近年來, 各國際大廠開始試圖將人工智慧(AI)技術導入智能產線應用之中. 如愛普生(Epson)在2017年展示了自主性人工智慧雙臂機器人; 深耕人工智慧市場的GPU大廠輝達(NVIDIA)也在2018年台北國際計算機展(Computex 2018)期間, 宣布推出針對機器人設計的AI晶片Jetson Xavier, 期待能使工業用機器人可以與人類安全地並肩工作, 並針對各種變化進行調適.
在2018年, 智能製造最明顯的進展之一, 就是機器人視覺(3D Vision), 雷達技術以及電容技術等感測器技術大幅精進. 同時, 市場對縮短產品周期和彈性製造需求的增加, 也促使了機器人在自動化進程上靈活度和效能的提升.
七軸機器手臂運動空間更勝六軸
多軸機械手臂的開發應用對於節省人力, 取代人類進入危險工作環境以及提升精密加工質量都有很大的幫助. 機械手臂精準, 低誤差的特性, 對於產品質量的掌握度有其優勢, 能有效減少品管所花費的時間與人力.
工研院IEK機械與製造系統研究所經理熊治民(圖1)指出, 在人力需求高, 工作環境差, 應用需求較為單純的應用領域最為適合導入機器人. 如具大量組裝需求的3C產品製造廠, 高工作危險性的金屬鑄造廠皆相當適合導入機器人以取代人力. 然而, 目前以台灣的各類製造廠商看來, 導入比例估計還未突破30%, 依然有相當大的成長空間.
圖1 工研院IEK機械與製造系統研究所經理熊治民指出, 在人力需求高, 工作環境差以及應用需求較為單純的領域最適合導入機器人.
為達到更靈活的手臂運動空間, 各廠商除了持續推廣已經相對成熟的六軸機器手臂之外, 亦開始研發七軸機械手臂. 新漢科技便於2017年與美國軟體公司Energid Technologies共同發表七軸機器人. 新漢智能科技工業物聯網智動化整合處副總經理林崇吉指出, 平移式的機械手臂頂多隻能做到四軸運動, 若以取代人力為考慮, 關節式機器人所能做到的靈活度是平移式無法比擬的. 而七軸機器人能夠達到比六軸更靈活的運動空間, 面對智能製造未來必將走向更少量多樣的彈性製造趨勢看來, 七軸機器人能夠達到變化生產流程時所需要的彈性. 然而, 七軸機器人目前依然屬於相當高端的產品, 其高單價不是所有產業能夠負擔, 目前看來汽車製造業將是首先導入的應用領域.
性價比/專業人才為導入最大考慮
其實不只是高端的七軸機器人, 各類機械手臂在導入製造產線的過程中, 成本的考慮都是眾製造廠商的最大痛點. 林崇吉認為, 各類機械手臂的售價最少必須要再降低30%, 其普及率才能進一步提升.
熊治民也認為, 對於台灣的製造業者來說, 投資回報率(Return On Investment, ROI)是在採購設備時的最大考慮. 而ROI必須要結合產能, 用電量, 開機時間對於機器的耗損等等多種要素, 中小型製造商或需要藉由系統業者協助評估.
除了成本考慮之外, 眾廠商也異口同聲地指出專業人才在智能製造領域非常缺乏. 在工業轉型智能製造的過程中, 各類機械設備某些層面上正慢慢取代人力, 然而這僅限於高危險性, 高重複性的工作. 在不同的生產領域之中, 許多專業知識無法仰賴合作系統廠商, 必須要業者親自評估, 才能判斷機器手臂的導入是否能夠滿足製造需求. 在未來, 人工智慧開始導入生產線時, 更需要相關的人才協助深度學習訓練. 然而, 目前對於人工智慧, 大數據分析的專業人才而言, 工業領域往往並不是首要的就業選擇.
因此, 日前台灣博世(Bosch)協助國立成功大學打造了全台第一個工業4.0教育中心「智能製造創新中心」(圖2). 攜手發展精密機械設備, 機器人, 工業物聯網, 大數據應用, 雲端運算及自動化等關鍵技術, 以達成產學合一的目標. 聯盟學校也將利用這套訓練機台共同來規畫豐富完整且與時俱進的一系列問題導向的實務課程, 讓學生得以動手驗證工業4.0智能製造理論與創意發想, 進而達到消弭學用落差之目的.
圖2 台灣博世協助國立成功大學打造了全台第一個工業4.0教育中心「智能製造創新中心」.
林崇吉亦指出, 新漢科技在2018年已將自家教育型的機器手臂推廣至超過20個大專院校以供教學使用, 同時也提供教材與支援師資培育, 協助學生學習操作機械手臂, 使人才走出教育體系後能夠立即與產業接軌. 林崇吉強調, 若是缺乏相關人才, 整體產業也會很難推動.
西門子數字工廠事業部副協理王聖林(圖3)也認為, 人工智慧雖然是業界當前最熱門的話題之一, 但就製造業應用來說, 要看到人工智慧大量普及, 還有很長的一段路要走. 以機器手臂為例, 手臂安全且正確地運動, 是生產線導入手臂的兩大前提, 但目前人工智慧是否已經有這麼高的信賴度, 可以讓人放心把手臂運動控制的工作交給人工智慧來處理, 還是一個大問題. 此外, 製造業者在導入手臂的過程中, 常常會遇到許多需要專業系統整合商(SI)來協助處理的難題, 因為製造業者往往不具手臂控制, 編程的相關知識跟能力. 這個問題在進入AI世代後, 將會更被凸顯, SI的工作也會變得更有挑戰性.
圖3 西門子數字工廠事業部副協理王聖林認為, 就製造業應用來說, 要看到人工智慧大量普及, 還有很長的一段路要走.
對西門子而言, 人工智慧在醫療, 能源兩大領域, 已進入大量應用階段, 但針對製造業, 則大體上還在研究階段, 目前沒有標準化的產品方案. 不過, 有些走得比較快的製造業者, 已經開始有人工智慧相關需求. 針對這些領導型客戶, 西門子是以項目的方式與其合作, 共同把人工智慧導入到生產線上.
綠葉變紅花 機器手臂角色更吃重
現今許多關於智能製造的討論中, 往往強調無人工廠, 關燈工廠, 全自動產線, 強調生產線全面由機械控制, 工作人員全數退場. 然而, 事實上目前多數製造產業所處階段尚在工業3.0以下, 在多數導入機械手臂的生產線上, 其實專業的工作人員依然是核心所在.
在台灣博世力士樂(Bosch Rexroth)工廠自動化銷售協理陳俊隆的觀點看來, 機械手臂只是輔助的工具; 尤其是在講求彈性的輸送帶上, 工作人員一定是生產線上的關鍵角色.
陳俊隆進一步說明, 在少量多樣化的產線上, 可能穿插著不同的品項, 透過RFID感測讓設備知道輸送帶進來的品項, 機器手臂必須依照不同品項抓取不同的組裝零件, 同時機器的參數也會隨之改變, 並將流程顯示在廣告牌上. 在此流程之中, 在生產線上工作人員必須要盡看管職責, 與機器人協作. 機器人的主要工作是負責重複性高的動作, 以降低人員負擔, 並防止人為失誤.
Universal Robots創辦人暨技術長Esben H. stergaard(圖4)認為, 升級智能製造的第一步就是添購協作型機器人, 以協助簡單的應用環節. 例如, 運用計算機數值控制工具機(CNC)支援搬運工作等, 藉此為企業累積自動化導入的經驗, 並能以此做為開端, 持續完善自動化進程.
圖4 Universal Robots創辦人暨技術長Esben H. Østergaard認為, 升級智能製造的第一步就是添購協作型機器人, 以協助簡單的應用環節.
另一方面, 近來人工智慧技術極度受媒體關注. stergaard指出, 就像電鑽或車床一樣, 機器人就是一項工具, 而在機器人內部有許多先進軟體都可以被稱做人工智慧, 在未來, 機器人將能夠是可預測且可靠的製造工具. 並且, 機器人也將是製造廠房中自然生成的數據中樞, 它們所具備的聯網和運算能力, 能於製造環境中搜集所有相關應用的數據數據. 同時, 機器人在廠房中的高適用性也使其能輕鬆執行不同任務.
若要導入協作型機器人, 最好可以從簡單應用著手, 例如以協作型機器人來協助搬運(Machine Tending), 無人搬運車(AGV), 或是各種關於上下料, 工件位移的應用(如鎖螺絲, 工件抓取), 都是較為容易導入的領域.
但王聖林卻認為, 未來機器手臂肯定不會只能用來做工件抓取, 搬運這類相對簡單的工作. 當手臂與加工器械, 例如刀具, 砂輪, 噴嘴結合, 手臂將可以直接對工件進行切削, 打磨或噴漆等表面加工處理, 這會對現有的工具機產品造成一定程度的威脅.
跟工具機比起來, 機器手臂最大的優勢是可以靈活操作, 一台手臂可以從各種角度對工件進行處理, 但工具機的加工角度是比較受限的, 如果要對工件進行比較複雜的加工程序, 可能得用兩台工具機才能完成. 但在某些案例中, 一台手臂能做的事情, 就可以抵過兩台工具機.
不過, 要實現這種先進應用, 最大的挑戰還是在於控制系統整合. 目前機器手臂業者通常有自己的控制系統, 而其他現場設備也有專用的控制系統, 要如何整合兩套不同的控制系統, 讓手臂能跟其他現場設備協作, 是目前業界所面臨的主要難題之一. 西門子本身不提供機器手臂, 但卻也因此能跟各大手臂業者結盟合作, 可在單一控制系統上實現手臂與其他現場設備協同作業, 例如庫卡(Kuka)的mxAutomation就是採用西門子的方案, 可以用單一控制系統實現這類跨機台整合.
除了更容易整合之外, 西門子本身的控制系統也有一些獨特的功能, 可以滿足用手臂直接對工件加工的需求. 在傳統工件抓取作業中, 手臂的運動設定通常是直線點到點運動, 但如果要把手臂用在加工上, 則手臂的運動路徑可能會十分複雜, 甚至要閃躲過某些障礙物, 這會使手臂的控制編程難度增加. 而西門子的控制系統則可透過自動插補路徑等先進功能, 來簡化控制編程的問題.
整體來說, 西門子認為, 機器手臂結合其他現場設備, 將是未來手臂應用的發展趨勢, 而此一趨勢將會對其他現有的現場設備帶來一定的競爭壓力. 除了工具機之外, 帶有手臂的AGV, 也可能會取代一部分輸送帶的應用需求.
台灣已連續六年在全球機器人市場排名中名列第六, 緊接於德國之後, 是自動化的重點發展市場. Universal Robots東北亞區總經理山根剛分享, Universal Robots預期在2018年全球營收將成長至少50%, 而包含台灣的東北亞區市場營收, 則有望高於全球, 成長50%以上. 山根剛則認為, 不僅是傳統所認知的一般與加工製造業, 台灣的其他產業, 如零售, 物流, 農業, 醫療亦是極具潛力發展自動化的產業.
3D建模提升製造效率 航天生產速度五倍提升
在轉型智能製造過程中, 管理流程與設計製造方法皆必須全面升級. 漢翔航空便藉由智能製造布局與3D數字模擬, 成功提升設計與生產效率, 壓低生產成本.
漢翔航空總經理林南助(圖5左)表示, 面對現今客戶對於生產速度的要求, 必須要提升至傳統製造的四倍才可以滿足. 若要全面提升生產效率, 則必須由管理制度, 設計, 製造開發全方面數字化轉型. 目前, 漢翔航空已達到將近90%的數字化比例, 並預計在2018年底, 能夠透過智能製造節省下20%成本.
圖5 達梭系統Value Solution大中華區副總裁李智軍(右)指出, 未來達梭希望在各行各業皆有合作夥伴, 左為漢翔航空總經理林南助.
林南助表示, 智能製造為航空航天產業帶許多改變及挑戰, 數字轉型可以協助簡化生產流程, 提高生產效率, 增強企業競爭力. 因此, 漢翔航空也持續積極推動數字轉型與智能製造, 期許達到流程智能化的管理模式.
漢翔航空是空中巴士(Airbus S.A.S.) 及波音(Boeing)的重要供貨商, 林南助進一步說明, 面對全球化的競爭, 若是不具備數字化能力, 可能無法成為國際大廠的首選. 漢翔航空在面對上遊供貨商時, 同樣也會對於其數字化的程度有所要求. 然而, 國內供貨商的轉型速度並沒有想象中快速, 主要是考慮資安問題, 使其數字轉型策略較為保守.
在漢翔航空轉型智能製造的過程中, 達梭系統所提供的各類平台助力許多. 林南助指出, 漢翔在設計時間, 就可以透過達梭所提供的平台, 進行3D數字模擬找出設計缺點, 進而改進設計.
達梭系統Value Solution大中華區副總裁李智軍指出(圖5右), 該公司與漢翔航空合作已超過20年, 雙方在科學與工藝上的心得都會隨時溝通. 在未來, 達梭的目標是能在各行各業都有合作夥伴, 並協助夥伴培訓與提升數字化程度, 以提供精準的加值服務給他們的客戶.