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AI走进工业物联网 逐步打造制造智能化

2019年01月13日 10:26来源:未知手机版

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1969年PLC问世后,自动化技术在制造领域逐渐站稳脚步,如今已是全球制造系统的核心架构,由于制造系统讲究稳定,因此对新技术、新架构的接受速度向来缓慢,不过近年来消费市场快速变动,对全球制造业带来严峻挑战, 导入智能化架构成为业者永续经营的必要策略,而在新世代的制造系统中,工业物联网不仅成为核心架构,更会与AI(人工智能)结合,落实智能化愿景。
所有场域应用的物联网,其架构都相同,都是由传感器、通讯网络与云端管理平台所组成的3层架构,由传感器撷取设备数据,再经由通讯网络传送到上层云端平台储存、运算,最后再以分析出来的数据作为系统运作的决策参考,而在整体架构中, AI过去多被建置在上层的云端平台,透过强大的机器学习算法,分析由终端感测层传回的海量数据。
不过,机器学习算法需要一定的运算时间,其目的也多在解决制造业类似像是制程排程优化的长时间问题,对于制程中会遇到的实时问题反应与控制指令回馈会缓不济急,近两年边缘运算概念兴起,成为工业物联网的实时性问题的最佳答案。

上层AI多用于长期规划
边缘运算的做法是让终端设备具有一定的运算能力,具有边缘运算设计的工业物联网架构,必须先建立起一套数据流模式,当传感器撷取到设备的状态数据后,就将数据传送到通讯层的网关,网关再依照系统建构时的设定让数据分流, 需要实时处理数据传送到前端控制器,让自动化设备可以快速反应,需要储存累绩为长期数据的数据,则送往数据库储存,上层再透过运算平台分析出结果,提供管理者作为决策参考,因此现在完整的工业物联网, 其AI会被分别设计在会有终端与云端两部分,让分布式与集中式运算在架构中并存,彼此各司所职。
再从设备供应端在工业物联网的研究议题来看,现在主要是集中在4个方向,包括生产系统、产品质量、制程优化与数字建模。 在这4大方向中,各有其需要解决的问题,像是生产系统中,设备的状态感测、监控与预诊,产品质量的检测、预测,制程优化的参数设定、能源运用,数字建模的数字双生平泰建立等,透过工业物联网的数据撷取与分析,将可逐步解决这些问题, 提升系统整体效能。
在工业物联网中,AI主要用来做制程的优化与长期规画等非实时性决策,例如现在消费性市场的产品类别多样,制程系统的换线将成为常态,透过大数据与AI的运算,就可尽量缩短换线生产的停机时间,让排程优化。
进行产线排程时,需从机器环境、制程加工特性与限制、排程目标,依据工作到达达生产现场的情况区分,可分静态及动态排程两种,静态排程是到达生产现场时,其制造数目?固定且可一次完成的任务进行排程,后续如果出现新工作, 再并入下一次制程处理。 动态排程则是若制程连续、产品随机,而且数目不固定的到达生产现场,须不断的更新生?排程。
就上述两种排程方式来看,静态排程通常为少样多样方式,AI在其中要解决的问题,主要是透过深度学习算法分析各环节的时间与质量,不断的改进工序,让效能与质量优化;动态排程则用于少量多样生产,AI会针对不同产品的工序, 建立起换线模式,有不同产品上线时,即启动专属换线模式,尽量缩短停机时间,同时让产品维持固定质量。
边缘运算效益可快速浮现
由于工业物联网上层的AI建置,效益需要一段时间才浮现,不会是立竿见影的发生,而且对制造业者来说并非当务之急,因此目前投入者大多为大型制造业,中小规模的业者,则以底层的边缘运算为主。
目前中小企业的工业物联网建置,制造设备的预知保养与制程检测仍是两大主要功能,由于设备的无预警停机,将会造成整体产线停摆,轻则产在线的半成品报废,重则交期延宕影响商誉,设备保养过去多采人工记录方式,人员再按照时间维护, 不过这种方式除了有可能因人员疏失或懈怠,未能定时作业外,设备也有可能在未达维护时间时故障。

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