智慧工廠真正受全球廠商關(guān)注來自德國于2012年制定的工業(yè)4.0計畫状寨，德國軟體公司SAP前執(zhí)行長Henning Kagermann為最先提出工業(yè)4.0想法的開創(chuàng)者蓝垢，而SAP在之后的相關(guān)推動中也的確多有著墨。

智慧工廠在德國工業(yè)4.0計畫下開始獲得企業(yè)關(guān)注但惶，工廠智慧化的過程中耳鸯，勢必得面對各種溝通、連結(jié)及如何適當(dāng)應(yīng)用的問題膀曾。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的帶動下县爬，廠商必須依循或建立一套共通平臺，并確切了解自身智慧化的需求為何添谊；而智慧化的內(nèi)容則是著重于機(jī)器與機(jī)器财喳、人與機(jī)器之間的智慧互通，以及機(jī)器設(shè)備的自我調(diào)整與自主反應(yīng)斩狱，讓廠商能夠有效降低成本耳高、節(jié)能、提升生產(chǎn)力及產(chǎn)值所踊，臺灣廠商才能在競爭環(huán)伺的市場中脫穎而出泌枪。

隨著世界各地工資上漲概荷、勞工意識抬頭、缺工等問題逐漸增加碌燕，加上智慧聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)時代到來误证，智慧工廠議題趁勢而起，近幾年開始受到重視预旺，甚至許多廠商也大力導(dǎo)入各種自動化與智慧化系統(tǒng)棕凉，希望藉由科技力量來解決人、機(jī)器及整體系統(tǒng)間的溝通與運作問題萤考，使廠商可以提升效率與產(chǎn)值悠拗，對員工也能提升工作環(huán)境品質(zhì)及準(zhǔn)確性。

工業(yè)4.0的誕生

智慧工廠真正受全球廠商關(guān)注來自德國于2012年制定的工業(yè)4.0計畫乒柳，德國軟體公司SAP前執(zhí)行長Henning Kagermann為最先提出工業(yè)4.0想法的開創(chuàng)者，而SAP在之后的相關(guān)推動中也的確多有著墨侄灭。對于工業(yè)4.0計畫彭铐，德國總理梅克爾也相當(dāng)支持，更希望能藉由該計畫讓德國與歐洲各國制造業(yè)再次振興亏傅，歐洲也希望能藉由工業(yè)4.0計畫摊谢，在2030年前讓制造業(yè)所占GDP，從目前15％提升到30％醉装。

工業(yè)4.0即為第四次工業(yè)革命：第一次工業(yè)革命在于利用機(jī)械取代人工辕芳；第二次工業(yè)革命則是生產(chǎn)設(shè)備動力的改變，使用電力幫助更大量的生產(chǎn)宵睦；第三次工業(yè)革命則是開始利用電子設(shè)備记罚、ICT技術(shù)及自動化系統(tǒng)導(dǎo)入；而第四革命講求的則是智慧化生產(chǎn)壳嚎，也就是利用各種整合感控系統(tǒng)桐智，結(jié)合以人為本的方式進(jìn)行更為靈活彈性的制造，并利用資通訊科技烟馅、云端運算與商業(yè)分析達(dá)到快速調(diào)整及策略訂定的目標(biāo)说庭。

根據(jù)上段所述，智慧工廠可達(dá)到快速調(diào)整及優(yōu)化升級的目標(biāo)郑趁，主要做法也已經(jīng)從純粹的自動化取代人工刊驴，轉(zhuǎn)換成更為智慧化的人機(jī)協(xié)同，人不再提供單純勞力寡润，而是做為決策及管理者捆憎；機(jī)器設(shè)備則擁有快速應(yīng)變及多方溝通能力，人與機(jī)器所扮演的角色與功能都有大幅度演變悦穿，如此能更加貼近現(xiàn)今需求快速變動的市場攻礼。

可自主調(diào)整廠區(qū)與產(chǎn)線之產(chǎn)能配置业踢、調(diào)整上下游供應(yīng)配送、可自主優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境之資源與能源配置甚宜、可輔助人員正確完成各種操作與組裝种洛、可即時逆向追蹤生產(chǎn)進(jìn)度與履歷。這些都是未來智慧工廠得以達(dá)到的目標(biāo)與理想映情，不但能節(jié)省大量時間拔泪，也能大幅降低各環(huán)節(jié)間的溝通與變動成本。

根據(jù)調(diào)查阱墩，智慧工廠市場規(guī)模2014年約167億美元谍臀，2015年預(yù)估會增加至180億美元，到2018年則有機(jī)會達(dá)到235億美元局该，年成長率約保持在7～11％抡杈。

從工業(yè)4.0到智慧工廠

德國工業(yè)4.0的發(fā)展最終目標(biāo)就是智慧工廠，其中最重要的就是網(wǎng)宇實體系統(tǒng)（Cyber-Physical Systems涉佑，CPS）的導(dǎo)入加梁。CPS為一整合運算、網(wǎng)路通訊與實體環(huán)境于一體的多維度復(fù)雜智慧系統(tǒng)淮超，也就是利用結(jié)合后端運算平臺融蹂、現(xiàn)場感測器與致動器，在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)架構(gòu)下進(jìn)行實時（Real-Time）的動態(tài)控制與服務(wù)弄企。

CPS技術(shù)可進(jìn)行編程超燃、記憶與儲存能力，并可結(jié)合感測器和通訊技術(shù)拘领，嵌入CPS的實體設(shè)備可連結(jié)到網(wǎng)路意乓，不同于大多數(shù)嵌入式系統(tǒng)只著重在計算能力，CPS也可讓實體設(shè)備同時具有通訊院究、精準(zhǔn)控制洽瞬、遠(yuǎn)程協(xié)同與自主反應(yīng)運作。

該技術(shù)讓實體設(shè)備得以更智慧化业汰，機(jī)器與機(jī)器（M2M）間可進(jìn)行獨立交換訊息伙窃、觸發(fā)行動與相互控制，不但大幅改善制造過程样漆、材料用生產(chǎn)過程为障、工業(yè)用工程，也讓供應(yīng)鏈與生命周期管理更加有效率放祟。

賦予機(jī)器設(shè)備智慧化后鳍怨，更重要的是如何與人進(jìn)行人機(jī)協(xié)同合作，當(dāng)自動化開始進(jìn)入工業(yè)時，許多人擔(dān)心是否原有人力將會大幅刪減估横，但智慧工廠將是人與機(jī)器協(xié)同合作的情境变钙，機(jī)器主要處理的多為單純操作、繁瑣且耗費許多人力成本的工作內(nèi)容台筷，而人則逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾砼c決策者的角色挥棒；也就是說，自動化與智慧化只是為了讓人能夠有更多時間售微，進(jìn)行更有目標(biāo)性與創(chuàng)新性的內(nèi)容芭惠，因此智慧化并不會造成人力的大幅刪減。

智慧化應(yīng)符合工廠需求

然而甩腻，智慧化過程并非一蹴可及弦离，必須先思考自身需求及先后順序。以半導(dǎo)體廠為例昭仲，要獲利必須要有先進(jìn)技術(shù)棵章、高良率、高設(shè)備使用率枚冗、生產(chǎn)線持續(xù)運轉(zhuǎn)柬赐、成本控制能力等，但要有領(lǐng)先技術(shù)并擁有獲利機(jī)會官紫，則是建立在廠房的安全及環(huán)境永續(xù)上，因此半導(dǎo)體廠的防災(zāi)與安全設(shè)計就成為智慧工廠相當(dāng)重要的首要建設(shè)項目州藕。

半導(dǎo)體廠最害怕的就是遇到地震束世，因此對防震會針對不同大小程度的地震進(jìn)行不同程度的預(yù)警與防護(hù)程度，如臺積電利用光纖網(wǎng)路能夠事先知道較遠(yuǎn)處發(fā)生地震床玻，評估是否有可能造成廠內(nèi)損失毁涉，利用光纖網(wǎng)路傳送速度遠(yuǎn)高于震波的特性，能夠在震波到達(dá)的數(shù)十秒內(nèi)及時做出判斷锈死，并連動通知廠內(nèi)所有相應(yīng)設(shè)備進(jìn)行反應(yīng)與相關(guān)安全措施贫堰。

半導(dǎo)體廠對安全的要求主要是來自保護(hù)自身主要獲利來源資產(chǎn)，因此對防災(zāi)安全的要求不能有所讓步待牵。另一方面其屏，對人員進(jìn)出亦有相當(dāng)高的要求，門禁監(jiān)控設(shè)備與保全系統(tǒng)的連動與輔助機(jī)制對于半導(dǎo)體廠而言相當(dāng)重要缨该，如利用人臉辨識進(jìn)行黑白名單的篩選偎行，高清畫質(zhì)影像則利用H.264、H.265編碼標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行即時傳輸饿遏，利用預(yù)警通知輔助既有的保全人員系統(tǒng)医狡，大幅降低處理時間及提升處理事件能力。

除了上述的智慧防災(zāi)與智慧安全監(jiān)控外，多數(shù)廠商更在意產(chǎn)品品質(zhì)及節(jié)能部分的智慧化肿车，廠商最先遇到的問題就是無法知道舊有設(shè)備的使用狀態(tài)厌哈，往往必須等到設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)問題時，才能進(jìn)行后續(xù)維修與更換到讽。因此钟肴，若是能了解設(shè)備使用狀態(tài)，就能進(jìn)一步了解設(shè)備的使用效率與耗損程度她添，并在發(fā)現(xiàn)有所變異時媒湖，即時得知有問題發(fā)生，若再增加紀(jì)錄功能更能進(jìn)行長期監(jiān)控屎洒，不但能夠降低各種維修或事后彌補成本舒贼，收集到的數(shù)據(jù)也能作為管理策略的根據(jù)。

工廠的4大智慧化途徑

從上述幾個例子可看出智慧化不外乎4部分：硬體虑稼、軟體琳钉、運算能力及后續(xù)分析。硬體部分有終端蛛倦、感測歌懒、通訊、顯示溯壶、監(jiān)控等及皂，以通訊為例，未來智慧工廠的無線傳輸將以ZigBee為主流且改，其優(yōu)勢在能夠建立大量節(jié)點且能節(jié)省更多耗能验烧，而基礎(chǔ)網(wǎng)路設(shè)施仍是透過相當(dāng)成熟的乙太網(wǎng)路進(jìn)行資訊傳輸。

軟體部分則如監(jiān)控的人臉辨識又跛、共通的通訊協(xié)定及互通的管理平臺碍拆；運算能力與后續(xù)分析則有賴于云端的建立與導(dǎo)入，云端運算與大數(shù)據(jù)分析對智慧工廠的運作模式相當(dāng)重要慨蓝，前述提到的偵測設(shè)備使用狀態(tài)與發(fā)現(xiàn)異狀并事先預(yù)警感混，即應(yīng)用大量歷史資料進(jìn)行比對，再進(jìn)行未來行為推測的預(yù)測機(jī)制缩髓。

大數(shù)據(jù)及云端運算的建置通常非多數(shù)廠商所專業(yè)憨箍，如已推出多年的Hadoop，其生態(tài)系統(tǒng)相當(dāng)龐大傻当，普通廠商往往難以了解該如何應(yīng)用或更新最新技術(shù)邀安，也因為如此，目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用讓許多廠商仍難以抉擇是否要投入堤型。

但事實上大數(shù)據(jù)分析早已成為世界趨勢扬瘸，不論是智慧聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)，前端感知層及中間通訊層的建立再如何完善，若是缺乏最后的運算層進(jìn)行趨勢與商業(yè)分析乌骇，那物聯(lián)網(wǎng)與智慧聯(lián)網(wǎng)就不能稱為成功撞浪，廠商也只是徒增硬體與軟體上的成本而已，對真正改善廠商的運作流程完全沒有幫助序摔，尤其在工業(yè)與制造業(yè)已經(jīng)逐漸再次獲得政府與企業(yè)界青睞之后炭央，大數(shù)據(jù)商業(yè)分析將會是真正邁入下一階段的最佳利器。

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