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    • 實(shí)名認(rèn)證已認(rèn)證
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    關(guān)燈工廠≠智能工廠

    談到智能工廠的發(fā)展,機(jī)器人可以說是其核心裝備之一,尤其在現(xiàn)今勞動(dòng)人口缺乏的情況下,工業(yè)機(jī)器人更是替代人力的不二*。不論是傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人到現(xiàn)今越來越廣泛使用的協(xié)作型機(jī)器人,目的都是在為整個(gè)工廠提升生產(chǎn)效能。

    根據(jù)機(jī)器人聯(lián)合會(huì)(IFR)的報(bào)告指出,截至2019年,部署的工業(yè)機(jī)器人將會(huì)增加到260萬臺(tái),這比過去寫下新紀(jì)錄的2015年時(shí)期又增加了約一百萬臺(tái)。而從行業(yè)區(qū)分,則有70%的工業(yè)機(jī)器人被應(yīng)用在汽車、電子及金屬機(jī)械等領(lǐng)域較多,可視為需求zui為強(qiáng)勁的市場。

    被外界譽(yù)為智能工廠的標(biāo)竿,鴻海集團(tuán)的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進(jìn),預(yù)計(jì)年底將成立。這些關(guān)燈工廠手中握有6萬臺(tái)工業(yè)機(jī)器人大軍實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化生產(chǎn)線,規(guī)模堪稱之zui,但即便如此,鴻海也不敢自詡自己走在“工業(yè)4.0”上,而是稱自己在“工業(yè)3.5”的階段。

    許多人在定義工業(yè)4.0的時(shí)候,大部分都會(huì)認(rèn)為應(yīng)是一座充滿全自動(dòng)化的工廠。但事實(shí)上,一間全自動(dòng)化的工廠并不能代表即是智能制造,因?yàn)樽詣?dòng)化技術(shù)從過去到現(xiàn)在持續(xù)不斷演進(jìn),并不是應(yīng)對(duì)工業(yè)4.0的浪潮下所應(yīng)運(yùn)而生。工業(yè)大數(shù)據(jù)專家李杰就說,“自動(dòng)化”可以取代人力執(zhí)行重復(fù)性的工作,把做不好的工作做好,但“智慧化”卻可以做到人力不能做的事情,甚至做得更好。

    對(duì)于智能制造,我們應(yīng)該著重思考的是“智慧化”而非自動(dòng)化。鼎新集團(tuán)副總裁潘泰龢表示,推動(dòng)智慧化的關(guān)鍵就在于人工智能,賦予機(jī)器如人的大腦般具有分析、思考、推論、決策的能力,未來不需要人類在一旁監(jiān)看,也能做出相應(yīng)且合適的決策,這才是真正關(guān)燈工廠的意義。呂芳銘在今年Computex2017展會(huì)上也曾表示,鴻海發(fā)展關(guān)燈工廠的下一步,就是要透過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化。

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    圖二 : 被外界譽(yù)為智能工廠的標(biāo)竿,鴻海集團(tuán)的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進(jìn),預(yù)計(jì)年底將成立。

    人工智能機(jī)器人

    不過人工智能的定義很廣泛,這當(dāng)中由許多技術(shù)集結(jié)而成,尤以工業(yè)機(jī)器人而言,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用十分重要。比較淺顯的說法,就是讓機(jī)器人去模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,并重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使其不斷改善自身的性能。

    工業(yè)機(jī)器人的制造商庫卡(KUKA)表示,人工智能可協(xié)助機(jī)器人適應(yīng)環(huán)境所帶來的不確定性與任何變動(dòng)。不僅工業(yè)環(huán)境,機(jī)器人勢必還會(huì)進(jìn)入其他應(yīng)用領(lǐng)域,如專業(yè)服務(wù)型機(jī)器人或一般服務(wù)型機(jī)器人,這些機(jī)器人的對(duì)象則變成一般大眾,因此必須變得更加靈活、更具調(diào)性,而此時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)派上用場,協(xié)助這類型的機(jī)器人對(duì)于應(yīng)用領(lǐng)域所需的專業(yè)技能更加熟稔與迅速適應(yīng)私人環(huán)境。

    結(jié)合人工智能技術(shù)的機(jī)器人,庫卡便透過開放模式來收集并解讀數(shù)據(jù),并借助Microsoft Azure云端平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。而庫卡目前也正在針對(duì)許多項(xiàng)目進(jìn)行研究中,例如RobDream。在RobDream中,機(jī)器人能夠在停工階段提升自己的能力進(jìn)行優(yōu)化,和人類一樣處理發(fā)生的事情,并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),像是針對(duì)算法進(jìn)行情境相關(guān)的優(yōu)化與配置。

    對(duì)于庫卡而言,有一個(gè)特別重視的市場,就是電子業(yè)。原因在于現(xiàn)今市場上有越來越多電子產(chǎn)品推陳出新,許多業(yè)者因此必須加快產(chǎn)品的開發(fā)速度、縮短產(chǎn)品生命周期來迎戰(zhàn)對(duì)手,因此產(chǎn)線需具備高度的靈活性以滿足快速變化的生產(chǎn)需求,但此同時(shí),又必須要求成本盡可能維持在zui低的水平,庫卡表示:“這正是我們的機(jī)器人發(fā)揮作用的地方!”。

    日本工業(yè)領(lǐng)域人工智能專家Tomi則認(rèn)為,機(jī)器學(xué)習(xí)可為將來生產(chǎn)線帶來一些重大變化,“它正在改革整個(gè)制造環(huán)境”。例如,透過機(jī)器視覺代替過去以肉眼進(jìn)行檢查作業(yè),這種方式是透過把工程師的人工檢測經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)算法去實(shí)現(xiàn)無人化檢測。或是大幅改善工業(yè)機(jī)器人在進(jìn)行零件分撿的作業(yè)性能,經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)后,機(jī)器人即可知道每次的動(dòng)作是成功或是失敗,亦或是移動(dòng)到哪個(gè)位置會(huì)有更高的成功率等,根據(jù)實(shí)驗(yàn)證實(shí),機(jī)器人在歷經(jīng)8小時(shí)的學(xué)習(xí)后,分撿成功率竟可達(dá)到90%,這已和一名純熟的作業(yè)人員擁有相當(dāng)?shù)乃健?/p>

    甚至,更可作為工業(yè)機(jī)器人的故障感知,在異常前預(yù)測,從而避免機(jī)器故障帶來的損失和影響。現(xiàn)在的工業(yè)機(jī)器人大多配有傳感器來搜集正常或異常工作時(shí)的波型、電流等訊息,而透過機(jī)器學(xué)習(xí)后,通過反復(fù)觀測到的波型,可以檢測到人類難以感知的細(xì)微變化,并在機(jī)器人*故障前就提出預(yù)警。

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    圖三 : 人工智能賦予機(jī)器如人的大腦般具有分析、思考、推論、決策的能力,未來不需要人類在一旁監(jiān)看,也能做出相應(yīng)且合適的決策。(Source:CBC.ca)

    工業(yè)4.0發(fā)展至今仍無標(biāo)準(zhǔn)化的架構(gòu),為此也在執(zhí)行上增加不小的難度,面對(duì)智能制造的轉(zhuǎn)型,企業(yè)在踏出*步前,必須先了解自己zui主要的需求為何,而非僅僅追求*的自動(dòng)化生產(chǎn)流程。而諸如人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn),或許一般中小企業(yè)或傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)等“門外漢”對(duì)此并不了解,因此的方法,還是不要自行關(guān)起門來做,而是訴求專業(yè)分工,借助如系統(tǒng)整合商的專業(yè)技術(shù)協(xié)助導(dǎo)入,以達(dá)到優(yōu)化的效果。

     


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