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如何自動化?工廠自動化完整解決方案 | 鼎新電腦

文:吳欣珊

發布時間: 2022-10-12 11:31:00

智慧製造 工廠自動化


在未來的智慧製造前提下,工廠自動化是往智慧工廠,甚至是智慧製造的重要途徑之一,但衡量產業特性,評估作業重點,清楚自家工廠設備與整體生產流程該如何調整執行自動化,也是製造業在邁向智慧工廠前需要先了解的部分。


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智慧製造,工廠自動化


工廠自動化是什麼?

工廠自動化,運用自動裝置或系統控制,管理生產設備與生產過程,集結電腦、自動化、機器人等技術運用於工廠生產線作業,自動完成產品製造的全部,或部分加工過程的技術,在生產過程中降低人工操作的硬體與軟體系統。

 

其自動化作業也分為連續生產自動化與斷續生產自動化,連續生產指整體過程自動化,處理對象與物件多為流體、粉體與傳輸類,屬控制技術發展較快的類型;斷續生產過程指不連續生產,例如機械加工類的物品加工、裝配、包裝、運送、儲藏等步驟進行機械作業自動化。

 


工業4.0、智慧製造、工廠自動化的差異

在企業逐步轉型的過程中,工業4.0、智慧製造、工廠自動化等名詞常態被混淆,三者間有高度關聯,但製造業需要搭配數位化進程,逐步轉變思維,循序漸進才能達成其所描述的願景。以成長方向與階段來說,分別是工廠自動化→智慧製造→工業4.0。

 

工廠自動化:工廠的生產作業流程自動化

不論是連續生產自動化、還是斷續生產自動化,其生產狀態已經開始進入高度電腦程序自動化,由電腦執行生產作業的同時精簡人力,輔助判斷生產流程或設備異常狀況,協助提升生產效率。

 

延伸閱讀:自動化是什麼?製造業執行自動化的5大關鍵


智慧製造:工業物聯網、大數據分析、人工智慧

在生產現場設備與產線高度自動化的前提下,設備在工業物聯網的IoT平台內,能端點到端點的互通資訊,藉由蒐集到的數據資料進行分析,人工智慧進行學習並判斷預測未來產能與運作,達到自行感知、自動決策、自動執行等先進製造作業,關鍵製造的環節智能化,協助製造業在數位轉型後的最佳生產模式,提升產業競爭力。


延伸閱讀:何謂智慧製造?實施工業4.0的4大關鍵

 

工業4.0:大環境的高度智能化(串連物聯網、雲端運算、大數據分析、人工智慧)

工業4.0與智慧製造有高度重複相關,其不同點在於工業4.0以更高的層級與環境架構作為主要理念,但智慧製造是工業4.0的主要核心。除了創造新的工業技術,更著重在現有工業技術、銷售與產品體驗的整合,藉由智慧整合感控系統與物聯網的技術架構支撐,建構出能分析巨量資料,生成滿足客製需求的解決方案或產品。

 

經由電腦預測技術,例如天氣預測、公共運輸、市場調查數據等,達到即時精準生產或調度現有資源,減少浪費,實行供應端優化,在這裡須注意的是,工業是智慧型世界的一個部分,要以”工業如何適應智慧型網路下的未來生活"作為理解根基。

 

現今AI的蓬勃發展,為企業的智慧製造轉型注入了一股新能量,未來的企業發展局勢,AI也將融入產業界,發展出更多不同的使用場景,幫助企業挖掘更好的成效,並提升企業競爭實力,不管是大型製造業透過先進通訊技術、工業物聯網、數位孿生、人工智慧等技術打造由數據驅動、與AI一同協作的關燈工廠,中小型製造業也開始使用數位科技,打造智動化、智能化產線,進行預測性維修,優化產能,讓人力聚焦在更有價值的工作,推動企業加速數位轉型的腳步。


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工廠自動化的開發種類

運用自動化的生產設備,進行一貫作業且有效率的執行生產,稱為工廠自動化控制。但工廠自動化並非在每個製造產業類別皆能執行,需評估產業類型,作業加工流程複雜度與生產時間長短,生產數量多寡,產業原料的形狀大小,皆會對工廠自動化規劃造成影響,下列產業是工廠自動化在開發中可執行的產業類型。

 

汽車工業

汽車主骨架藉由整條大型生產線進行分工裝配,將原料藉由各站點組裝不同零配件至整車,工廠自動化協助汽車流水線生產作業。

 

紡織工業

紡織工業的自動化性能用於不同材質加工如棉紡、絲綢加工、麻訪、毛紡等,以及織造方法如針織、機織、無紡等,過程中部分站點需要進行化學加工,自動化協助產出整捆布料。

 

塑膠工業

塑膠產業在取得原料後,各站點執行自動化上下料,藉由自動換模,經過射出成型機器產出塑膠模型或製品。

 

電子工業

產出物件以電子元器件、消費性電子產品為主,如廣播電視設備、通信設備、電視、計算機等,其生產型號與產線配置密切,工廠自動化可協助電子產品一致性生產。

 

半導體業

半導體業主力用於晶片或晶圓加工,經過研磨、曝光、顯影、蝕刻、切割、封裝等步驟執行生產,為重視設備性能執行產出的產業,工廠自動化協助串聯設備運作,並供應產品於電子工業。

 

電機工業

電機工業主要產出一定體積的電機設備,如不斷電設備、發電機、馬達、變壓器等,作業流程主力為組裝設備,與汽車工業雷同,為汽車工業縮小版生產作業。

 

機械工業

機械工業產出分為小型零件及大型器械,但適用於工廠自動化的屬於機械零件部分,量體小但加工程序較多,工廠自動化可協助管控設備精準度,降低作業流程出錯機率。

 

製藥工業

製藥產業攸關研發與生產製造,配方配比或小型醫療器械製造,其作業流程要求製藥配方設備精準度,生產製造過程的溫濕度控管,必要時須協助無塵室與實驗室作業,自動化可協助精準製藥量產。

 

延伸閱讀:智能+製造,數位化管理的數智工廠

 

智慧製造,工廠自動化


工廠自動化的價值

工廠在執行自動化之後,除了減少人力作業外,也能提升整體生產作業效率,以下三點是工廠在自動化之後的優勢:

 

提高生產效率

自動化技術可取代人類執行複雜、危險、繁瑣且重複動作的勞動環境,藉由電腦設定的參數與電腦技術,以最低的勞動力執行生產作業,降低人力因素干擾,提高整體生產效率。

 

節省材料

電腦計算並執行生產作業,其產能數量與生產時間也經過電腦數據統整,並於固定時間內產出需求數量,不多做產出,屏除浪費。

 

產品一致性高,提升良率

自動化實行前,電腦進行參數數據設定進而實行自動化,生產流程穩定,讓自動計算符合實際所需,達到實際所需的準確度與精度,提升產品良率。

 

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工廠自動化的趨勢變化

自動設備取代高危險、單一重複作業的高頻率生產行為,導入自動化設備協助解決人力不足、技術斷層並協助產品品質穩定,但由於自動化為固定模式的概念,即便自動化是未來製造業產業趨勢,但並非每個產業都適合導入自動化產線製造。以下幾點是在導入產線自動化前需要準備的作業:

 

標準化作業

自動化的前提是由計算、規劃並輸入電腦設定,資料參數導入設備自動執行,控制重複作業,因此將每一步驟統一且自動化才能進行人為規劃與計算並進行設定,如果加工流程作業複雜,在設定參數容易出現錯誤,加深自動化作業難度。

 

風險性評估

生產過程中可能產生的風險也須進行評估,如加工鐵件產生的鐵屑、壓鑄成型在產品上形成的毛邊等,規劃商的技術與經驗將會影響整體自動化產線評估後的作業效益,因此需要規劃自動化設備廠商與機械製造廠商聯合評估,避免生產狀況影響自動化運作。

 

效能與投資成本評估

規劃商會以人力與作業時間做為依據,評估導入自動化後可節省的人力物力或產能的效益,因自動化設備成本較高,又因產線運作導入組數較多,如評估整體效益無法較原先人力作業高,則不建議導入,或需因時制宜進行半自動化產線的規劃。

 

工廠自動化不限於生產、製造過程、設計自動化,還包含管理自動化,因應管理遙控技術發展,工廠自動化技術現今朝向具有局部網路的通訊功能發展,在設備也高度自動化作業情況下,也開始逐步邁向無人工廠趨勢。


 

工廠自動化轉成智慧製造的優勢

將原先作業流程數位化,藉由企業管理平台ERP系統串聯,整合企業內部資源流程建立資訊透明且正確的平台,讓資訊於各層級通透,建立數據應用模式。平台架構完,再結合IT+OT物聯網、感測器、大數據運算技術,讓機器與設備傳輸數據、產生互相連結溝通、提升至自判斷與自感知,讓整體生產作業流程維持完全自循環,工廠自動化是傳統產業轉型成智慧製造的第一步,現有許多製造業已逐步走向工廠自動化,未來轉型智慧製造也是必須作為。

 

系統管理落實現場管理

當所有動作都可數據化,從供應鏈、採購、物料、生產、倉儲、發貨、售後的智慧物流,到生產現場自動化的彈性排程,整合設備與治具管理等,經由蒐集數據統整,排除現場生產作業障礙,解決問題,加強轉型智慧製造的數字化營運底基。

 

生產效率管控

整體生產作業體質調整滿足企業在製品管理、品質控管、設備整合與管理、問題追溯分析、生產現場即時數據採集等需求,協助現場運作透明化,調整運用現有企業資源,掌握工廠實作績效,提升工廠作業彈性應變。

 

數據支援關鍵決策

以數據驅動企業創新,隨著數位化進程(數位化→數位優化→數位轉型)發展,依據實際工業數據,傳承老師傅經驗、還原分析整體製造過程,引領生產智能化變革,打造工廠數字化轉型,推動企業數字化營運觀念轉變,並以數據支援決策。


在AI不斷進化的情況下,工廠自動化轉型成智慧製造的路途也不再遙遠,數位轉型的路途也不再窒礙難行,從分析決策型AI發展成內容產生型AI,只要有合理且完整的平台架構讓AI在內運算,AI就能及時換算數據,推動工廠內各人機協同的場景運用。未來從現場利用數據觀測的警示、與人協作的工作夥伴、運用數據運算的決策支援等,打造出未來由數據驅動轉向數智驅動的新企業運營模式,除了逐步邁向智慧製造外,更要打造出智慧工作,樂在生活的環境,為未來的企業工作場景帶來嶄新轉型。


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工廠自動化管理的成功案例

智慧製造,工廠自動化

管件製程設備大廠旭東機械成立超過四十年,生產設備與自行車代工,從傳統模具製作與自行車設備開發起家,自行車已有全廠的生產線。對管理的要求以及少量多樣客製化的複雜,導致工廠狀態無法跟上,也開啟了轉型之路。


在開啟自動化管理的轉型前,旭東在工廠端遇到下列作業問題,導致無法應對需求隨時變動的困境:

1.資訊不透明影響決策

情報蒐集處理不即時,對應決策也無法立即處置,助理每天下班收集當天生產日報,人工處理核對數據耗時,輸入延遲達8天之多,也相對影響後續決策。


2.生產週期長且稼動不佳

機械零件由於皆為大批量生產,佔線以外也導致批次移轉速度慢,拉長生產週期;且因工廠為傳統機台,人員不能離機,由該站點的作業人員進行上下料與搬移,生產工時發揮不佳,影響稼動,導致生產效率不良。


3.重複動作且交期不準確

過往總需要IE去現場手工測算、手工記錄等低效方式,研發 80%的工作是重複而無價值;生產排程只依訂單交期安排,憑經驗大約預抓天數,也導致交期不準確,時常變動。



工廠要進行自動化,需要逐步漸進,在導入設備聯網等系統順行後,有了以下改善:

1.現場透明化

用手機與平板隨時掌握機台生產狀況,生產設備和生產狀態的即時監控,掌握生產現場詳細狀況,即時處理異常;透過派工狀況表、實績達成表清楚掌握影響派工資訊 : 包括每個訂單交期、訂單進程、現場前一天計畫完成量、設備工作負載等,做好「生產派工計畫」,提升整體生產效率。


2.小批量移轉機制

透過小批量移轉達到快速流轉,降低件與件間等待時間,各個生產工序傳遞沒有停留,讓批件之間等待時間大幅縮短;新配置專責備料人員進行各站點間物料移動,依生產任務進行料與模具準備、上下料等,降低生產成本、創造更高附加價值。


3.系統自動紀錄上傳生產數據

設備連網自動報工、刷碼報工,大幅節省整理資料時間,掌握更即時、完整、確實資訊,提升現場效率,預估工廠負荷產量、制定生產計劃的基礎、增減機器設備的依據,讓排產、派工更有效率。



現場透明化管理,已有許多成效顯現。包含縮短生產週期天數從30 天降為15天,降低人工資料處理時間50%,掌握設備產能負荷,提高派工效度。因應旭東多元化經營。


邁向第二階段的排產自動化,讓製造資源管理細緻化,清楚掌握產能,派工從 3 天降為2 天;掌握設備產能,透過改機、模具優化等,稼動率從46% 提升到 61%,支持人均產量增加 33 %,讓旭東藉由IT+OT,聯手實現自動化邁向智能化的路徑。



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智慧製造,工廠自動化



結論

在工業4.0架構下,工業物聯網與大數據計算將成為未來工業的發展主力,要達成智慧製造的願景前,工廠自動化是未來製造業的必要作為,根據產業特性,如何進行工廠自動化並提升製造現場效益,增加企業在未來的的競爭籌碼,是邁向工業4.0之前的重要關鍵。

 

延伸閱讀:智慧工廠是什麼?核心架構、目標、技術完整介紹

延伸閱讀:智能+製造,數位化管理的數智工廠

 

 

內文來源:

維基百科-自動化

維基百科-工業4.0

MBA工廠自動化


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