當紡織業遇上霧上智造敏捷實現智慧工廠

季彥成博士

財團法人資訊工業策進會

數位轉型研究所

2018年 3月 20日

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智慧機械(經濟部工業局2016年7月)

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一、智機產業化：

(一)定義：智機即智慧機械，也就是整合各種智慧技術元素，使其

具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等

智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競

爭優勢之功能。

(二)範疇：包含建立設備整機、零組件、機器人、物聯網、大數據、

CPS、感測器等產業。

二、產業智機化：

(一)定義：產業導入智慧機械，建構智慧生產線(具高效率、高品質、

高彈性特徵)，透過雲端及網路與消費者快速連結，提供

大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。

(二)範疇：包含航太、半導體、電子資訊、金屬運具、機械設備、

食品、紡織、零售、物流、農業等產業。

德國工業4.0計畫(2013年德國漢諾威)

2013年德國政府於漢諾威工業展提出之高技術發展策略

• 打造一個大量將網路技術、軟體技術、物聯網(Internet of Things)技術、雲端運算技術、與巨量資料(Big Data)技術整合起來的完全數位化的「智慧製造生產系統」

• 工業物聯網平台 + CPS + 智慧分析

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數位轉型智慧工廠的現況挑戰• 設備跨通訊標準橋接

• 垂直與水平生產資訊整合

• 智慧即時決策與回饋系統

• 滿足少量多樣彈性快速生產

• ERP生產管理•品牌代工OEM

現況

•智慧工廠•生產流程優化•大量客製化

未來

傳統染色工廠

針織布疋

打色產出配方

生管排程設定

染色工程 整理工程判色

NG

人工搭配分光儀修正配方作業

人工排程作業 自動化染程

電腦配分光儀修正配方作業

ERP

皆為獨立自動或半自動運作，但工段與工段間仍然偏重人力銜接，也缺乏智慧判斷設計 85% 90% 95%

良率

品質成本

生產成本

總成本

最佳製程總成本

品質成本

生產成本

系統整合標準化 生產履歷數位化 生產排程彈性化 現場染色檢定與

智慧調整 即時品質預測與

改善建議 依配方智慧汙水

處理調度

紡織業面臨的升級挑戰• 各廠牌設備通訊標準規格不同，系統整合不易

– 目前各生產設備自動化功能較完備，但仍處於獨立運轉的狀況，各工段生產資訊整合困難，造成生產資訊未能準確呈現實際狀況

• 既有資訊未能充分運用

– SCADA系統所匯集的資訊，未被充分運用於生產效率、品質改善等應用

• 關鍵製程參數仰賴人力經驗調整，品質變異大

– 面臨人才斷層、技術難以數位化的問題

• 改善成本過高且費時冗長

– 工廠若以專案設計方式導入物聯網與分析系統，導入成本高而且時間過長

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霧運算對於紡織業的必要性• 當工廠導入工業物聯網(IIoT)有助提升產線作業效率及提早偵測出設備可能出現的問題，但連續且大量的資料使雲端運算已不敷IIoT所需。

• 「霧運算」(Fog Computing)水平化基礎架構，將運算、通訊、控制及儲存分布在更接近於資料來源處，以能夠顯著加速處理時間及降低網絡成本。

以假撚廠為例資料爆量

以1,000錠規模的的假撚廠為例，每一秒傳回一組感測值(張力、溫度、濕度)，每日的資料量約1GB

智慧製造/工業4.0關鍵的轉型策略

CPS系統：生產管理、排程、生產設備(狀態感測與監控、預知保養、、自動校正與補償、線上調機、系統控制技術) …等

品質保證：品質檢測、品質估測、品質預測(建立Digital Twin)、製程狀態診斷與分析…等

製程優化：優化製程能力、製程參數優化(建立Model)、優化生產效率、優化能源運用優化、製程節能、穩健優化能力…等

聯網平台：全面聯網，機台與感測裝置聯網，建置開放雲平台取代各封閉系統，奠定智慧工廠基石

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智慧工廠聯網架構

西門子智慧工廠架構

研華智慧工廠架構資料來源：西門子、研華

設備執行層

工業控制層

網路層

平台層

機台 感測器

PLC SCADA

有線 無線

聯網平台

管理層 MES

ERP

分析、決策

執行、穩定

企業層 CRM

APS

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整體服務架構

Socket工業全面聯網

學習分析服務

資訊提取加值

產品應用模組

機台、CNC RobotPLC 機械視覺

Sensors

紡織產業 供應鏈產業 智慧工廠聯網平台

SCADA

研華台達三菱

數據整合

流程整合

智慧應用

多元資料交換

設備環境監控模組 良率分析追蹤模組 生產管理預測模組 人員效率分析模組

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• 豐富的平台與系統經驗• 專業物聯網工廠服務經驗• 精通工廠複雜事件分析• 軟硬整合豐富經驗

案例分享：智慧織造霧運算平台

營運管理(ERP)

智慧分析(Big Data)

智慧製造(CPS)

智慧排程(APS)

品質預測

出貨計畫

生產排程

生產進度

上游供應商

客戶出貨生產履歷

準備領料

織造上機

織造落布

品管繳庫

End-to-End 智慧工廠物運算整合平台，支援全廠 4 大領域運作 整合的流程履歷，縱橫貫穿，整合互聯，預測並提供經營/品質/管理等決策的建議

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排程規劃(APS)

智慧織造整合平台架構

企業營運

現場C

P

S

生產排程

資源配置

產能規劃

訂單達交

企業資源規劃系統 (ERP)

採購管理

庫存管理

人力資源

會計總帳

應收管理

成本管理

應付管理

應收管理

產品工程(PLM)

原料規格

製程參數

產品資訊

品質規劃

廠務

效率保修

供應管理

虛實整合系統(CPS)

生產進度

製程記錄

製程參數

告警通知

運轉狀態

管制標準

製程數據分析

數據蒐集

智慧補償

製程建議

瑕疵預防

品管分析

問題追蹤

瑕疵分析

數據蒐集

品質分析

履歷

途程控管

生產進度

生產履歷

WIP

管理製程

品管履歷

品管

包裝

領料

繳庫

廠商投入範圍

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A. 虛實整合系統(CPS)

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虛實整合系統功能(1/2) 製程資訊可視化 製程管理

分析管理

單紗張力

織布製程

全廠效能總覽 事件管理

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虛實整合系統功能(2/2)

製程異常智能化

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行動化APP管理事件管理

(事件處理狀態流程控管)

排程控制(自訂設備排程)

統計與分析(歷史資訊統計、比較…等)

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盤頭途程控管追蹤整合技術布號生產履歷

#112 #97

# 210# 84

# 55# 23

# 15

#37

5/11 5/12 5/13 5/14 5/15

查詢

5/16 5/17 5/18 5/19 5/20 5/21

整經段 漿紗段 併經段 織造段

#112上軸 #112下軸#112上軸#97上軸

#112下軸#97下軸

#97, # 98, # 99

#103, # 104, # 105 上軸 #210下軸 #210上軸 #210下軸

# 210-1

胚布號：

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人、機、料、法、環、測、時完整履歷開始工作

1. 選擇回饋表單 (觸控螢幕)

2. 刷取人員

3. 刷取機台(如為有線式則無須刷取)

4. 刷取製令資訊(操作表號、布號等)

5. [非必要]刷取瑕疵成因，輸入資訊

6. [非必要]輸入備註

7. 確認後點選回饋 (觸控螢幕)

完成工作/換班

1. 於尚未完成清單內選取 (觸控螢幕)

2. 確認後點選回饋 (觸控螢幕)

刷取瑕疵因刷取機台刷取人員回饋表單 刷取工單

本日操作表 狀態

AR1-xxxxxx1 09:00完成

AR1-xxxxxx2 第二軸72-61

AR1-xxxxxx3 第三軸68-21

AR1-xxxxxx4 20:10完成

AR1-xxxxxx5 第一軸22-33

本班操作員

Rick

小陳

小王

Andy

整經機一號

AR1-xxxxxxxxxx5 整經中

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B.品質保證系統

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面臨挑戰與解決方法

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差異化產品製程繁雜、周期短，生產變化須及時反映立即處理

線上製程參數監控行動管理

16～24小時的事後離線、破壞性、抽樣的品檢模式，無法避免異常品的大量產出

全程線上虛擬感測與品質預測系統

受限於供應廠商的不同，各工段的參數資訊無法整合

資訊擷取機台聯網

產業升級面臨的挑戰 解決方法 技術需求

智慧生產管理品質履歷追蹤

品質監控技術品質預測技術

感測與霧運算工業物聯網

POY智慧生產管理系統結合先進生產監控和智慧分析預測技術，提供POY產業智慧生產管理解決方案系統

生產管理行動化 製程監控彈性化 品質效率可視化

異常告警主動化連結預測判等與管制外行動方案(out-of-control action plan, OCAP)，進行異常原因之診斷和製程參數之調整通知

判等失控預測化

DF 的 Cpk 由1.0提升至1.33OPU% 的 Cpk 由1.0提升至1.33

預期效益

1

數據匯流

2

智慧生產品質預測

3

判等通知行動管理

4

模型優化永續改善

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C.製程優化系統

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製程優化系統

工單回饋

軸號流程

機台資訊

瑕因追蹤 瑕因統計 瑕因分析 參數優化

品質回饋

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瑕因關聯性分析與追蹤布號生產履歷

查詢

工段 時間 事件 Message 裝置

11. 05 12:05 尾紗 100800=22, 500900=0.0000, 501300=0.000,

IIL17A624E5288220259

11. 05 07: 12 張力過高 100800=22, 500900=0.0000, 501300=0.000,

11.03 17:04 張力過高 100800=22, 500900=0.0000, 501300=0.000,

11.02 12:03 毛羽事件

織造

織造

併經

驗布時間

驗布品質

落布時間織造時間

織造機台

織造事件

織造軸號

併經時間

併經機台

併經事件

併經製程

漿紗時間

漿紗機台

漿紗事件

漿紗製程

整經時間

整經機台

整經事件

整經製程

整經

胚布號： 瑕疵位置：

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瑕疵成因分析技術

建立各層瑕因關聯曲線

整經張力震盪次數大於20次

併經斷紗

織造事件單班超過5次

B級品

併經張力不均

高度關聯 漿紗濃度過低

整經斷紗事件

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製程參數建議依據丹尼數、纖根數、原料組成、噴節、加工特代與撚度等布種規格條件及品質歷史資料，運算各製程參數的最佳化建議。

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最適運轉管制條件分析建議

製程管制分析數據分析模組

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霧運算平台效益分析

• 錯誤生產/停台第一時間點即時告警

• 人員/班別/製程線別效率透明

• 生產進度即時並可預測

• 減少不良品質追蹤時程並擴增可追蹤維度

• 自動化減少人為錯誤與成本

• 設置感知器，掌握製造進出端，例如進料檢驗進度、出貨進度

• 隱性成本透明化

• 早期預警交貨延遲

• 提高服務客戶的能力，提升接單能力上升

• 供應鏈無縫接軌，提升生產綜效

• 掌握機台過載，提出維修預警，設備備轉率提高

• 掌握機台相關可靠度資訊，智能推薦參數

製造變異即時可視 智慧分析預測

敬邀參加

紡織智慧製造聯網數據加值產業聯盟1.跨製程製程資訊(品質相關)交換

以跨製程跨公司模式，將包含整段紡織製程生產與共應鏈的工廠

連接起來，並且也將從產品生命週期觀點，將產品從規格、生產

製造、品質各階段均進行”互聯網化”

2.智慧製造經驗交流

3.資源共享

4.協商紡織智慧製造計畫的研發需求

企業經營

品質履歷

現場製造

生產機台

A企業 B企業

企業內部跨製程聯網

企業間聯網

企業內部垂直整合

攜手邁向工業4.0的第一步！

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Computer-Integrated Manufacturing, CIM

• 起源– 1973年，國際製造工程學會（Society of Manufacturing Engineers，SME）定義為

透過整體系統、資料通訊及能夠改善組織和個人之效率的新管理哲學，達成整個製造企業的整合

• 一般統稱

– 電腦整合製造、計算機集成製造、電腦綜合製造

• 主要內涵

– 自動化的電腦硬體與軟體、產生製造系統(如：MES等)…

• 問題與瓶頸

– 需要更易整合：設備不相容以及協定整合的複雜度太高

– 需要更高價值：一班工廠現存資料維護費用比沒有電腦整合製造系統的工廠來得高

– 需要更智慧：CIM系統需要養工程師不斷嘗試編寫更好的邏輯規則以便做出更好的排程。但是，事實上在面對每天隨時都有可能變動的排程與優先權，人腦的反應與判斷還是比較準確

仍需自動化躍升至智慧化的解決方案!!!資料來源：wiki

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Cyber-Physical System, CPS

• 起源

– 2006年，CPS實質上是一種多維度的智能技術體系，以大數據、網絡與海量計算為依託，通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預測、優化、協同等技術手段，將計算、通信、控制（Computing、Communication、Control，3C）有機融合與深度協作，做到涉及對象機理、環境、群體的網絡空間與實體空間的深度融合

• 一般統稱

– 網宇實體系統、人機物融合系統、虛實整合系統…

• 主要內涵

– 實體（Physical）、網絡（Cyber）、網絡實體系統（Cyber-Physical System）

• 問題與瓶頸

– 平台資料蒐集挑戰：如何實現並整合達到即智能數據收集

– 平台架構設計挑戰：如何滿足不同應用對象的差異化需求，以及各個系統之間問題和屬性的差異性

– 管理、優化工具與軟體應用

– 智能分析手段挑戰 資料來源：wiki

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CPS的5C架構

資料來源：wiki

連接

轉換

建模

評價

AI

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