智慧制造是什么？與工業4.0有何差異

智慧制造，指生產設備與產線高度自動化前提下，設備在工業物聯網的IoT平臺內，端點到端點互通信息，藉由搜集數據資料進行大數據分析，人工智能學習并判斷預測未來產能運作，達到自行感知、自動決策、自動執行等先進制造作業，關鍵制造環節智能化，協助企業數位轉型后的最佳生產模式，推升產業競爭力。

工業4.0，或稱生產力4.0，又稱第四次工業革命，最早在2011年德國的漢諾威工業博覽會出現。第三次工業革命使用電子裝置與IT技術消除人為影響，促進工業精準化與自動化，工業4.0的技術核心為智能型整合感控系統與物聯網，技術持續發展，著重現有的工業技術整合，高度自動化的狀態下主動排除生產障礙。建構出一個有智能型意識的產業世界，發展具備有適應性、資源效率、人機協同工程的智能型工廠，以貫穿供應鏈伙伴流程及企業價值流程，創造產品服務化與客制化的供應能力。

藍庫云認為以工業為基礎，智慧制造被視為工業4.0主要核心，其不同點在于工業4.0以更高的層級與環境架構為主要理念，智慧制造作為工業4.0其智能型世界架構的其中一個主核心。

智慧制造替企業創造的4個優勢

因應消費市場變遷，市場訂單由原先的大量生產模式轉變為少量多樣化，供應鏈從全球化轉為在地化，與人力成本不斷上升的趨勢，產業技術因人口結構老化出現斷層，因此如何保留技術，提高生產效率，因應變化提升現場生產彈性，是制造業重要的未來生存法則，智慧制造則是未來企業的生存關鍵，而企業轉型成智慧制造，有以下4大優勢：

1、數據自動化

生產信息透明且自動化，連動生產數據搜集并自動連至ERP系統內，為管理人員提供精準數據，觀察關鍵績效指標，進而發掘問題，制定決策。

2、預測設備維護

除了傳感器搜集以數據視察OEE外，AI自感應也可協助現場管理者提前發現設備問題，識別錯誤問題，提早維護避免生產障礙發生。

3、降低顯著成本

智慧制造在提升生產彈性的情況下，提高生產預測準確度外也減少浪費，協助管理者更好的控管產能負荷量，檢視作業進程，協助降低成本。

4、提高生產力

數據營運除了整體流程數字化達成生產作業流程通透外，了解工廠作業動態，掌握生產效率，確保生產質量、生產進度與機臺稼動作業效率，靈活具有彈性的因應需求快速改變。

智慧制造的4種技術應用

有些技術是執行智慧制造之前所必備的重要關鍵技術，其搭配應用才能完成智慧制造的愿景，也是近幾年在生活周遭或產業界重要的軟件發展趨勢，有以下4種技術：

1、自動化

自動化主要為使用各種控制系統的操作設備，不需借助人力親自操作機器或設備，利用動物以外的裝置元件或能源，來達成人類期盼執行的工作。相對人工概念而言，無人參與的情況下，利用控制裝置使被控物或過程自動按預定規律進行，也可稱為自動化。

2、IoT工業物聯網技術

與物聯網的IOT為類近技術，工業物聯網簡稱IIoT，為應用在工業上的物聯網，互聯傳感器、儀表及其他設備和計算機的工業應用程序，并以網絡相連所成的系統。網絡連線可以進行資料搜集、交換以及分析，有助于提升生產力以及效率，也有其他的經濟效益，IIoT由分散式控制系統演進而成，利用云端運算完善和優化過程控制，達到較高程度的自動化。

3、大數據分析

大數據又稱巨量資料，指傳統數據處理應用軟件不足以處理的大或復雜的數據集的術語。大數據并沒有抽樣方法；只是觀察和追蹤發生的事情。大數據包含的數據大小超出傳統軟件在可接受時間內的處理能力。因近期技術進步，發布新數據的便捷性及全球大多數政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出，也是智慧制造的背后數據能力的基礎。

4、AI人工智能

人工智能（縮寫AI）指由人制造出的機器所展現出的智慧。建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等，以及如何實現，運用于系統正確解釋外部資料，從這些資料中學習，并利用這些知識透過靈活適應達成特定目標和任務的能力，在智慧制造中的作用，類近于人類的大腦。

如何實施智慧制造？

智慧制造并非一蹴可及，企業不論內部運作或現場生產，整體思維的轉變也非一時半刻即可改變，逐步進行不同階段并落實，以作業數據化為基礎，架構出智慧物流、智慧設備、智慧管理等制造生產流程，連動運輸、制造、售后等各面向，提升工廠生產效率與產品質量，降低成本損耗，讓企業營運走向新的層次，藍庫云認為在實施過程中可借用零代碼平臺搭建符合企業的管理系統，是進行企業轉型升級的關鍵之一。

數字化

將紙本記錄轉為電子檔案便于儲存與管理外，生產現場的經驗也能藉由數據保存紀錄，多部門的數據數字化后，使用ERP系統進行整合，提升數據的價值，將原先的企業營運模式逐漸轉為數據管理，是進入智慧制造的門檻之一。

設備聯網能力

工廠整體作業可依照現有作業條件執行自動化與半自動化外，進行數字化后，連同設備的聯網能力、傳感器應用技術等也需開始導入，如無法搜集設備數據，AI與其應用場景將無法在后續階段落地執行。

數據可視化與通透性

于生產現場及設備搜集到的數據須經過梳理，數據通透可視化，能協助現場管理者洞察挖掘數據背后問題并處理，整理過后的數據才能為企業所活用，并制定相關決策。

可預測與模擬性

藉由數據分析后的結果協助判斷產線狀況與評估未來產能，APS系統也可協助預估生產作業流程診斷安排工單，維持產銷平衡，讓企業保持利潤營收。

可適應與智慧工廠

人工智能與工業物聯網的導入，協助設備之間的溝通，打造人工智能學習平臺，除了連動物聯網回傳的各項數據外，人工智能協助工廠進行自我判斷、自主通報維護、自動排程等模型驗證，達到工廠作業中感知、決策、執行都能自主運作。

結論

智慧制造是未來制造業的新趨勢，但除了生產現場，企業思維的數字化轉型也要同步進行，而同步推動轉換的陣痛期也需要不少時間，運用適合的系統平臺協助企業管理，規劃未來企業與數位工廠成長轉型藍圖，建立相關架構與技術支援，完善數字化工廠管理制度，讓智慧制造能真正落地執行，才能提升未來企業在全球市場的成長，維持競爭優勢。