智慧工廠

德國聯邦教育部與研究院定義工業 4.0 為“存在於藉由虛實整合製造系統 (CPPS)價值創造的網路的彈性”，如圖 10.3 所示。這使得機器和工廠能夠去調整 它們的行為，以透過自我優化和重新配置去改變訂單和工作條件。智慧工廠可以 被描述為生產環境，其中涉及生產過程的所有元件(例如，工件、物流鏈、工程) 彼此通訊，以確保資源有效的利用加倍靈活性。

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圖 10.3 智慧工廠中的虛實整合製造系統(CPPS)連接有形和虛擬的世界 Figure 10.3

主要的重點在於系統去感知資訊的能力，從中得到結論並相應地去改變它們 的行為，以及儲存從經驗中獲得的知識。智慧生產系統與過程以及合適的工程方 式與工具，將會是成功實現在未來智慧工廠分布和相互連接生產設施的關鍵因 素。

圖 10.4 顯示智慧工廠提供顧客連接到網際網路的智慧產品和服務。接著，

智慧工廠將會從智慧產品和相關的智慧應用程式收集和分析數據，使工廠能夠更 恰當地去定義顧客行為和需要，並且提供顧客新的且能持續發展的產品和服務。

此外，物聯網技術使得顧客能夠去參與產品設計過程[2]。

圖10.4智慧工廠和消費者在工業4.0中的互動

一、在智慧工廠的虛實整合系統和物聯網

智慧工廠是網路資訊化技術在整個生產和供應鏈企業的普遍應用。該定義技 術的主題是時間、同步、綜合性能指標和虛實整合勞動力的需求。虛實整合系統 是一群元件的組成，如機器、工具和工件以目標性的方式相互溝通。[3]當為了 工業環境中的不同機器系統設計一個 CPS，很難一步到位去達到最高水平，因為 它包含不同層次的技術實施。CPS 可以從基本的連接和數據到資訊級別來實現，

然後透過更高層級的增加先進的分析且彈性的功能，增加其對用戶的價值。在 CPS 中有五個等級在圖 10.5 中描述。

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圖 10.5 虛實整合系統價值論點 (來源：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221384631400025X)

（一） 智慧連接層：如何以有效率且可靠的方式從機器或元件中獲得數據，

包括本地代理(用於數據紀錄、緩衝和精簡)，並利用通訊協定來傳送本 地機器系統數據到遠端中心伺服器。

（二） 數據到資訊的轉換層：在工業環境中來自不同資源的數據，包括控制 器、感應器、製造系統(ERP、MES、SCM 和 CRM 系統)以及維修紀錄 等(其代表監測機器系統的狀態)，需要被轉換成對於現實世界應用有意 義的資訊。

（三） 網路層：從監測系統中提出的資訊可以代表系統在該時間點的狀態。

如果它能被與其他相似的機器或與不同時間歷程的機器相比，用戶可 以獲得對系統變化和機器壽命預測更深入的了解。

（四） 認知層：機器利用線上監測系統來判斷其潛在的失誤。提前了解其潛 在的下降，並預估達到一定程度故障的時間。

（五） 結構層：機器狀態的資訊將會被發送到操作層級，使工廠管理者可以 基於維修的資訊做正確的決定。在同一時間，為了減少機器故障的損 失並且最終達成一個彈性的系統，機器本身可以調整它的工作負荷或

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生產排程。

圖 10.6 兩個彙聚發展線作為創新的驅動因素

物聯網是網際網路應用的擴展，使得人們、機器和元件，包括工件和物件能 夠利用新技術的可能性。所有實體的智慧物件，例如工件、機器、操作上的資源、

倉庫與運輸系統和生產控制中心，經由網際網路或是其他網路來通訊。它們將會 在同個基礎上通訊。這使得資訊交換(識別、尋址、數據格式、傳送)標準化且一 致化。從 IT 領域已有的技術(硬體及軟體)，可以因此被使用在如生產製程和物 流鏈的新領域。基於如大數據、雲端運算和智慧設備的全球數據網路，使得數據 和服務網際網路成為一個可能性，如圖 10.6 所示。

二、智慧工廠的概念和參考架構

在圖 10.7，有 15 個概念用於識別未來的智慧工廠所描繪的，並非全部都直接 與物聯網(IoT)相關，但它們都帶來了使工廠更為聰明顯著的變化。

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圖 10.7 未來智慧工廠的要素 (來源：http://iot-analytics.com/industrial-internet-disrupt-smart-factory/)

它包括智慧供應網路、下一代製造系統、雲端儲存及處理、數據分析、網路 安全、智慧(感應器和執行器)、虛實整合系統、智慧維修、移動工作人員、自駕 車輛、智慧產品、附加製造、機器人和先進材料。

有幾組技術(圖 10.8)和幾個觀點將會成為以 IoT 為基礎的智慧工廠在工業 4.0 裡的參考架構，例如：

（一） 智慧機器：包括 M2M 通訊、機器與其他設備和人溝通。

（二） 智慧設備：包括在工廠內的連接設備，例如現場設備、移動設備、操 作設備等。

（三） 智慧製造過程：包括動態、高效率、自動化及即時過程通訊，透過 IoT 啟用一個高度動態的製造環境的管理和控制。

（四） 智慧工程：包括產品設計和開發、產品工程、生產及售後服務。這可 能需要在規畫過程中使用從製造流程裡收集到的資料，並且將機器最 佳化（機械、電子、等等）。

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（五） 製造業的 IT：首先包括軟體應用被一或更多支持價值型網路的企業使 用；第二，透過感應器、智慧電錶和智慧移動式設備智慧監測和控制；

第三，從 IoT 到生產管理邏輯整合資料的智慧生產管理。

（六） 智慧物流：包括智慧物流工具和製程。自我組織的物流是一個聰明的 內部物流例子，它在生產中反映意想不到的改變，例如瓶頸和物料短 缺。

（七） 大數據和雲端運算數據：包括演算法和分析應用等。大數據分析將會 帶給提升未來工廠、製造流程極深的機會，並且使工廠能夠提供新產 品。

（八） 智慧供應商：包括與供應商建立持久的關係。藉由增加即時資訊分享；

同樣地，透過基於工廠需求選擇最佳供應商來增加彈性。

（九） 智慧聯網：包括智慧工廠在能源供應領域的智慧基礎建設。尤其，對 能源價格方面的改變產生反應是必要的(即需求面管理)。[4]

圖 10.8 基於 IoT 的智慧工廠參考架構

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