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i 聯網系列之7: 工業4.0簡報

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i 聯網系列之7 工業4.0

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i 聯網系列之7: 工業4.0簡報

  1. 1. 4.0 RICHARD PEI 1
  2. 2. 裴有恆 BNIMaUJ 2 ! ! ! ! ! , , : Mio A501,A702 , Mercedes Map Pilot ODM , Sagem My-S7 : XG-3D : Mail , WAP , , MMS ! ! ! !
  3. 3. 目 錄 3 一% 生產研發與作業管理現狀 u% 智慧工業-工業4%0 k% 生產良率提升
  4. 4. hd生產研發與作業管理現狀 4 • 生產研發概論 • 現有技術 (%接單及生產規劃b  EB@ )%計畫性生產應用  D@C豐田管理搭配:9D 3%製程管制  產線自動化  產線9D協助
  5. 5. 生產研發   利用最佳的生產流程規劃及先進技術, 讓產 線效率增加, 良率提高
  6. 6. EB@ 6
  7. 7. D@C豐田管理搭配:9D 7   豐田管理b (% 無間斷流程d視覺控管(看板)d立即暫停 解決問題 )% 持續改善   :9D :9D 5KPPuPaU 8aIWSUy LaySuW
  8. 8. 產線自動化   所有按設定程序按表操課   大量生產速度快   機台彼此s間幾t無通訊功能
  9. 9. 電腦輔助產線   使用baU-ISJK及BuR 5aUJ協助產線流程管 理
  10. 10. 現代生產特色   高度人工設定   少樣多量   4aWIM 生產
  11. 11. ud智慧工業-工業4%0 11
  12. 12. 為什麼要工業4%0 13   影響品質的最大原因b人為(.4%) 資料來源03JUNaR iKRRNRLs, 5D?, EbNsKRsK, )0(4(0   老年化及少子化(會   工人越來越難找d工資越來越貴   個性化造成少量d多樣生產需求取代大量生產   高效率利用資源   靠近市場製造   更短的產品生命週期   多樣的市場   l市沒多r就有降價壓力   價值鏈網路動態發展
  13. 13. 智慧工業-工業4%0 14 • 以智慧製造為主導的第四次工業革命, 由 集p式控制向分散式增強控制的基本模式 轉變, 目標是建立一個高度個性化與數位化 的產品與服務的生產模式 • 工業4%0旨在通過充分利用資訊通信技術和 網路空間虛擬系統相結合的手段, 將製造業 向智慧化轉型
  14. 14. 工業4%0好處 15   製造融入人工智慧技術 讓生產流程更適應多變 生產需求   部署大量感測器結合自我學習機制 提升智慧化 生產效益   製程可視化d製程監管與綠色製造   即時掌握生產資訊 精準掌握製成加工處理細節   結合350 5SQTuWNRLd5SQQuRNIaWNSRd 5SRWUSP的工業4%0可提高良率   利用影像辨識d大數據d回授控制及演算法提 高精確度 成本d能源降低
  15. 15. 智慧工業 16   流程b接單!採購!製造!包裝!倉儲!運送   整體產線一體規劃全半自動   lm游訊息v相傳遞,製造d執行d管理d分析系 統合一 ! ! ! ! ! ! ! ! !
  16. 16. 全球製造業智動化研發狀況 17 ! !
  17. 17. 製造業大趨勢 18   大量客製化   以人為p心的製造環境   客戶高度參與製造   製程可視化
  18. 18. 智慧工廠到智慧生產 20 ! ! ! ! !
  19. 19. 智慧工廠的核心技術 21   製程可視化b監看品質與流程   數位製造與設計技術b536d53Md53@@ 整合   產品主導製程   製造業標準化的通訊協定b讓機台與機台彼 此可以溝通   預兆式設備健康監測與判斷b透過感測系統 與大數據   分散式控制的虛實整合系統5@C   工業輔助學習與作業系統
  20. 20. 智慧工廠關鍵領域 22 MIC!2014 10 !
  21. 21. 物聯網k階層架構 23
  22. 22. 物聯網感測層運用應用   廠務系統的水d空氣排放d能源輸出入點設 置感測器, 負責監測各點的能源狀況 各端 點的感測器在訊號傳回後端系統儲存, 累, 為歷史資料, 供其分析制定出能源使用策略   B896生產產品標籤BuR 5aUJ生產協助d倉 儲協助   機器視覺的應用b 利用機器視覺檢測及動作
  23. 23. 虛實整合系統5@C 25   製造企業在未來將以「虛實整合系統g為框 架建立包含其設備d倉儲系統和工業產品的 全球性網路e   5@C包含獨力x換資訊的小型智慧機械d存 儲系統和高效的產品設備, o能獨立完成運 作和v相控制e   隨著5@C的設備基&改進到涉及製造d工 程d材料使用和供應鏈以及生命週期管理的 工業流程, 智慧工廠開始用一種全新的途徑 來生產產品e
  24. 24. 5@C在製造領域的技術 26   9?DbwNUKPKss & sKRsSU   軟體b53653M53@@dMECd3TTs   大數據b數據蒐集d雲端儲存d雲端運算
  25. 25. 5@C在製造領域的要求 27   AuaPNWyb良率學習曲線短, 生產履歷無?化   5SsWb提供生管d品管即時資料庫給客戶, 已提供價格競爭力   8uRIWNSRb遠端監控, 內建預兆診斷功能   DNQK WS MaUOKWb熱插拔生產 (@PuL @USJuIW), MNxKJ-MSJKP 生產
  26. 26. 感知-機器視覺 32 #  機器視覺a 便是透過機器來取代人眼a 進 而大幅縮短測量時間與減少人為判斷誤差e #  功能 (% 辨識 )% 檢測 3% 比對 4% 導引
  27. 27. 工業4%0製造智能系統架構 37 BIG!DATA!
  28. 28. 工業4%0MEC功用以台塑網系統為例 39 #  隨時掌控訂單處理進度a掌握即時 生產資訊e #  降低在製品F9@庫存量e #  協助控管及追蹤製程資料a提升良 率e #  避免因品質異常而造失大量損失e #  有效掌握機台的異動與生產狀態e #  降低生產過程的資料收集成本a提 升良率e #  突破生產前置時間的瓶頸e
  29. 29. C5363 與行動裝置即時監控 40 SCADA ! ! !!!!!!!!! ! ! iPad!
  30. 30. 機器人在智慧工廠的應用 41
  31. 31. 工業機器人應用 43   lm供料   加工   組裝bBSuWNRKd精密d超t人類力量   檢測   包裝
  32. 32. 利用機器視覺及測試程式百百檢 46   減少人為錯誤風險   機器檢驗效率較人快   機器檢驗)4小時n休息
  33. 33. 彈性製造 47   機動調整機器設備, 做多樣生產(期望bl 千樣)   未來將達成即時機動規劃o轉換生產   36•印   NNOK參觀工研院時透露想以後製造左右腳n 一樣大小但合穿的鞋子
  34. 34. kd生產良率提升 48 #  利用機器精準視覺替代人為作用提升良率 #  利用機器人n會被情緒影響提升良率 #  利用大數據提升良率
  35. 35. C@5現有的缺陷 49   運作方式b抽樣看趨勢與異常   缺陷b   抽樣錯誤   發現缺陷晚
  36. 36. 大數據 50   一般用在資料很多(@KUa等級量)的系統   作法b   針對全體, 而非抽樣   重關聯, n重因果   大數據的原理是用很多台伺服器分散式協同 運算, 來達成用很多機器來分擔數據運算量
  37. 37. 大數據資料來源 51 (%  空氣d水排放資料 )%  廠務能源資料 3%  生管d品管d製程資料等
  38. 38. 工業4%0大數據用途-目標導向 52 #  異常判別 #  系統健康指數 #  設備失效程度 #  智慧化故障診斷 #  能源異常 #  趨勢判斷分析 #  主動預估產線各節點可能會遇到狀況 #  預測 #  系統健康狀態預測 #  預先防:, 避免異常
  39. 39. 工業4%0大數據用途-資料導向 53 #  這w資料顯示出什麼可以改善的方向c #  這w資料這w資料顯示什麼新商機c

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