智慧制造是什么？与工业4.0有何差异

智慧制造，指生产设备与产线高度自动化前提下，设备在工业物联网的IoT平台内，端点到端点互通信息，藉由搜集数据资料进行大数据分析，人工智能学习并判断预测未来产能运作，达到自行感知、自动决策、自动执行等先进制造作业，关键制造环节智能化，协助企业数位转型后的最佳生产模式，推升产业竞争力。

工业4.0，或称生产力4.0，又称第四次工业革命，最早在2011年德国的汉诺威工业博览会出现。第三次工业革命使用电子装置与IT技术消除人为影响，促进工业精准化与自动化，工业4.0的技术核心为智能型整合感控系统与物联网，技术持续发展，着重现有的工业技术整合，高度自动化的状态下主动排除生产障碍。建构出一个有智能型意识的产业世界，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能型工厂，以贯穿供应链伙伴流程及企业价值流程，创造产品服务化与客制化的供应能力。

蓝库云认为以工业为基础，智慧制造被视为工业4.0主要核心，其不同点在于工业4.0以更高的层级与环境架构为主要理念，智慧制造作为工业4.0其智能型世界架构的其中一个主核心。

智慧制造替企业创造的4个优势

因应消费市场变迁，市场订单由原先的大量生产模式转变为少量多样化，供应链从全球化转为在地化，与人力成本不断上升的趋势，产业技术因人口结构老化出现断层，因此如何保留技术，提高生产效率，因应变化提升现场生产弹性，是制造业重要的未来生存法则，智慧制造则是未来企业的生存关键，而企业转型成智慧制造，有以下4大优势：

1、数据自动化

生产信息透明且自动化，连动生产数据搜集并自动连至ERP系统内，为管理人员提供精准数据，观察关键绩效指标，进而发掘问题，制定决策。

2、预测设备维护

除了传感器搜集以数据视察OEE外，AI自感应也可协助现场管理者提前发现设备问题，识别错误问题，提早维护避免生产障碍发生。

3、降低显著成本

智慧制造在提升生产弹性的情况下，提高生产预测准确度外也减少浪费，协助管理者更好的控管产能负荷量，检视作业进程，协助降低成本。

4、提高生产力

数据营运除了整体流程数字化达成生产作业流程通透外，了解工厂作业动态，掌握生产效率，确保生产质量、生产进度与机台稼动作业效率，灵活具有弹性的因应需求快速改变。

智慧制造的4种技术应用

有些技术是执行智慧制造之前所必备的重要关键技术，其搭配应用才能完成智慧制造的愿景，也是近几年在生活周遭或产业界重要的软件发展趋势，有以下4种技术：

1、自动化

自动化主要为使用各种控制系统的操作设备，不需借助人力亲自操作机器或设备，利用动物以外的装置元件或能源，来达成人类期盼执行的工作。相对人工概念而言，无人参与的情况下，利用控制装置使被控物或过程自动按预定规律进行，也可称为自动化。

2、IoT工业物联网技术

与物联网的IOT为类近技术，工业物联网简称IIoT，为应用在工业上的物联网，互联传感器、仪表及其他设备和计算机的工业应用程序，并以网络相连所成的系统。网络连线可以进行资料搜集、交换以及分析，有助于提升生产力以及效率，也有其他的经济效益，IIoT由分散式控制系统演进而成，利用云端运算完善和优化过程控制，达到较高程度的自动化。

3、大数据分析

大数据又称巨量资料，指传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据并没有抽样方法；只是观察和追踪发生的事情。大数据包含的数据大小超出传统软件在可接受时间内的处理能力。因近期技术进步，发布新数据的便捷性及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出，也是智慧制造的背后数据能力的基础。

4、AI人工智能

人工智能（缩写AI）指由人制造出的机器所展现出的智慧。建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等，以及如何实现，运用于系统正确解释外部资料，从这些资料中学习，并利用这些知识透过灵活适应达成特定目标和任务的能力，在智慧制造中的作用，类近于人类的大脑。

如何实施智慧制造？

智慧制造并非一蹴可及，企业不论内部运作或现场生产，整体思维的转变也非一时半刻即可改变，逐步进行不同阶段并落实，以作业数据化为基础，架构出智慧物流、智慧设备、智慧管理等制造生产流程，连动运输、制造、售后等各面向，提升工厂生产效率与产品质量，降低成本损耗，让企业营运走向新的层次，蓝库云认为在实施过程中可借用零代码平台搭建符合企业的管理系统，是进行企业转型升级的关键之一。

数字化

将纸本记录转为电子档案便于储存与管理外，生产现场的经验也能藉由数据保存纪录，多部门的数据数字化后，使用ERP系统进行整合，提升数据的价值，将原先的企业营运模式逐渐转为数据管理，是进入智慧制造的门槛之一。

设备联网能力

工厂整体作业可依照现有作业条件执行自动化与半自动化外，进行数字化后，连同设备的联网能力、传感器应用技术等也需开始导入，如无法搜集设备数据，AI与其应用场景将无法在后续阶段落地执行。

数据可视化与通透性

于生产现场及设备搜集到的数据须经过梳理，数据通透可视化，能协助现场管理者洞察挖掘数据背后问题并处理，整理过后的数据才能为企业所活用，并制定相关决策。

可预测与模拟性

藉由数据分析后的结果协助判断产线状况与评估未来产能，APS系统也可协助预估生产作业流程诊断安排工单，维持产销平衡，让企业保持利润营收。

可适应与智慧工厂

人工智能与工业物联网的导入，协助设备之间的沟通，打造人工智能学习平台，除了连动物联网回传的各项数据外，人工智能协助工厂进行自我判断、自主通报维护、自动排程等模型验证，达到工厂作业中感知、决策、执行都能自主运作。

结论

智慧制造是未来制造业的新趋势，但除了生产现场，企业思维的数字化转型也要同步进行，而同步推动转换的阵痛期也需要不少时间，运用适合的系统平台协助企业管理，规划未来企业与数位工厂成长转型蓝图，建立相关架构与技术支援，完善数字化工厂管理制度，让智慧制造能真正落地执行，才能提升未来企业在全球市场的成长，维持竞争优势。