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    機器人

    機器視覺成產線自動化關鍵應用(選自:DIGITIMES)

     


    機器視覺成產線自動化關鍵應用






    作者: DIGITIMES企劃





    本文轉載並擷取自機器視覺成產線自動化關鍵應用    from     DIGITIMES












    工業4.0及智慧製造已成為各產業必然的發展趨勢,由於在生產製程上,機器視覺與運動控制系統進行整合,可有效提高自動化的效率,也讓機器視覺因此成為智慧製造相關技術及應用的焦點。
    機器視覺的原理,主要是透過光學裝置和非接觸傳感器,自動獲取目標對象影像,再由影像處理設備根據所得影像的畫素分布、亮度和顏色等訊息,加以運算處理及判別分析,提取所需的特徵訊息,或是根據判別分析的結果,對現場設備進行運動控制。
    機器視覺的主要作用,就是用來代替人眼,進行非接觸式的測量和判斷,希望能藉此提高加工精密度、發現產品缺陷,甚至自動分析決策。目前在歐美已開發國家涉及生產加工、品質鑑別的生產線,都已開始使用機器視覺系統。
    如德國Schaeffler集團與IBM合作,運用Watson IoT開發數位分身(Digital Twins),藉由機器視覺與模擬技術,迅速掌握各種未結構化音訊、影像及視訊等資料,協助管理者做出明智決策,如工業設計師可藉由機器視覺,在生產線上找出瑕疵,落實預測性維護的準備,指導製造作業中從設計到服務的每個步驟,並從設計與工程層面,延伸到製造系統與互連產品正在處理中的作業。
    透過機器視覺,不僅可以持續監控並回報生產線的狀況,還可作為機器學習的參考基礎。如IBM使用數百萬張組裝線上的產品圖片來訓練認知視覺系統,可以偵測肉眼看不到的細微瑕疵,也能避免成本高昂的生產錯誤,應用範圍從晶圓缺陷、電路板、手機表面掃描、汽車塗裝甚至行進中火車的異常現象等無所不包。
    以汽車烤漆為例,它是汽車製造業最昂貴的步驟之一,且佔了半成品庫存的40%,但導入IBM視覺檢測之後,工廠就能進行視覺分析,可協助製造業者減少80%檢測時間,並減少10%來自烤漆過程的瑕疵。


    機器視覺應用於產線自動化的價值

    在過去幾年裡,機器視覺控制無論是在理論上還是在應用方面都有很大的進步。早期的機器視覺系統,採用的是靜態look and move形式,即先由視覺系統採集圖像並進行相應處理,然後通過計算估計目標的位置來控制機器人運動。
    這種操作方式的精度,因為很難讓機器人跟蹤運動物體,多半都是應用在簡單物件的快速辨識,無法應用在快速及高視覺解析的超精密加工製程上。
    但隨著電腦及影像處理的軟硬體技術快速發展,視覺訊息已可用於連續反饋,克服模型(包括機器人、視覺系統、環境)中存在的不確定性,提高視覺定位或跟蹤精度。
    現在的機器手臂利用機器視覺,已經可以拾取散堆零件、檢測反光表面、臉部辨識等,更有部份機器人已將機器視覺作為標準配備,不再需要加裝夾治具等固定裝置,不但可節省生產單元的成本支出,更可彈性地應用在組裝製程中。許多製造業如電子業、半導體業、汽車業、與航太業等,都已開始利用機器視覺,達到自動化與提升品質的目標。
    工研院IEK指出,隨著人工成本的持續增加,機器人應用於生產線的需求將會持續增加,也會因此衍生出更多與機器視覺有關的選購需求。如在照明方面,可以用來改善機器視覺資訊的清晰度與獨特性,選購要素有強度、範圍、光譜分布、與溫度等。
    光學鏡頭方面,主要考量為匯聚外部光以進入感測器,選購要素有幾何、色差、準直、光譜與投影效果等;可以將光資訊轉換成電子信號的影像感測器,選購要素有畫素、敏感度、範圍、光軸校準等;電子信號傳輸界面的選購考量,在於能否將多台照相機與電腦輕易地連接起來,並且利用網路系統傳輸至更遠的距離,以有效降低佈線成本。
    除了硬體外,影像處理軟體也是機器視覺系統不可或缺的一環。由於影像資訊必須經過萃取且轉換成量測資訊,需要相關軟體擔任光資訊的轉換工具,進而利用CAD檔案與3D資訊進行比對,藉此判定3D物件的可能姿態,再進行後續的作業程序。
    若將機器視覺應用於機器人或機器手臂,還可強化機器人對週邊環境的掌控力,以配合可重組性、彈性的應用產業需求。此外,未來的機器人技術將會著重在學習性演算法與自主控制,未來只要操作員示範正確的工作方式,機器人就可透過機器視覺,快速地複製與執行,讓機器人得以在開放的、變動的、與非結構化的環境中工作。


    產品性價比是發展關鍵

    雖然機器視覺不管在技術或應用面,都有長足的進步,但應用於智慧製造領域,仍有一些有待突破的挑戰。如在技術方面,由於組成機器視覺系統所涉及的專業相當複雜,在高階領域的系統設計和實現的難度只會不斷的增加。如為了要因應產線生產商品的不同,有用到機器視覺系統的工站,必須時常對應調整,系統重組調校的異動頻度自然也會比較高,設置彈性的要求,也會比常規監控設備複雜得多。
    因此,要設計出能夠應用於各種產品或產業需求的機器視覺系統,自然也會更加困難,也可能導致針對特殊產業的需求來開發,會是目前機器視覺技術發展的重要走向。
    另一個機器視覺系統的發展方向,則是會朝小型化發展,甚至會設法將影像訊息自動分析系統整合到系統中,讓機器視覺裝置成為用戶更容易使用的專業工具。
    在實用性方面,機器視覺產品及系統的多樣化、個性化方案和專業化服務將日益重要,如針對半導體對晶圓或晶片的產出質檢,機器視覺可用近拍模組輕鬆將工件標的放大檢視製作細節,透過高精度、高倍率放大檢視,可將製作瑕疵在生產前段即就完成排除,避免人類肉眼視覺無法判別過小的工作製作進度,而衍生的額外成本損失。
    但在產品小型化技術的不斷發展中,也必須逐漸克服以往機器視覺裝置運行過程過於複雜的缺點,能夠在用戶所提供的有限條件和有限空間內實現其應用。
    機器視覺產品的性價比,可能是當前機器視覺市場發展中的重要因素,包括產品應用的廣泛性,以及產品能否直接創造價值,都會影響機器視覺未來的成本與可獲得的效益。由於用戶對機器視覺技術的高期望值,與視覺裝置軟硬體研製的高開發成本,容易導致市場發展過程中的供需矛盾,如何透過技術改進和提高產品性價比,將是縮短供需兩端落差的關鍵。

    機器視覺與肉眼視覺彼此應互補

    因應現階段製造業的自動化需求,應用機器視覺技術控制產線設備,可以協助人類從事相對簡單但辛苦的工作內容,避免人員作業的不穩定性與潛在風險,檢測人員未來可以透過學習能力與應變性,改為從事變異性大或複雜度高的工作內容,如檢測更能提升附加價值的差異化產品,或者是滿足特定顧客需求的客製化產品,肉眼視覺及機器視覺彼此互補,才能將工廠製造效率發揮到極致。
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    工業4.0

    【發現台灣製造業新價值】工業 4.0 改革潮,是台灣再次運用製造業優勢接軌世界的機會(摘選自:TechOrange 科技報橘)

    【發現台灣製造業新價值】工業 4.0 改革潮,是台灣再次運用製造業優勢接軌世界的機會





    作者:研華科技



    本文轉載並摘選自【發現台灣製造業新價值】工業 4.0 改革潮,是台灣再次運用製造業優勢接軌世界的機會    from   TechOrange 科技報橘







    面對數位化、生產線需求的改變,站在最前線的台灣製造業者都感受到這股迎面而及的浪頭了。產品的生產開始往少量化、客製化邁進,要做到彈性生產,依靠的是智慧化軟體升級,工業 4.0 浪潮因此開啟。當製造業龍頭都開始關注工業 4.0 的技術發展,製造型企業若不開始思考數位化轉型,就等於在慢性自殺。


    驅動這整條自動化生產線的製造業升級概念,就是工業 4.0。整合過去 20 年資訊數據分析的軟體科技演化成就,工業 4.0 轉型的核心價值並不在技術端,而是思維上的根本轉換。工業 4.0 背後的精神,是分散式決策,各組織或單位依據足夠的資訊來合作。因此,部門之間、員工與機器的互動模式也將因此改變,對於整個企業的組織結構帶來極大的變動。

    講了這麼多,到底怎麼定義工業 4.0 ?

    根據維基百科的基本定義,工業 4.0 又被稱為第四次工業革命,是現在工業製造科技中自動化與數據使用的趨勢,其包含了網宇實體系統(cyber-physical systems)、物聯網(Internet of Things)與雲端計算。

    工業 4.0 創造了所謂的「智慧工廠」,將所有工業相關的技術、銷售與產品體驗統合起來,透過智慧整合感控系統,建立一個有感知意識的新型智能工業世界,並做出去中央化的決策。使用物聯網技術,聯網實體系統(即為各種偵測、感應裝置)之間可以互相傳遞訊息,也能與人及時溝通、合作,物聯網同時也讓價值鏈(Value Chain)中的相關人獲得內部與跨組織的服務。

    未來台灣的工廠,都要變成智慧工廠:機器自動自發做事情,人員只負責重要決策 

    台灣在全球製造業產業鏈中,憑藉著 OEM(代工製造) 與 ODM (代工設計製造)的多年累積,具有不可代換的實力基礎。也因此,面對工業 4.0 的浪潮,不論規模都必須了解智慧化工廠轉型的實質意涵。建造一個智慧工廠,人與機器高度協作的工廠、自動化的工廠、充滿數據資料的工廠,必然會是台灣硬體產業必走的轉型之路。

    在完美的工業 4.0 烏托邦世界裡,透過物聯網的控制,智慧工廠能自行管理生產鏈、物流與程序,互相整合的系統在機器、資產、程序與物品之間建立起互動的橋樑,智慧型機器與裝置可以利用校正程序避免意料之外的失誤。

    停機時間成為過去,浪費與瑕疵被減少,每個機器、部件都完美無缺地互相配合。工廠中的所有手持裝置,皆能隨時報告所有大型裝置的狀態,每個人都能取得即時且可應對的資訊。穿戴性裝置將追蹤員工定位資料以防意外發生。一個全球性的科技團隊將分析即時大數據,確保特定部件的採購與補足。除此之外,智慧工廠能達到的,將會是整個人類生活的型態轉變,這是資訊科技帶動的工業革命歷史中,全新的里程階段。

    過去的工業革命受蒸氣推動,現在的工業革命全靠網路 

    「物」是什麼?是一組感控設備系統,置入於各種裝置和電腦中,從內部連結這些機器。不過要建立一個智慧工廠,單純擁有物聯網技術與設備是不夠的。

    想要從傳統工廠進步到智慧工廠,其實有四大步驟:

    智慧工廠第一步:讓設備和機器開始「說話」

    根據 Factora 的 COO Andrew Waycott 所言,智慧製造將產業的重點從「設備在做什麼」,轉移到「設備在表達什麼」。他指的當然不是工廠中的機器會講話,而是這些機器會提供各式各樣的數據,提供管理者與員工做出大大小小的決策。

    從你的機器上搜集到可使用的數據後:

    1) 分析數據,用之定義部件缺損、監控材料品質與存貨目錄,追蹤效能問題,並推動省時並帶來獲利的機會。

    2)將觀察變成行動。

    3)大數據與雲端計算等技術能提供管理工廠方面的深入分析。當然,你需要一些進階工具來儲存與處理這些數據。彈性化、大型化且划算的雲端儲存空間可以用來獲取這些資料。

    4)接著,精密的軟體將被用於分析結果,讓決策者將數據轉換成改革性的計畫。

    智慧工廠第二步:布建感測裝置,連上數據分析的世界

    若你擁有的是一個具備老舊機械的傳統工廠呢?著手改造它吧。在過去幾十年間,只有製造工業大佬有能力與心力去購買、連結感控裝置並分析結果。現在,感控科技的價格已經降到一個程度,任何大小的執行計畫皆能更新、升級、改造,為數位自動化做準備。

    成為智慧工廠的過程並非一蹴可幾;換句話說,工業4.0製造產線智慧化的佈建不再只是大型工廠的事,中、小型企業工廠更要加快腳步適應新局。

    智慧工廠第三步:迎向前所未見的創新商機

    許多國際大廠如 Bosch、Cisco 等已經投入物聯網智慧工廠策略的品牌都正在從中獲得各種好處,如增加競爭力、效率、產能等。要最大化智慧工廠的成功和效果,就要認知到這些實質與虛質的益處。

    增加針對生產線的觀察,協助在問題發生前著手解決:品管被改進,設備可被追蹤,維護、修復與其他計畫可被最有效地使用。

    智慧供給鏈管理:RFID標籤等感應裝置讓管理者追蹤並監控物流及程序自動化。

    降低總體擁有成本:更低、對環境更友善的間接成本。

    智能電網的安裝以及科技進步改進能量消耗、物聯網HVAC與負載均衡。這也代表更少的實地服務需求,優化遠端監控與診斷,以及更積極的設備維護與修理。

    增加收入:綜合以上,智慧工廠優化帶來更好的成果、新的商業機會,節省成本並提高利潤。

    工業4.0將如何改變現在的商業模式:從區塊鏈技術思考

    除了工業4.0、智慧工廠之外,做為一個提供資訊透明化與確保資訊安全的分類系統,區塊鏈的開發也能大幅改善生產線。區塊鏈最直觀的運用範例是,將產品資訊登錄於區塊鏈的分類裡,作為能辨識的交易項目,再加入如價錢、日期、地點、品質、產品狀態等任何與生產線管理有關的資料。

    區塊鏈絕對有潛力能改變並破壞我們現有的生產、行銷、購買與使用產品的方式。它所帶來的生產線透明化、可追蹤性與安全度,加入工業4.0的技術後,絕對能將我們的經濟變得更安全、可靠,並且杜絕一切可疑的商業運作手法。

    工業 4.0 改革潮,是台灣再次運用製造業優勢接軌世界的機會

    當全世界的製造產業越往智慧化發展,製造業就越要將合作伸向全球,並充分擴張企業願景、技術、試點項目、測試平台與建設。在2015年秋天,德國「工業4.0平台(Platform Industrie 4.0)」的代表與工業物聯網聯盟(Industrial Internet Consortium,IIC)在瑞士蘇黎世會面,探討他們兩者資訊架構之間潛在的整合可能性,其中工業4.0平台擁有Reference Architecture Model(RAMI 4.0),而工業物聯網聯盟則是Industrial Internet Reference Architecture(IIRA)。

    德國的工業4.0平台由政府、企業與貿易同盟人員組成,意旨推動製造業的計算機化與支持其在德國的實施,是德國能維持生產大國地位的主要推手之一。工業4.0於近期被擴張到投入於系統安全、工作與教育訓練,以及法律糾紛的領域。

    工業 4.0 平台與工業物聯網聯盟之間的會面十分成功,兩者所擁有的模型系統自然而然地互補彼此的不足,也與彼此產生許多直接的連結,更讓人看到清楚的未來計畫方向。除此之外,這兩個團體也討論了測試相關的設備與平台、標準化作業,以及工業網路(Industrial Internet)的架構與商業成果。

    工業 4.0 改革潮,對掙扎於產業升級瓶頸的台灣來是,是再次運用製造業優勢接軌世界的機會。

    台灣以海島國家的小市場之姿征戰全球,台商製造業者之所以能夠在全球搶得競爭優勢,過去憑藉的是優異的製造技術與製程能力。以鴻海為例,從台灣起步,成為全球巨型製造業龍頭,上與頂級品牌商如蘋果電腦連接,下與千萬中小企業連接。因此,當自動化工廠從傳統的自動操作往聯網機器人升級時,鴻海也是全球少數大量採用自動化聯網智慧機器人工廠的製造業先行者,鴻海也因此會是工業 4.0 的定義者之一。

    因為深厚的製造業供應鏈經驗,台灣是世界上生產工業電腦密度最高的產製中心,工業電腦正是工業 4.0 智慧化工廠演化過程中的種子技術之一,多重因素,讓台灣成為工業 4.0 演化過程中的優勢競爭者。在這個優勢下,台灣更需要掌握時機,順著工業 4.0 的世界浪潮頂端前進,及早參與,再一次接軌世界。
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    工業4.0

    機器人、3D 列印、智慧自動,在工業 4.0 系列展一窺「未來工廠」新樣貌(摘選自:INSIDE)

    機器人、3D 列印、智慧自動,在工業 4.0 系列展一窺「未來工廠」新樣貌(摘選自:INSIDE)





    作者: 關鍵評論網媒體集團《業務團隊》-廣邊企劃


    本文轉載並摘選自機器人、3D 列印、智慧自動,在工業 4.0 系列展一窺「未來工廠」新樣貌    from     INSIDE











    工業 4.0 結合自動化機器人、AI、物聯網、雲端運算、銷售及生產大數據分析等領域,透過人機協作的方式,降低生產成本以提高效率及產值,是重要的工業革命進程,也是產業轉型升級的關鍵。隨著科技的進步、高速網路的誕生,促進物聯網、智慧製造、數位轉型等觀念普及,工業 4.0 已逐步形成一個完整的智慧產業鏈,台灣也正努力邁向工業 4.0。雖然已有不少廠商、企業做出嘗試,也有許多傳統業者對於轉型升級躍躍欲試,然而台灣目前仍舊未進入工業 4.0 時代,甚至部分在全球市場佔有一席之地的 ICT 產業,依然停留在工業 2.0 階段。



    台灣名列世界前十大自動化程度最高的國家,卻稱不上工業 4.0,主要原因在中小企業比重高達 9 成以上,其投資設備升級的預算上往往不如大廠來得豐沛,加上工廠轉型不一定能立即見效,讓不少業者難以跨出第一步。此外,即使預算足夠,但公司本身缺乏相關能力,如設備過時、自動化能力不足、沒有具體製造策略、欠缺數位化平台等,都是產業無法成功升級的原因。

    工業 4.0 以最少的人力,完成最大的工作價值

     不少成功落實工業 4.0 的大廠呼籲,受國際局勢干擾導致市場景氣低迷,整體經濟規模疲弱之外,人工也愈來愈難招募且工資逐漸調漲,要同時兼顧產能和節省成本,升級設備走上智慧製造已勢在必行。


    從產地到消費者手中的最後一哩路——冷鏈與物流系統




    電商的興起刺激物流產業升級,而全球食品安全及生技醫療的品質意識抬頭,讓「冷鏈物流業」更備受重視。

    另外,物流管理是一套專業系統化的供應鏈,涵蓋範圍包括倉儲、配送、通路與銷售等,如何從供應鏈數位化到物流全場景智慧化的升級路徑,實現點、線、面各節點相結合的物流智聯網,提供更低成本且更高效率的升級解決方案,是一個值得探討的問題。(詳細解決方案請見原文:機器人、3D 列印、智慧自動,在工業 4.0 系列展一窺「未來工廠」新樣貌)

    未來工廠造就未來商品,工業 4.0 時代來臨中

    3D 列印在製造業掀起第四次工業革命後,帶起另一波應用風潮,包括生物醫療 3D 列印技術、創新線材發表,及全球十大自造者推薦機台等。其中,3D 列印應用在醫療領域已於全球颳起旋風,不僅被視為智慧輔具的基礎技術,更可以列印出人體組織,加速醫療產業在動物或人體試驗上的改革。



    談到科技不該取代人類,該如何創造人機共存「1+1>2」的雙贏?提到生產自動化最先聯想到的設備就是機器人或機械手臂,最常被用於取代重複性、危險性較高的工作,但環境跟技術不斷改變,生產流程及產品需求也會不同,工廠裡的機器人不能再像過去十幾年下來都在生產同一款產品、做著一樣的事情。因此,所謂的人機協作、柔性製造就非常重要。 
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    工業4.0

    工業 4.0 浪潮席捲全球,從系列展看台灣「智造」趨勢(摘選自:INSIDE)

    工業 4.0 浪潮席捲全球,從系列展看台灣「智造」趨勢





    作者: 關鍵評論網媒體集團《業務團隊》-廣邊企劃


    本文轉載並摘選自工業 4.0 浪潮席捲全球,從系列展看台灣「智造」趨勢    from     INSIDE











    疫情改變生活型態,也改變了各行各業工作模式,尤以仰賴人力為主的製造業更是首當其衝。過去只要顧好產品質量,就不愁沒通路,但現今需求邁向個人化、客製化,若生產條件無法靈活應變,順應第四次工業革命,便很難在嚴峻考驗中持續突圍。


    近年機器人、智慧製造等技術日趨成熟,成本不斷降低,加上少子化、高齡化以致缺乏人口紅利的情況下,人機協作已經是勢不可擋的趨勢,自動化製造的下一個領域,許多世界大廠早已搶灘於前。

    而當人類的智慧結合機器人的精度與準度,「人機協作」可望帶動生產效率與彈性的提升。

    工業4.0:「智慧製造」成不可或缺的商業思維

    「智慧製造」也是第四波工業革命的變革核心,運用先進製造技術、大數據、雲端計算、人工智慧與物聯網等新一代的資訊技術,徹底顛覆過往製造思維。除了重新整合產品生命週期各個環節,從市場、研發、生產到最後端的銷售服務,也更著重在客戶對產品使用後的反饋,將傳統生產方式轉為高度客製化的商業模式,快速且少量多項產製商品,以因應不斷變化的市場。這是過去「以量取勝」的製造業思維,難以想像的創新作法。




     
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    機器人

    機器人運動控制的智慧化挑戰(摘選自:智動化科技網SmartAuto)

    作者:季平
    機械設備自動化與智慧化的關鍵技術是運動控制,想讓運動控制更智慧化,有賴同步運動控制技術、I/O平台整合、控制器等各環節相互配合。從機械手臂及智慧機器人的發展最容易看出運動控制智慧化的具體成果。