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[导读]工业4.0正在改变「制造业」的传统模式,制造商为了要改善生产效率、降低生产成本,以及改善劳动力不足的缺点,在生产线和整个运营过程中开始导入物联网IOT、云计算、AI人工智能、机器学习以及大数据分析等技术。

工业4.0正在改变「制造业」的传统模式,制造商为了要改善生产效率、降低生产成本,以及改善劳动力不足的缺点,在生产线和整个运营过程中开始导入物联网IOT、云计算、AI人工智能、机器学习以及大数据分析等技术。

本篇文章将会简单说明什么是工业 4.0? 工业 4.0 所需要的“核心技术”与“基础设备”有哪些?

工业4.0的定义

工业4.0 (Industry 4.0) 是一种「制造思维」的改变,从大量生产逐渐转变为大量定制化,以「智能制造」为重点,其核心在于数字与实体的串联,即「虚实整合系统」(Cyber-Physical System,CPS)与「物联网」(Internet of Things,IoT)。

实体机器的行动转换为数据,利用物联网达成机器间信息的交换与整合,再透过云端服务与大数据的分析,可以优化制造流程,使制造过程能更加智能化、客制化与服务化,同时提升消费者服务体验。

工业1.0到4.0的演变过程

从工业1.0到3.0的三次工业革命都是为了让整个生产过程更有效率,使生产机器拥有更好的效能,以达到大量生产与贩售的目的。

工业4.0并非为第四次工业革命,而是泛指「新一代的工业转型」,可以说是一种潮流趋势。

工业1.0

工业1.0即是「第一次世界革命」,利用「水力与蒸汽」取代以往的人力与畜力,让工厂开始使用机器生产,也逐渐转化成集中、有组织性的生产模式。

工业2.0

工业2.0开始以「电力取代水力及蒸汽」,广泛使用在大量生产上,也是「首次有上、下游的流水产线」的出现,以及成功让机器生产机器。

工业3.0

有了「晶体管」与「集成电路」的出现后,开始使用「电子设备」及「信息技术」来降低人为的影响,以增进机器制造的精准化及自动化程度。

工业4.0

透过机器与机器之间的沟通来提高自动化程度,并发展出「人机协同运作」的智能工厂,进而转化为提供产品客制化与服务化的生产能力。

回顾历史上的三次工业革命,工业4.0不再以制造方面的生产量为重点,而是以「需求」视为首要任务,为客户提供定制产品与服务。

工业4.0的三大项目智能工厂

智能工厂是运用物联网将所有自动化的生产设备互相连接,并整合大数据成单一且可视化的系统,对设备进行实时监控,达成生产材料的控制、生产过程的追踪,以及生产设备的监控等目的。

智能制造

以智能工厂为基础,通过物联网、大数据、云端计算、人工智能等技术,将生产制造的每一个环节都提升至「高度智能化」与「客制化」,重点在依据客户的需求快速地生产出定制产品。

智慧物流

智慧物流靠的是「信息与通讯」的技术,包括「RFID」、「感测器」、「GPS 系统」与「良好的通讯环境」,以串连物流系统的每一环节都能信息化地运作,如采购、仓储、运输、配送等,达到供应链全流程的信息实时共享。

工业4.0所需的信息技术与基础设备物联网

物联网是利用 RFID、感测元件、嵌入式系统、GPS 定位等技术来收集物体信息,并透过互联网传递数据,使得物体之间能够交流,以收集到的数据资料进行分析与决策,进而控制已连上网络的物体。

云端运算

云端运算是主要使用远程主机以订阅制或服务形式来提供运算资源的共享空间,包括数据、服务器、分析、应用程序等,能够降低管理成本,并随时随地进行运作与存取。

大数据分析

物联网会不断地收集信息,而形成巨量资料,又称为大数据(Big Data),数据本身不带有任何意义,有意义的是利用大数据分析出来的结果,可以是经验也可以是预测。

数据科学家与数据分析师需要从数据中快速获得结果,就需要高运算的电脑,而此类型的电脑通常为工作站或服务器。

自动化

自动化是一种控制模式,广泛来说是指无须借助人力,就能使生产制造的机器自动且规律地运行,主要目的是能够加速生产效率、稳定生产质量与减少劳动力。

系统整合

系统整合指的是将所有次系统汇整并建构成一个单一系统,而在此过程中,每一个次系统在这单一系统中仍然能正常运作,如:主动式监控系统

网络安全与管理

网络安全指的是要维护系统运作、保护数据安全以及抵挡防御外在风险的手段。 由于在互联网上进行大数据的分析与云端运算的访问,因此网络安全就极为重要。

工业4.0

工业4.0属于一种工业思维的转变,是进行数字转型最重要的根本,能够提供企业信息的透明度与掌控能力,彻底改善生产效率、降低生产成本。

从收集机器数据的传感器、RFID,和大数据分析与云计算所需使用的工作站,到系统整合的监控管理系统,完善且稳定地软、硬件整合是转型工业 4.0 的重要关键。

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