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走进工业物联网,实现智能化制造!
更新日期:2019-04-01    |    阅读次数:255

不过近年来消费市场快速变动,对全球制造业带来严峻挑战,

 导入智能化架构成为业者永续经营的必要策略,而在新世代的制造系统中,

工业物联网不仅成为核心架构,更会与AI(人工智能)结合,落实智能化愿景。

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由传感器撷取设备数据,再经由通讯网络传送到上层云端平台储存、运算,而在整体架构中, AI过去多被建置在上层的云端平台,透过强大的机器学习算法,分析由终端感测层传回的海量数据。


一、人工智能长期更加显现出来


在工业物联网中,AI主要用来做制程的优化与长期规画等非实时性决策,例如现在消费性市场的产品类别多样,制程系统的换线将成为常态,透过大数据与AI的运算,就可尽量缩短换线生产的停机时间,让排程优化。


二、边缘运算效益可快速浮现


由于工业物联网上层的AI建置,效益需要一段时间才浮现,不会是立竿见影的发生,而且对制造业者来说并非当务之急,因此目前投入者大多为大型制造业,中小规模的业者,则以底层的边缘运算为主。


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目前中小企业的工业物联网建置,制造设备的预知保养与制程检测仍是两大主要功能,由于设备的无预警停机,将会造成整体产线停摆,轻则产在线的半成品报废,重则交期延宕影响商誉,设备保养过去多采人工记录方式,人员再按照时间维护, 不过这种方式除了有可能因人员疏失或懈怠,未能定时作业外,设备也有可能在未达维护时间时故障。


边缘运算的另一种主要功能是制程检测,从目前AI的发展来看,图像处理占有70%以上的应用,在工业物联网架构中也是如此。 


AI则可让机器视觉拥有学习能力, 未来的设备将可透过算法自我学习,遇到不一样的产品种类或瑕疵时,即可自主判断,不必再由管理人员重新设定、调整判别模式。


三、感知运算是趋势


相对于现在的工业物联网中,边缘运算只能找出系统问题,感知运算则可找到问题的原因,并直接提出最佳解决方式,制造系统的智能化设计,必须针对不同用户提供适用功能,决策者、管理者、操作者所需的信息大不相同,  感知运算最大的优势所在,随着IT领域软硬件技术提升与制造业对智能化概念的逐渐接受,感知运算将成为制造业的应用会越来越多。


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工业4.0在制造业已是大势所趋,无论是设备应应商或制造业者,导入工业物联网的动作也都转趋积极,不过有成效者仍占少数,无论是技术成熟度、策略方针到问题痛点,不同型态的制造业,其差异都相当大,因此制造业导入工业物联网的第一步,就是先审视自己所处的位置, 以找出最合适的解决方案。


对工业物联网的功能需求差异也极大,例如传产可能连第一步将设备连网的阶段都还未达到,更遑论AI,但也有产业已在深入研究AI、机器学习等技术的深化应用,让设备自主优化。


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AI在过去多认为是遥不可及的概念,但其实AI可分为强AI与弱AI,在工业物联网的边缘运算中,通常只需要用到有限效能的弱AI,就可有效提升效能,维持市场竞争力。

文章来源:深圳迪尔西科技,https://www.nbdlc.com

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