近年来, 各国际大厂开始试图将人工智能(AI)技术导入智能产线应用之中. 如爱普生(Epson)在2017年展示了自主性人工智能双臂机器人; 深耕人工智能市场的GPU大厂辉达(NVIDIA)也在2018年台北国际计算机展(Computex 2018)期间, 宣布推出针对机器人设计的AI芯片Jetson Xavier, 期待能使工业用机器人可以与人类安全地并肩工作, 并针对各种变化进行调适.
在2018年, 智能制造最明显的进展之一, 就是机器人视觉(3D Vision), 雷达技术以及电容技术等传感器技术大幅精进. 同时, 市场对缩短产品周期和弹性制造需求的增加, 也促使了机器人在自动化进程上灵活度和效能的提升.
七轴机器手臂运动空间更胜六轴
多轴机械手臂的开发应用对于节省人力, 取代人类进入危险工作环境以及提升精密加工质量都有很大的帮助. 机械手臂精准, 低误差的特性, 对于产品质量的掌握度有其优势, 能有效减少品管所花费的时间与人力.
工研院IEK机械与制造系统研究所经理熊治民(图1)指出, 在人力需求高, 工作环境差, 应用需求较为单纯的应用领域最为适合导入机器人. 如具大量组装需求的3C产品制造厂, 高工作危险性的金属铸造厂皆相当适合导入机器人以取代人力. 然而, 目前以台湾的各类制造厂商看来, 导入比例估计还未突破30%, 依然有相当大的成长空间.
图1 工研院IEK机械与制造系统研究所经理熊治民指出, 在人力需求高, 工作环境差以及应用需求较为单纯的领域最适合导入机器人.
为达到更灵活的手臂运动空间, 各厂商除了持续推广已经相对成熟的六轴机器手臂之外, 亦开始研发七轴机械手臂. 新汉科技便于2017年与美国软件公司Energid Technologies共同发表七轴机器人. 新汉智能科技工业物联网智动化整合处副总经理林崇吉指出, 平移式的机械手臂顶多只能做到四轴运动, 若以取代人力为考虑, 关节式机器人所能做到的灵活度是平移式无法比拟的. 而七轴机器人能够达到比六轴更灵活的运动空间, 面对智能制造未来必将走向更少量多样的弹性制造趋势看来, 七轴机器人能够达到变化生产流程时所需要的弹性. 然而, 七轴机器人目前依然属于相当高端的产品, 其高单价不是所有产业能够负担, 目前看来汽车制造业将是首先导入的应用领域.
性价比/专业人才为导入最大考虑
其实不只是高端的七轴机器人, 各类机械手臂在导入制造产线的过程中, 成本的考虑都是众制造厂商的最大痛点. 林崇吉认为, 各类机械手臂的售价最少必须要再降低30%, 其普及率才能进一步提升.
熊治民也认为, 对于台湾的制造业者来说, 投资回报率(Return On Investment, ROI)是在采购设备时的最大考虑. 而ROI必须要结合产能, 用电量, 开机时间对于机器的耗损等等多种要素, 中小型制造商或需要藉由系统业者协助评估.
除了成本考虑之外, 众厂商也异口同声地指出专业人才在智能制造领域非常缺乏. 在工业转型智能制造的过程中, 各类机械设备某些层面上正慢慢取代人力, 然而这仅限于高危险性, 高重复性的工作. 在不同的生产领域之中, 许多专业知识无法仰赖合作系统厂商, 必须要业者亲自评估, 才能判断机器手臂的导入是否能够满足制造需求. 在未来, 人工智能开始导入生产线时, 更需要相关的人才协助深度学习训练. 然而, 目前对于人工智能, 大数据分析的专业人才而言, 工业领域往往并不是首要的就业选择.
因此, 日前台湾博世(Bosch)协助国立成功大学打造了全台第一个工业4.0教育中心「智能制造创新中心」(图2). 携手发展精密机械设备, 机器人, 工业物联网, 大数据应用, 云端运算及自动化等关键技术, 以达成产学合一的目标. 联盟学校也将利用这套训练机台共同来规画丰富完整且与时俱进的一系列问题导向的实务课程, 让学生得以动手验证工业4.0智能制造理论与创意发想, 进而达到消弭学用落差之目的.
图2 台湾博世协助国立成功大学打造了全台第一个工业4.0教育中心「智能制造创新中心」.
林崇吉亦指出, 新汉科技在2018年已将自家教育型的机器手臂推广至超过20个大专院校以供教学使用, 同时也提供教材与支持师资培育, 协助学生学习操作机械手臂, 使人才走出教育体系后能够立即与产业接轨. 林崇吉强调, 若是缺乏相关人才, 整体产业也会很难推动.
西门子数字工厂事业部副协理王圣林(图3)也认为, 人工智能虽然是业界当前最热门的话题之一, 但就制造业应用来说, 要看到人工智能大量普及, 还有很长的一段路要走. 以机器手臂为例, 手臂安全且正确地运动, 是生产线导入手臂的两大前提, 但目前人工智能是否已经有这么高的信赖度, 可以让人放心把手臂运动控制的工作交给人工智能来处理, 还是一个大问题. 此外, 制造业者在导入手臂的过程中, 常常会遇到许多需要专业系统整合商(SI)来协助处理的难题, 因为制造业者往往不具手臂控制, 编程的相关知识跟能力. 这个问题在进入AI世代后, 将会更被凸显, SI的工作也会变得更有挑战性.
图3 西门子数字工厂事业部副协理王圣林认为, 就制造业应用来说, 要看到人工智能大量普及, 还有很长的一段路要走.
对西门子而言, 人工智能在医疗, 能源两大领域, 已进入大量应用阶段, 但针对制造业, 则大体上还在研究阶段, 目前没有标准化的产品方案. 不过, 有些走得比较快的制造业者, 已经开始有人工智能相关需求. 针对这些领导型客户, 西门子是以项目的方式与其合作, 共同把人工智能导入到生产在线.
绿叶变红花 机器手臂角色更吃重
现今许多关于智能制造的讨论中, 往往强调无人工厂, 关灯工厂, 全自动产线, 强调生产线全面由机械控制, 工作人员全数退场. 然而, 事实上目前多数制造产业所处阶段尚在工业3.0以下, 在多数导入机械手臂的生产在线, 其实专业的工作人员依然是核心所在.
在台湾博世力士乐(Bosch Rexroth)工厂自动化销售协理陈俊隆的观点看来, 机械手臂只是辅助的工具; 尤其是在讲求弹性的输送带上, 工作人员一定是生产在线的关键角色.
陈俊隆进一步说明, 在少量多样化的产在线, 可能穿插着不同的品项, 透过RFID感测让设备知道输送带进来的品项, 机器手臂必须依照不同品项抓取不同的组装零件, 同时机器的参数也会随之改变, 并将流程显示在广告牌上. 在此流程之中, 在生产在线工作人员必须要尽看管职责, 与机器人协作. 机器人的主要工作是负责重复性高的动作, 以降低人员负担, 并防止人为失误.
Universal Robots创办人暨技术长Esben H. stergaard(图4)认为, 升级智能制造的第一步就是添购协作型机器人, 以协助简单的应用环节. 例如, 运用计算机数值控制工具机(CNC)支持搬运工作等, 藉此为企业累积自动化导入的经验, 并能以此做为开端, 持续完善自动化进程.
图4 Universal Robots创办人暨技术长Esben H. Østergaard认为, 升级智能制造的第一步就是添购协作型机器人, 以协助简单的应用环节.
另一方面, 近来人工智能技术极度受媒体关注. stergaard指出, 就像电钻或车床一样, 机器人就是一项工具, 而在机器人内部有许多先进软件都可以被称做人工智能, 在未来, 机器人将能够是可预测且可靠的制造工具. 并且, 机器人也将是制造厂房中自然生成的数据中枢, 它们所具备的联网和运算能力, 能于制造环境中搜集所有相关应用的数据数据. 同时, 机器人在厂房中的高适用性也使其能轻松执行不同任务.
若要导入协作型机器人, 最好可以从简单应用着手, 例如以协作型机器人来协助搬运(Machine Tending), 无人搬运车(AGV), 或是各种关于上下料, 工件位移的应用(如锁螺丝, 工件抓取), 都是较为容易导入的领域.
但王圣林却认为, 未来机器手臂肯定不会只能用来做工件抓取, 搬运这类相对简单的工作. 当手臂与加工器械, 例如刀具, 砂轮, 喷嘴结合, 手臂将可以直接对工件进行切削, 打磨或喷漆等表面加工处理, 这会对现有的工具机产品造成一定程度的威胁.
跟工具机比起来, 机器手臂最大的优势是可以灵活操作, 一台手臂可以从各种角度对工件进行处理, 但工具机的加工角度是比较受限的, 如果要对工件进行比较复杂的加工程序, 可能得用两台工具机才能完成. 但在某些案例中, 一台手臂能做的事情, 就可以抵过两台工具机.
不过, 要实现这种先进应用, 最大的挑战还是在于控制系统整合. 目前机器手臂业者通常有自己的控制系统, 而其他现场设备也有专用的控制系统, 要如何整合两套不同的控制系统, 让手臂能跟其他现场设备协作, 是目前业界所面临的主要难题之一. 西门子本身不提供机器手臂, 但却也因此能跟各大手臂业者结盟合作, 可在单一控制系统上实现手臂与其他现场设备协同作业, 例如库卡(Kuka)的mxAutomation就是采用西门子的方案, 可以用单一控制系统实现这类跨机台整合.
除了更容易整合之外, 西门子本身的控制系统也有一些独特的功能, 可以满足用手臂直接对工件加工的需求. 在传统工件抓取作业中, 手臂的运动设定通常是直线点到点运动, 但如果要把手臂用在加工上, 则手臂的运动路径可能会十分复杂, 甚至要闪躲过某些障碍物, 这会使手臂的控制编程难度增加. 而西门子的控制系统则可透过自动插补路径等先进功能, 来简化控制编程的问题.
整体来说, 西门子认为, 机器手臂结合其他现场设备, 将是未来手臂应用的发展趋势, 而此一趋势将会对其他现有的现场设备带来一定的竞争压力. 除了工具机之外, 带有手臂的AGV, 也可能会取代一部分输送带的应用需求.
台湾已连续六年在全球机器人市场排名中名列第六, 紧接于德国之后, 是自动化的重点发展市场. Universal Robots东北亚区总经理山根刚分享, Universal Robots预期在2018年全球营收将成长至少50%, 而包含台湾的东北亚区市场营收, 则有望高于全球, 成长50%以上. 山根刚则认为, 不仅是传统所认知的一般与加工制造业, 台湾的其他产业, 如零售, 物流, 农业, 医疗亦是极具潜力发展自动化的产业.
3D建模提升制造效率 航天生产速度五倍提升
在转型智能制造过程中, 管理流程与设计制造方法皆必须全面升级. 汉翔航空便藉由智能制造布局与3D数字仿真, 成功提升设计与生产效率, 压低生产成本.
汉翔航空总经理林南助(图5左)表示, 面对现今客户对于生产速度的要求, 必须要提升至传统制造的四倍才可以满足. 若要全面提升生产效率, 则必须由管理制度, 设计, 制造开发全方面数字化转型. 目前, 汉翔航空已达到将近90%的数字化比例, 并预计在2018年底, 能够透过智能制造节省下20%成本.
图5 达梭系统Value Solution大中华区副总裁李智军(右)指出, 未来达梭希望在各行各业皆有合作伙伴, 左为汉翔航空总经理林南助.
林南助表示, 智能制造为航空航天产业带许多改变及挑战, 数字转型可以协助简化生产流程, 提高生产效率, 增强企业竞争力. 因此, 汉翔航空也持续积极推动数字转型与智能制造, 期许达到流程智能化的管理模式.
汉翔航空是空中巴士(Airbus S.A.S.) 及波音(Boeing)的重要供货商, 林南助进一步说明, 面对全球化的竞争, 若是不具备数字化能力, 可能无法成为国际大厂的首选. 汉翔航空在面对上游供货商时, 同样也会对于其数字化的程度有所要求. 然而, 国内供货商的转型速度并没有想象中快速, 主要是考虑资安问题, 使其数字转型策略较为保守.
在汉翔航空转型智能制造的过程中, 达梭系统所提供的各类平台助力许多. 林南助指出, 汉翔在设计时间, 就可以透过达梭所提供的平台, 进行3D数字仿真找出设计缺点, 进而改进设计.
达梭系统Value Solution大中华区副总裁李智军指出(图5右), 该公司与汉翔航空合作已超过20年, 双方在科学与工艺上的心得都会随时沟通. 在未来, 达梭的目标是能在各行各业都有合作伙伴, 并协助伙伴培训与提升数字化程度, 以提供精准的加值服务给他们的客户.