智能工廠引爆新一波制造業革命

　　英國人詹姆斯.瓦特(James Watt)改良了蒸汽機，引發了第一波工業革命，讓制造業從手工勞動轉向動力機器生產，引發人類歷史上第一波工業革命。

　　1908年，美國人亨利.福特(Henry Ford)的T型車上市，他以流水線裝配方式，改善了汽車生產流程，大幅降低了汽車的生產成本，讓汽車售價一夕間由原本的2,000~3,000美元，暴跌至850美元，這次的生產線流程革新，被視為第二次工業革命。

　　1975年，德國Honeywell和日本Yokogawa Electric分別推出自己的DCS(分散式控制系統)，改變了當時自動化系統的運行方式，讓運算控制功能分布到系統各端，提高系統的整體效能，這是工業革命的第三波轉型。

　　以上這三波革命讓人類的工業產生脫胎換骨的大躍進，隨著互聯網技術與制造業原本即相當成熟的自動化方案開始結合，2012年德國提出了「智能工廠」概念，透過大量數據的采擷與分析，改變了服務模式，也讓工廠真正朝智能化邁進。

　　在市場競爭加劇與軟硬件技術的相繼成熟下，制造業已儼然進入新的時代，智能工廠概念將在短期內改變廠務系統的軟硬件架構與思維，引領制造業進入下一世代。

　　內外環境改變 刺激制造型態轉型

　　「目前大家在談的智能工廠，主要包括三大架構。」研華智能副總經理李守仁表示，這三大架構分別為物聯網、海量信息、創新服務架構，而這三大架構構筑成的訊息實體集成系統(Cyber Physical System)就成為現在智能工廠的建置主體，解決了現在制造業面對「生產資源調度」與「制程彈性化與客制化」的兩大難題。

　　架構智能工廠概念的三大技術，并非各自獨立運行，而是交叉運用相互集成，讓制造現場的所有設備均可發揮最大效益，在此系統中，物聯網位居第一線，負責訊號的擷取與少量控制。

　　物聯網透過大量布建的傳感器，密集擷取特定區域或物件的特定訊息，再將訊號回傳至后端系統，物聯網被視為繼PC與互聯網后，再一次改變世界的重要技術，應用相當廣泛，從生態環境監控到智能交通、智能建筑，幾乎無處不可設置。

　　在智能工廠端，物聯網成功應用了近年來已然成熟的3D IC技術，讓傳感器內可建入微機電(MEMS)，例如研華將傳感器與本身產品ADAM系列集成，集成后可讓ADAM同時具有控制、感測、通訊等功能，不必像以往感測與控制和通訊分開建置時，需分別將訊號送至控制閥的復雜作法，而改以統一用工業總線負責傳遞，此一作法不但大幅降低了現場端的布線復雜度，對于系統成本考量也有助益。

　　Big Data改變服務思維

　　海量信息則是物聯網成形后所帶動的概念，在這之前由于傳感器的布建數量有限，所獲得的信息量稀少，不足以成為決策分析時的有效樣本數，尤其是在制造端，單點的數據量僅能反應制程單一環節的狀態;然而當物聯網全面導入后，快速讀寫現場環境而累積的龐大實時資料庫，可以反映出制程系統的運行全貌，讓廠管人員無論再第一時間處理事故或是后續研擬相關策略時，都有更精確全面的依據。

　　海量信息在智能工廠的主要作用在于，可充分掌握生產現場的所有資源，但必須經過儲存與分析整理方能為客戶所用，進行最佳化調度，因此如何應用無疑是相當重要的課題。

　　過去工控領域所應用的資料采擷軟件平臺，無非是SCADA(數據采擷與監控系統)。李守仁表示，在物聯網應用逐步擴增后，SCADA所必須處理的信息量大增，因此平臺效能也必須同步提升，以WebAccess為例，利用本地SCADA RTDB實時數據庫功能，每秒可讀取30萬筆，同時寫入20萬筆資料，其快速的處理效能，讓必須24小時運轉的廠房，可以實時且全面的進行監控，也大量降低了資料傳輸所占據網絡帶寬的困擾，加上原有冗余架構(Redundant Architecture)使得資料的安全性更獲得了進一步的保障。

　　相較于物聯網與海量信息，創新服務模式并非屬于技術面，而是供應商對制造業者的服務再進化，透過創新服務模式，制造業者可在最短時間內，以適當成本打造出全然符合需求的客制化系統，這些服務必須倚靠長期耕耘特定領域所累積的技術做后盾，讓導入者可以選擇專為該領域量身打造，或可在短時間內調整出符合導入者需求的系統。

　　智能概念帶來改變

　　仔細觀察過去三次的工業革命軌跡，可以發現所有的改變都不是一夕完成，而是經過時間的累積逐漸改變，然而這次的變革會否與以往一樣需經過長時間的轉型?在產業環境的變動速度加快之下，制造業者的競爭壓力加劇，加上智能工廠所需的軟硬件技術都已臻成熟，相信新一波工業革命不但已經來到，而且不久后便可看到相關概念的落實成果。