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蔡孟勳教授:智慧製造 人才培育為首要
智慧製造是目前政府發展的主要方向之一,起源來自於2012年德國推動的「工業4.0」,又被稱為「第四次工業革命」。其精神乃是以虛實整合的製造系統為核心,建構智慧工廠。智慧製造的定義,是透過機聯網,將生產計畫視工廠或消費者的需求即時調整,所有訊息能在產品與生產設備間透過網路傳遞,能預測加工時間與加工精度,調整生產計畫與流程。智慧製造的技術範疇廣泛,包含工具機智能化、生產功能複合化、製程彈性化、效率化、工廠自動化、物聯網等技術。最終目標是產值提升、設備稼動率提高、產品良率提升、接單能力提升、並達到無人工廠的目標。
蔡老師談智慧製造時,先從維基百科中對於「智慧」的定義來看,「智慧」是高等生物所具有的基於神經器官一種高級的綜合能力,包含有感知、知識、記憶、理解、聯想、情感、邏輯、辨別、計算、分析、判斷、文化、中庸、包容、決定等多種能力。蔡老師分析,與高等生物相比,除了文化、中庸外,機械要達到智慧化,第一步要具有感知的能力,然後才能進一步建立記憶、邏輯、判斷與決策等能力。
系統架構 猶如真人 蔡老師以工具機比喻為一個人,電腦數值(CNC)控制器的角色就像是人的頭腦,馬達與驅動器就如同一個人的手、腳,結構就如同身體,感測器就像人的感官知覺,如聽覺與觸覺等,而通訊就如同神經般將知覺傳回給大腦進行判斷與決策。如果工具機能感知外界的訊號如位置、溫度、振動、聲音等,就能使工具機適應外界的變化做出較佳的決策,這樣相對地工具機就會有更高的價值。如何使工具機的頭腦變聰明,就必須透過感知與學習的智能化技術。過去在工具機方面,由於主要的感知元件來自馬達與平台的位置如編碼器與光學尺,而這些訊號通常各家控制器廠商有其溝通之介面,因此在與外界訊號的通訊整合方面並不容易。
蔡老師認為,智慧機械乃是智慧製造的前哨戰,而智慧工具機乃是智慧機械相當重要的一環,智慧工具機乃是由CNC控制器、感測器、智能化螺桿、智能化主軸等元件所構成,當具備智能化功能後,智慧工具機將具有感知、判斷、計算與決策等能力,能夠監測自身的狀態,進行自我管理與預知保養,也會根據自身的特性、加工工法、工件載重與材料性質,自我設定最佳化控制與加工參數,並且預知加工件的品質,最後的目標希望能設計出具有自我檢測能力,並能達到高速、高加工品質以及高可靠度之智慧工具機。智慧製造的目的,就是透過智能化技術將精密精械提升整合為智慧機械,由單機的作業提升到整個產線和整個廠的智慧生產過程。
中小企業 困難仍多 目前臺灣的智慧製造遇遭遇到的問題是什麼呢?蔡老師分析,傳統中小企業數位化能力不足,生產數據多以紙本記錄,仰賴人工操作,IT人才缺乏。加上,工廠通常並無網路設施,對於如何建立機台連線的技術能力不足。加工業者對於控制器的了解也不夠,對於如何安裝感測器以及擷取控制器內部資訊的能力仍然不足,再者,對於機聯網的投資成本與效益仍有疑慮,也會對投入智慧製造的轉型抱持觀望態度。因此要達成智慧機械的目標相對困難。 臺灣在政府全面推動臺灣機械業發展各種智慧機械下,除了由工研院智機中心與臺中市政府合作在臺中精密工業園區建置智慧製造示範產線外,也遴選了包含臺中精機、永進、百塑、陸聯、遠東機械、高聖與銓寶等12家示範廠商。其中如水五金的橋椿,Tesla供應商的和大,機密零組件的盈錫等都是智慧製造的成功範例。而上銀、公準、友嘉、東台、光陽、程泰、長榮航宇、漢翔等,在經濟部工業局智慧機械產業領航計畫的補助下,正逐步建構智慧機械上下游產業鏈,以達到產業智機化與智機產業化的目標。
人才培訓 刻不容緩 蔡老師認為,人才不足是智慧製造首要解決的事,因此透過教育部智慧製造人才培育計畫,首要重點工作就是為了加速人才的養成培育。參與教育部計畫的學校除了必須開設兩門與智慧製造相關課程外,也透過problembasedlearning(PBL)課程將業界問題導入課程,教育部並成立智慧製造教材編撰團隊,將教材團隊所開發的三本全新教材推廣到全國各大專院校。建立知識庫並透過舉辦全國智慧製造大數據競賽與成果展來達到知識擴散,並進一步架構整個智慧製造的知識網。 蔡老師鼓勵學生若對智慧製造的領域有興趣,跨領域課程的選修是必要的,多觸角的延伸學習,就能產生「偶然的相加」。程式能力的提升,是為了系統整合,他舉例,資工系的同學或許能寫好程式,但是機械系同學若在原本的專業上再加上程式能力的提升,就是一種加分,也會成為亮點和主角,因此,他很期待有更多願意投入智慧製造領域的同學們,在學生時代就能多一些跨域整合的能力與能量。
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National Taiwan University Department of Mechanical Engineering