智能工厂引爆新一波制造业革命

英国人詹姆斯．瓦特(James Watt)改良了蒸汽机，引发了第一波工业革命，让制造业从手工劳动转向动力机器生产，引发人类历史上第一波工业革命。

1908年，美国人亨利．福特(Henry Ford)的T型车上市，他以流水线装配方式，改善了汽车生产流程，大幅降低了汽车的生产成本，让汽车售价一夕间由原本的2,000~3,000美元，暴跌至850美元，这次的生产线流程革新，被视为第二次工业革命。

1975年，德国Honeywell和日本Yokogawa Electric分别推出自己的DCS(分散式控制系统)，改变了当时自动化系统的运行方式，让运算控制功能分布到系统各端，提高系统的整体效能，这是工业革命的第三波转型。

以上这三波革命让人类的工业产生脱胎换骨的大跃进，随著互联网技术与制造业原本即相当成熟的自动化方案开始结合，2012年德国提出了「智能工厂」概念，透过大量数据的采撷与分析，改变了服务模式，也让工厂真正朝智能化迈进。　

在市场竞争加剧与软硬件技术的相继成熟下，制造业已俨然进入新的时代，智能工厂概念将在短期内改变厂务系统的软硬件架构与思维，引领制造业进入下一世代。

内外环境改变 刺激制造型态转型
「目前大家在谈的智能工厂，主要包括三大架构。」研华智能副总经理李守仁表示，这三大架构分别为物联网、海量信息、创新服务架构，而这三大架构构筑成的讯息实体集成系统(Cyber Physical System)就成为现在智能工厂的建置主体，解决了现在制造业面对「生产资源调度」与「制程弹性化与客制化」的两大难题。

架构智能工厂概念的三大技术，并非各自独立运行，而是交叉运用相互集成，让制造现场的所有设备均可发挥最大效益，在此系统中，物联网位居第一线，负责讯号的撷取与少量控制。

物联网透过大量布建的传感器，密集撷取特定区域或物件的特定讯息，再将讯号回传至后端系统，物联网被视为继PC与互联网后，再一次改变世界的重要技术，应用相当广泛，从生态环境监控到智能交通、智能建筑，几乎无处不可设置。

在智能工厂端，物联网成功应用了近年来已然成熟的3D IC技术，让传感器内可建入微机电(MEMS)，例如研华将传感器与本身产品ADAM系列集成，集成后可让ADAM同时具有控制、感测、通讯等功能，不必像以往感测与控制和通讯分开建置时，需分别将讯号送至控制阀的复杂作法，而改以统一用工业总线负责传递，此一作法不但大幅降低了现场端的布线复杂度，对于系统成本考量也有助益。

Big Data改变服务思维
海量信息则是物联网成形后所带动的概念，在这之前由于传感器的布建数量有限，所获得的信息量稀少，不足以成为决策分析时的有效样本数，尤其是在制造端，单点的数据量仅能反应制程单一环节的状态；然而当物联网全面导入后，快速读写现场环境而累积的庞大实时资料库，可以反映出制程系统的运行全貌，让厂管人员无论再第一时间处理事故或是后续研拟相关策略时，都有更精确全面的依据。

海量信息在智能工厂的主要作用在于，可充分掌握生产现场的所有资源，但必须经过储存与分析整理方能为客户所用，进行最佳化调度，因此如何应用无疑是相当重要的课题。

过去工控领域所应用的资料采撷软件平台，无非是SCADA(数据采撷与监控系统)。李守仁表示，在物联网应用逐步扩增后，SCADA所必须处理的信息量大增，因此平台效能也必须同步提升，以WebAccess为例，利用本地SCADA RTDB实时数据库功能，每秒可读取30万笔，同时写入20万笔资料，其快速的处理效能，让必须24小时运转的厂房，可以实时且全面的进行监控，也大量降低了资料传输所占据网络带宽的困扰，加上原有冗余架构(Redundant Architecture)使得资料的安全性更获得了进一步的保障。

相较于物联网与海量信息，创新服务模式并非属于技术面，而是供应商对制造业者的服务再进化，透过创新服务模式，制造业者可在最短时间内，以适当成本打造出全然符合需求的客制化系统，这些服务必须倚靠长期耕耘特定领域所累积的技术做后盾，让导入者可以选择专为该领域量身打造，或可在短时间内调整出符合导入者需求的系统。

智能概念带来改变
仔细观察过去三次的工业革命轨迹，可以发现所有的改变都不是一夕完成，而是经过时间的累积逐渐改变，然而这次的变革会否与以往一样需经过长时间的转型？在产业环境的变动速度加快之下，制造业者的竞争压力加剧，加上智能工厂所需的软硬件技术都已臻成熟，相信新一波工业革命不但已经来到，而且不久后便可看到相关概念的落实成果。