現代與傳統自動化的主要差異,20年前機器視覺因技術尚未成熟,與自動化系統整合的難度相當高,就算整合進去,判別速度也有限,不過隨著視覺演算、判斷法則的進步,再加上現在PC的強大功能,未來視覺檢測會大量應用在各類制程。

就整個歷程來看,視覺檢測在2000年開始被大量應用,當時主要應用領域是PCB(Printed Circuit Board;印刷電路板)與FPD(Flat Panel Display;平面顯示器),不過主要都用來做瑕疵檢測,隨著技術進步,現在的視覺檢測功能已不再只局限于此,包括尺寸檢測與顏色、條形碼、車牌等辨識都已能勝任,其應用也仍不斷擴大,例如以前立體工件的量測,必須將對象放至3D設備進行掃描,不過這類掃描會有尺寸限制。  另外,現在視覺技術也可用來進行定位與尺寸的量測,例如工研院機械所就曾接過馬達廠的案子,利用視覺技術檢測馬達內的線圈,由于受測馬達的線圈相當大,整體長度超過2公尺,這種產品對于尺寸的準確度要求相當高,因此在繞線完后,必須確定尺寸的正確與否?對此,工研院就特別開發專屬機臺,用視覺檢測大型馬達線圈尺寸,馬達的尺寸量測非常復雜,不僅是3D量測,還有曲度、各個旋轉的R角等,這些復雜的尺寸量測,以前用人工,光是一個線圈就需要數小時,而機械所開發的機臺,只要在2~3分鐘可完成,大幅提升了量測效率。  || 制程監控 提升產線彈性

除了這類量測外,另一種視覺應用是與機器人整合,進行定位、導引,過去機器人動作時,因沒有視覺配合,必須事先規劃行徑路線,因此應用不但大為受限且缺少彈性,若工件規格有所變化,就必須更改程序,在機器人身上加入視覺裝置后,由視覺傳感器可回饋訊號,讓機器人自主判斷工件的形狀、顏色、位置,即便尺寸、位置更動,也不必重寫程序,如此將可大幅提升自動化產線的彈性。

在制程監控方面,工業物聯網系統可透過感測技術進行節能與效率兩種監控,由于這方面的監測,其物理量通常都不太好量,因此多采間接量測,例如工具機里的切削力量測,不是將傳感器設置在基座就是在刀具底部,再利用推論模式推測出所要的數值,這種推論模式,是利用過去累積的數據,來預測下一步的狀況,以進行控制、補償,藉以提升準確率。

監測部份,現在業界的研發走向是設備預診,此作法除了建有歷史數據庫外,還可依據數據庫進行預測,例如若發現系統性能除線問題,就可由此系統推算出可能出錯的系統環節,這種預測診斷的功能,主要是根據既有數據來預測系統未來的性能與狀況,并診斷系統中未來的可能損壞部位與時間,讓設備廠商可提前備料、維修,這類系統在大型設備如核能、大型風力發電等相當常見,一般來說,越大型的設備,對預測診斷的系統需求會越高。

|| 與既有設備介接 啟動智慧愿景

現在工業物聯網的另一個研發重點,是系統的通訊接口串連,目前制造設備中,最完整的通訊接口是國際半導體協會所訂的SECS/GEM通訊協議,幾乎所有的半導體機臺都會內建此接口,由于半導體產業發展相對完整,因此目前PPV設備自動化生產

在線,已引進相同的通訊接口,未來LED機臺也可能采用,未來各類型的生產機臺,也會有類似的共通接口。  隨著制造業的廠商規模增大,機臺數量勢必會越來越多,在整合概念下,各機臺之間的通訊互連已是必然,而機臺互連設計時,與其要重新研發新技術,不如沿用已有的成功標準,在此情況下SECS/GEM的應用領域將會越來越多,目許多大廠如臺積電、聯電, Global Foundry、三星,都已導入相關通訊產品。

經過過去幾年的市場教育,工業4.0現在已開始進入實質導入階段,而工業物聯網是工業4.0的基礎架構,系統建構時必須與現有設備全面串接,對制造業者來說,這是工廠生產的第一線現場,所有未能掌握、意想不到的細節與狀況,都有可能干擾、延滯系統的建置,然而這也是工業4.0中所有智慧愿景的啟動點,因此制造業者若要走上數字轉型之路,這是必然要面對的課題。

關鍵字:落地物聯網工業分析

本文摘自: ctimes

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分析:工業物聯網落地成真

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-07-17 16:31:46 本文摘自: ctimes

近年來智能化成為各產業的熱門議題,而智能化愿景要落實,必須根基于自動化技術,從實際應用面觀察,自動化系統必須附加在某個技術上,促使此技術改善質量、提升效率,因此自動化技術所產生的價值,容易被看見、計算,智能化系統與之不同之處,在于智能化是藉由開創全新系統提供全新的價值,以打開另一個全新市場,而以制造業來說,工業物聯網仍屬于自動化范疇,要真正達到智能化,必須倚靠之后云端平臺與AI技術的導入。

 

|| 視覺技術進化 檢測快速穩定

工業物聯網的系統建置目標,聚焦于制造業前端設計與后端制程系統,用以提高產線彈性,現在市場上的工業物聯網作法有兩種,一是設備中建置傳感器,傳感器可快速判斷工件的類別,改變生產方式,不過一旦所需處理的工件種類變多,這需要系統復雜度也必須同步提升,另一是將產線系統設備模塊化,一旦產品或制程將產線拆開重組,即可組裝成適合的生產系統。

這兩種方式都會牽涉到不同系統的整合,一是視覺技術,品管是最后產品質量最后把關的環節,在機器視覺技術未臻成熟之前,過去一向以人力為主,以太陽能、LED產業為例,就有超過20%的人力投注在此,不過產品檢測單調且冗長的作業模式,容易使操作者出現疲勞、注意力分散等問題,現在機器視覺技術逐漸精進,足以擔當產品檢測重任,因此可以被導入產線以提高了產能、降低成本。

目前機器可視化的檢測作法,是將視覺傳感器與鏡頭,直接建在系統設備上,當產品傳送至該站時,即可被檢測,這種作法的好處是可以全檢,不像一般用抽檢的方式,產品質量可全面獲得保障,另一個優點是速度快,可加快檢測速度。  視覺檢測是現代自動化系統相當重要的部份,而此一技術也是現代與傳統自動化的主要差異,20年前機器視覺因技術尚未成熟,與自動化系統整合的難度相當高,就算整合進去,判別速度也有限,不過隨著視覺演算、判斷法則的進步,再加上現在PC的強大功能,未來視覺檢測會大量應用在各類制程。

就整個歷程來看,視覺檢測在2000年開始被大量應用,當時主要應用領域是PCB(Printed Circuit Board;印刷電路板)與FPD(Flat Panel Display;平面顯示器),不過主要都用來做瑕疵檢測,隨著技術進步,現在的視覺檢測功能已不再只局限于此,包括尺寸檢測與顏色、條形碼、車牌等辨識都已能勝任,其應用也仍不斷擴大,例如以前立體工件的量測,必須將對象放至3D設備進行掃描,不過這類掃描會有尺寸限制。  另外,現在視覺技術也可用來進行定位與尺寸的量測,例如工研院機械所就曾接過馬達廠的案子,利用視覺技術檢測馬達內的線圈,由于受測馬達的線圈相當大,整體長度超過2公尺,這種產品對于尺寸的準確度要求相當高,因此在繞線完后,必須確定尺寸的正確與否?對此,工研院就特別開發專屬機臺,用視覺檢測大型馬達線圈尺寸,馬達的尺寸量測非常復雜,不僅是3D量測,還有曲度、各個旋轉的R角等,這些復雜的尺寸量測,以前用人工,光是一個線圈就需要數小時,而機械所開發的機臺,只要在2~3分鐘可完成,大幅提升了量測效率。  || 制程監控 提升產線彈性

除了這類量測外,另一種視覺應用是與機器人整合,進行定位、導引,過去機器人動作時,因沒有視覺配合,必須事先規劃行徑路線,因此應用不但大為受限且缺少彈性,若工件規格有所變化,就必須更改程序,在機器人身上加入視覺裝置后,由視覺傳感器可回饋訊號,讓機器人自主判斷工件的形狀、顏色、位置,即便尺寸、位置更動,也不必重寫程序,如此將可大幅提升自動化產線的彈性。

在制程監控方面,工業物聯網系統可透過感測技術進行節能與效率兩種監控,由于這方面的監測,其物理量通常都不太好量,因此多采間接量測,例如工具機里的切削力量測,不是將傳感器設置在基座就是在刀具底部,再利用推論模式推測出所要的數值,這種推論模式,是利用過去累積的數據,來預測下一步的狀況,以進行控制、補償,藉以提升準確率。

監測部份,現在業界的研發走向是設備預診,此作法除了建有歷史數據庫外,還可依據數據庫進行預測,例如若發現系統性能除線問題,就可由此系統推算出可能出錯的系統環節,這種預測診斷的功能,主要是根據既有數據來預測系統未來的性能與狀況,并診斷系統中未來的可能損壞部位與時間,讓設備廠商可提前備料、維修,這類系統在大型設備如核能、大型風力發電等相當常見,一般來說,越大型的設備,對預測診斷的系統需求會越高。

|| 與既有設備介接 啟動智慧愿景

現在工業物聯網的另一個研發重點,是系統的通訊接口串連,目前制造設備中,最完整的通訊接口是國際半導體協會所訂的SECS/GEM通訊協議,幾乎所有的半導體機臺都會內建此接口,由于半導體產業發展相對完整,因此目前PPV設備自動化生產

在線,已引進相同的通訊接口,未來LED機臺也可能采用,未來各類型的生產機臺,也會有類似的共通接口。  隨著制造業的廠商規模增大,機臺數量勢必會越來越多,在整合概念下,各機臺之間的通訊互連已是必然,而機臺互連設計時,與其要重新研發新技術,不如沿用已有的成功標準,在此情況下SECS/GEM的應用領域將會越來越多,目許多大廠如臺積電、聯電, Global Foundry、三星,都已導入相關通訊產品。

經過過去幾年的市場教育,工業4.0現在已開始進入實質導入階段,而工業物聯網是工業4.0的基礎架構,系統建構時必須與現有設備全面串接,對制造業者來說,這是工廠生產的第一線現場,所有未能掌握、意想不到的細節與狀況,都有可能干擾、延滯系統的建置,然而這也是工業4.0中所有智慧愿景的啟動點,因此制造業者若要走上數字轉型之路,這是必然要面對的課題。

關鍵字:落地物聯網工業分析

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