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廈門莫格電氣自動化有限公司

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關(guān)燈工廠≠智能工廠

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

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

被外界譽為智能工廠的標竿，鴻海集團的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進，預計年底將成立。這些關(guān)燈工廠手中握有6萬臺工業(yè)機器人大軍實現(xiàn)全自動化生產(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的時候，大部分都會認為應是一座充滿全自動化的工廠。但事實上，一間全自動化的工廠并不能代表即是智能制造，因為自動化技術(shù)從過去到現(xiàn)在持續(xù)不斷演進，并不是應對工業(yè)4.0的浪潮下所應運而生。工業(yè)大數(shù)據(jù)專家李杰就說，“自動化”可以取代人力執(zhí)行重復性的工作，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。

對于智能制造，我們應該著重思考的是“智慧化”而非自動化。鼎新集團副總裁潘泰龢表示，推動智慧化的關(guān)鍵就在于人工智能，賦予機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)實現(xiàn)智能化。

圖二 : 被外界譽為智能工廠的標竿，鴻海集團的關(guān)燈工廠目前朝第六座邁進，預計年底將成立。

人工智能機器人

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

工業(yè)機器人的制造商庫卡(KUKA)表示，人工智能可協(xié)助機器人適應環(huán)境所帶來的不確定性與任何變動。不僅工業(yè)環(huán)境，機器人勢必還會進入其他應用領域，如專業(yè)服務型機器人或一般服務型機器人，這些機器人的對象則變成一般大眾，因此必須變得更加靈活、更具調(diào)性，而此時，機器學習將會派上用場，協(xié)助這類型的機器人對于應用領域所需的專業(yè)技能更加熟稔與迅速適應私人環(huán)境。

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

對于庫卡而言，有一個特別重視的市場，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，又必須要求成本盡可能維持在zui低的水平，庫卡表示：“這正是我們的機器人發(fā)揮作用的地方!”。

日本工業(yè)領域人工智能專家Tomi則認為，機器學習可為將來生產(chǎn)線帶來一些重大變化，“它正在改革整個制造環(huán)境”。例如，透過機器視覺代替過去以肉眼進行檢查作業(yè)，這種方式是透過把工程師的人工檢測經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為深度學習算法去實現(xiàn)無人化檢測。或是大幅改善工業(yè)機器人在進行零件分撿的作業(yè)性能，經(jīng)過機器學習后，機器人即可知道每次的動作是成功或是失敗，亦或是移動到哪個位置會有更高的成功率等，根據(jù)實驗證實，機器人在歷經(jīng)8小時的學習后，分撿成功率竟可達到90%，這已和一名純熟的作業(yè)人員擁有相當?shù)乃健?/p>

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

圖三 : 人工智能賦予機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，也能做出相應且合適的決策。(Source：CBC.ca)

工業(yè)4.0發(fā)展至今仍無標準化的架構(gòu)，為此也在執(zhí)行上增加不小的難度，面對智能制造的轉(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)助導入，以達到優(yōu)化的效果。

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