智慧製造無疑是工業4.0中最受矚目的焦點,然則除此之外,尚有智慧服務一環,善用工業物聯網(IIoT)力量、大數據分析與專家系統,設備製造商便能預知機台問題的發生,主動聯絡客戶進行預知維修保養,進而保障客戶的生產力。
預知維修保養打破傳統例行維護、事後修復的售後服務模式,可防患於未然,讓機台維持在高時間稼動率、高性能效率與高良率的最佳狀態。而能助設備製造商化被動為主動的關鍵,就在於透過IIoT實時振動檢測,掌握機台生產力下滑的預兆,輔以品質分析工具,為機台的健康把關。
透過振動檢測判別機台機械零件是否異常的手法由來已久,惟因早期專業分析人員不足,服務範圍受地域局囿,加之資料整合歸納不易,難以將專業分析技術及經驗轉換成專家系統,因此未能受到廣泛應用。新漢IoT智動化事業群總經理林弘洲指出,拜工業4.0、IIoT、大數據等新興科技到位,解決上述瓶頸,預知維修保養可望普及到各式製造業。
今只要搭配感測技術,將機台每個機械零件的振動頻率轉換成頻譜,再進行振動檢測分析,即可判別出機械零件是否異常。而振動數據可透過IoT智動化閘道器上傳到企業私有雲,或是雲端服務平台,最後整合數據分析工具與第三方應用程式介面(API),機台預知維修保養工程師便能在生產過程中,在遠端同步監控機台。
一旦判定機械出現異常振動,工程師便可隨即通報客戶進行移線作業,預防半成品或不良品報廢。而維修工程師則可於停機後檢修故障部位,無需在承軸、齒輪、馬達等成千上百個機械零組件中大海撈針尋找異常,進而縮短停機時間,讓機台迅速恢復運作,提高時間稼動率。
改善機台的性能效率與產出良率,也可以從品管數據分析著手。林弘洲解釋,CNC數控機台、SMT打件機等不適合使用感測器的精密機械,可以現場生產管制系統(Shop Flow Control System)為基礎,並依完工件不良原因與產品履歷,追本溯源找到加工機具內的問題零件,排除異常。
尤有甚者,雲端平台與大數據分析還可以協助建立專家系統,有系統地歸納、儲存、管理資深人員的專業知識與技術經驗,並以此為基礎進行分析。專家系統除了提供可媲美人類專家的建議或解答,還可自動學習,持續精進推導分析的正確性。且在雲端的架構下,也可打破地域限制,在遠端集中監控裝置在全球各地的機台。
值得一提的是,製造現場數據的蒐集不僅可開創預知維修保養服務,亦適用於其他智慧服務的創新。例如機台製造商從遠端擷取的機台狀態,還可轉譯成各個客戶的使用習慣,並據此提出使用改善建議,提高機台的性能效率;抑或是在機台屆齡除役前,依據客戶的生產模式,主動推薦合適機種替換;又或者是當機台操作出現錯誤時,利用IoT智動化閘道器蒐集錯誤訊息,作為機台設計改善的參考。
預知維修保養可應用於生產機具、冰水主機、空壓機等各式機台與設備。新漢推出的預知維修保養系統解決方案,提供從軟硬體系統導入到專業振動分析等完整服務,已成功協助半導體製造業建立預知維修保養的能力。此外還擬將觸角延伸到石化、紙業、電子製造業,並協助機械製造商建立智慧服務的能力。
可以想見,在工業4.0與IIoT推波助瀾之下,加值型的智慧服務勢必將成為機台商營收成長的新動力,革新往昔以產品銷售為主的營運模式,朝向智慧製造與智慧服務並重邁進。