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新興科技創新營運模式--智慧製造與資訊系統整合創新營運模式建置與維運計畫
欲知更多細節或採訪,請聯繫:許志義教授
email:hsu@nchu.edu.tw
電話:(04)2285-0505
執行機構:國立中興大學、國立台中科技大學、國立勤益大學、私立靜宜大學
計畫名稱:新興科技創新營運模式-智慧製造與資訊系統整合創新營運模式建 置與維運計畫
全球機械產業的發展趨勢為機械設備進行資訊智慧化整合,透過加裝感測器,將生產資訊結合既有營運系統作業,達到工程改善、品質提升等效益。現今全球資訊科技發展,物聯網與大數據技術已是改變人類生活的重要科技之一。由於全球機械設備製造產業長期處於高度競爭化,只有透過產業高科技化與提升服務價值才能永續發展,因此持續研究創新與積極開發高附加價值之產品、提升服務層次、保持競爭力,才是提升企業價值的不二法門。
本研究係聚焦於「智慧製造與資訊系統整合創新營運模式建置與維運計畫」,主要協助既有中小企業透過雲端運算與邊緣運算資訊平台,提供監測(設備監測)、模擬(製程模擬)、預測(零件或機台耗損預測)、診斷(故障診斷) 、控制(精度補償) 、達成系統最適化(整線、整廠)等,可進行關鍵設備健診服務與預測性維修,提升產品良率及設備稼動率,降低整體生產成本,促使中小企業升級。
透過中興大學、台中科技大學、勤益科技大學、靜宜大學四校資源,整合人文社會管理科學與產業科技領域,並配合中央與地方政府政策措施為特色,服務大台中地區機械設備製造廠商,創造整體產業效益,並對社會產生正向影響,提昇台灣整體福祉,總計畫主要目標與執行重點在於,協調各子計畫的作業目標與產出結果之整合。
四校整合之各子計畫作業分工與整合目標
藉由過去三年的經驗與成果,本計畫現階段已朝完整營運平台的架構進行相關規劃與發展,以達成永續發展之目標。相關計畫功能與角色如下:
子計畫四扮演的功能是整合型研究計畫之「前台」;而子計畫一、子計畫二、子計畫三則扮演「後台」技術支援之功能。這種「前台+後台」垂直整合一條鞭式或稱一站式服務(One-Stop Service)之創新營運模式,正是本整合型研究計畫之終極目標:成立一個永續發展的「創新營運模式研究中心」,具體而微之雛型。
圖 1 創新營運模式研究中心
分析平台服務架構圖
雲端分析服務,主要針對特定製造設備的刀具磨耗或設備運作數據進行快速分析,並套用團隊開發的預測模型,進行相關預測資訊,以作為設備運作情況的判讀、調整建議或相關商業應用的參考數據。
圖 2 分析平台服務架構圖
本年度主要發展進度重點
重點一:邊緣運算部署與建置
本團隊今年度透過客戶訪談、工廠設備整合經驗、依照雲端平台與工廠端設備資料收集的流程進行改善,並結合邊緣運算(Edge Computing)架構,運用邊緣裝置(NVIDIA Jetson TX2)將部分雲端服務移植到工廠近端,實現邊緣運算裝置的應用。
本團隊今年度的研發,已將兩種深度學習模式移植到邊緣裝置(NVIDIA Jetson TX2) ,實測結果與使用主機資源執行的效率相近,並可透過公有雲服務(Azure IoT Hub),連接多台邊緣裝置,方便使用者有效管理、監控及運用邊緣裝置資源。
表 1 深度學習模式訓練結果
表 2 篩選資料後再進行深度學習模式訓練結果
重點二:新增產業別合作對象
本年度除原有產業別持續深化產學合作外,新增一個輸送帶產業合作對象,擴充本計畫創新營運模式產業別應用之廣度:
1.輸送帶產業
S股份有限公司生產設備生產異常分析及製程品質監控。本專案主要由計畫二負責,運用機器學習相關演算法進行分析,並建立專屬領域的分析模型,刻正將移植至雲端平台中,主要目標為協助業者建立異常分析預測模型及製程品質監控,目前正進行移轉至設備端協助開發各種相關異常警訊或補償服務。
圖 3 生產異常分析及製程品質監控
2.T公司新冠病毒之製造業對應措施:「定位手環 + 警報系統」
因應新冠病毒對製造業營運之影響,本計畫延續去年工廠作業動線與物料搬移活動藍芽信標(Beacon)系統方案,進一步透過與業者的合作,成功推廣「定位手環+警報系統」之防疫隔離監控應用方案,有效提供工廠管理人員動線狀態。本定位手環產品榮獲資策會官網推播(參見下圖),並獲科學園區製造業者採用。本定位手環產品榮獲資策會官網推播(參見圖4),並獲科學園區製造業者採用。至於圖5,可視覺化的每一個點都代表工廠每一位員工在智慧手環監控期間彼此互動的關聯程度。其中唯一的「紅點」表示確診的員工;數十個「黃點」表示有顯著近距離接觸史必須加以隔離的員工;而逾百個「藍點」則表示與確診者保持安全距離無需隔離的員工。在此情況下,即可有效限縮隔離員工的人數,降低整廠停工的損失。
圖 4 定位手環榮獲資策會官網推播
圖 5 工廠員工防疫隔離接觸史智慧手環定位系統大數據視覺化應用與分析
重點三:資料庫擴充與新增應用
1.資料庫擴充
目前本計畫的資訊平台除了上一年度已建置之七個資料庫持續擴充之外,今年度新增一個資料庫,共計八個個案大數據資料庫,並依其資料特性發展不同之相關應用。亦即針對各資料庫屬性與資料特徵,搭配運用各式演算法模型,發展出適合各子計畫依相關特徵欄位進行之預測模型。
2.新增及應用
一個新增大數據資料庫及應用如下:
S股份有限公司生產設備資料2萬筆,針對輸送帶製造產業設備運用建立異常分析預測模型及製程品質監控。
圖 6 智慧製造大數據資料庫各子計畫實際應用之關聯性說明
本計畫依據工業4.0的智慧製造發展趨勢,藉由創新營運模式雲端平台與資料庫之建置及運用,將生產技術加值服務,並以數據分析與應用為其核心價值。其數據來源含括生產面各產業與廠商「產銷人發財」等面向,運用各種相關數據資料庫之建置與應用,藉由資料探勘、機器學習、人工智慧演算法分析、模擬及預測,精準做出關鍵性的正確判斷。同時結合各領域專家與學者,籌組輔導與諮詢顧問團隊,針對產業價值鏈之瓶頸加以突破,開創出新興服務商業模式。簡言之,透過資訊科技與物聯網技術相結合,予以加值分析及應用,乃當前產業轉型與升級最重要的工作,而如何有效運用科技與管理相互整合,應用於創新營運模式及探討其對整體產業與國家社會之影響,係本研究團隊之核心能力。
結論
本整合型研究計畫主要目標可歸納為以下兩大方向並將持續發展,積極推廣至業界。
1.產業AI化
本專案運用人工智慧、邊緣運算、雲計算、IOT..等相關技術達成智慧機械之目標,促進產業升級與轉型,降低相關生產與管理成本,提升產業競爭力。未來亦可導入至各產業中,不論是金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等,皆可透過相關技術進行產品與服務的品質提升。產業AI化主要的目標:運用軟硬體科技使廠商收集大量資料後,讓「資料為廠商創造更高價值」。
2.AI產業化
當專案平台完整建置後,相關AI模型可以透過模組化及物件化的方式,進行大量複製與推廣,進而完成商品化之目標。未來除了整合於本專案之雲計算平台外,甚或有機會擴大整合至國際大型雲端服務平台,例如:亞馬遜AWS平台或微軟Azure平台..等大型服務(PaaS),更可針對特殊服務客製化AI晶片,以利用整合於霧運算、邊緣運算或IOT設備上,針對專屬設備或場域進行專業服務。AI產業化主要的目標:將成熟的AI科技標準化與商業化後,讓「AI商品為廠商創造更高價值」。