台湾云端运算产业协会 副理事长刘瑞隆 - 智能制造趋势下之云计算未来发展

2016年3月15日中午,韩国围棋九段手李世石(全世界 排名第四)与Google人工智能程序AlphaGo之间的人机对弈,五局决胜负。经过5个小时的鏖战,李世石最终以总比分1:4输给AlphaGo,AlphaGo因此晋级为全球第四大棋手。AI蔚为风潮,不光是下棋,连智能制造都需要AI。

1. 智能制造趋势下之 云计算未来发展 刘 瑞 隆 James Liu 台湾云端运算产业协会 副理事长 凌羣计算机股份有限公司 总经理
2. 演讲纲要 • 全球智能制造发展概况 • 智能工厂大数据的应用 • 云计算业者的角色 • 云计算未来发展建议
3. AI 战胜人脑? 或是人定胜 AI? • 2016年3月15日中午,韩国围棋九段棋手李世石(全世界 排名第四)与 Google 人工智能程序 AlphaGo 之间的「人 机对弈」,五局决胜负。 • 经过5个小时的鏖战,李世石最终以总比分 1:4 输给 AlphaGo,AlphaGo因此晋级为全球第四大棋手。 • AI蔚为风潮,不光是下棋, 连智能制造都需要 AI。 3
4. 未来全球制造业所面临之挑战 永续发展 个人化产品 需求增加 产品生命周期 大幅缩短 社会结构改变不 利劳力生产 新世代人机互 动模式导入 4
5. 「工业4.0」之终极目标-IT/OT整合 IT/OT整合为递归改善流程,解决OT与IT间无资通信链接导致制造优化耗时之问题。 IT端的效益 随时掌握生产状 态与交期 得到产能与质量 优化的见解 提高企业 营运效能 Information Technology 将大数据合成为重要的资料及可自动化的执行方式 将现场大数据可视化 之后,转化为条件与 状态信息 智能趋动实时决策与 工作,优化企业竞争 力 Operational Technology 监测与控制重要的制造资源 更快反应 实时的状况 得到优化 制程的见解 可将工作缓急 妥善决策降低 风险 OT端的效益 5
6. Industry4.0产生之Ecosystem 跨产业、跨价值链的水平整合 软件工具业 • IT软件 • 设计软件… • OT软件… 机器设备业 • 工具机… • 检测设备… 系统整合业 • 自动化整合… • 信息整合… 产品制造 • 零件模块… • 系统产品… 通路业者 • 维修服务… • 回收服务… 企业内产生高弹性、可调整的制造系统,垂直整合 6
7. 解决新世代人机互动之做法 -用户导向之操作接口- 操作接口固定 数据源: DFKI GmbH 由机台服务中心提供适用于不同 习性使用者之App TODAY TOMORROW
8. 解决新世代工厂生产线多元性之做法 -Technical Assistant集中在控制室- 数据源: DFKI GmbH FUJITSU FANUC就有机器人工厂, 少数人力仅负责处理例外事件 Technical Assistant都集中 在控制室,配合相关管理制度 1986 TODAY
9. 解决社会结构改变之做法 -高弹性机器人协同制造- 固定模式之运作 数据源: DFKI GmbH 轻量高弹性机器人 协同运作 TODAY TOMORROW
10. 演讲纲要 • 全球智能制造发展概况 • 智能工厂大数据的应用 • 云计算业者的角色 • 云计算未来发展建议
11. 智能工厂大数据的来源 • 物料、制程、组装、检测、仓管、厂区、至物流之处理记录。 • 来源如感测器、机台、测试、 检测、门禁∙ ∙ ∙等资料。 Surveillance 机台 感测器 PLCs 检测 以半导体业一台千万的机台为例, 上面有400个感测器,所以每秒钟 有400笔资料/台。 一个工厂每小时产生的资料量,可 能有: 400/秒/机台*10台*60秒*60分钟= 1,440万笔资料
12. 智能工厂大数据的应用方向 探知 诊断 控管 预测 可视化 制程参数 统计管制 制程异常 侦测 品质状态 监控 产品质量 诊断 制程异因 诊断 物料配方 诊断 动态制程 控制 死循环反 馈控制 组件效能 能源效能 制程效能 成因显现 指标建议 执行导引 12
13. 演讲纲要 • 全球智能制造发展概况 • 智能工厂大数据的应用 • 云计算业者的角色 • 云计算未来发展建议
14. 台湾半导体产业制程有九成以上已全面自动化 • 从选料、派工、生产到包装,完全自动化 • 导入自动化生产设备不难,只要有资金,重点是管理方法的改变 Feedback Control Forward Control 须付出学习成本才能 改善 防患机先 像深蓝计算机 例如:冷气机温度控制、传统工厂管理方法。 例如:太空科技,卫星操控管理机制,或像 BMW运用大数据分析,利用传感器提前预警, 提醒车主设备快要坏掉,须提前进场维修。 14
15. 生产力4.0是智能制造的基底 智能制造 云计算 物联网 大数据及分 析服务 软件 + 硬件 + 服务 MES系统、虚拟现 实(VR)、知识管 理…等。 工业机器人(包含 高阶零组件)、传 感器、RFID、3D 打印机…等。 包含设计、保固运 营、系统集成及各 种咨询服务。 生产力4.0解决方案 15
16. 云服务是智能制造的推手 • 智能工厂的大数据必须被活化,才 能产生智能,继而才可能有获利。 • 云服务业者就是担任”大数据活化 者”的角色,更是智能制造的推手。
17. 演讲纲要 • 全球智能制造发展概况 • 智能工厂大数据的应用 • 云计算业者的角色 • 云计算未来发展建议
18. 制造业的新思维─智能制造 • 智能制造是结合云计算、物联网、智慧机器人与大数据分析 …等技术,加上工厂精实管理,迈入智能制造新阶段。 产值 升级 • 藉由相关技术支持,使从业人员能力升级,由单纯的生产 操作者,晋升为控制者和管理者(人力素质升级)。 人力 素质升级 • 将产品设计、生产制造、物流运输及销售服务中之大数据 ,转换成有价值的信息与决策。 企业数位 神经系统升级 • 物联网、云端运算及大数据等技术运用在智能制造之最大挑 战,并非在技术层面,而在于产业缺乏跨领域整合专业人才 ,以找出具有商业价值的创新应用模式。 18 国家竞争力 升级
19. 智能工厂在技术上最大的挑战是集成 • MIT机器人学荣誉教授布鲁克斯(Rodney Brooks)在今年年 初访台时曾说:「机器人终究只是人类的帮手,可能彻底抢 走人类饭碗的担忧,其实是多虑的。」 • 技术上的挑战是如何集成各家的sensor和感知组件,能将数 据有效集成,在整合过程中附加分析服务。 19
20. Let’s go together!