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全球智慧製造大趨勢

工業4.0與案例

工研院機械所/ 鐘裕亮組長yuliangchung@itri.org.tw

2016/11/24

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智慧製造大趨勢- 製造技術創新的驅動力 -

老年化與少子化，人力成本升高

市場需求的快速變化(縮短Time to market)–製造業必須直接面對 Consumer Centric and Product-On-Demand

客製化需求增加(需增加製造彈性)

ICT技術的進步(30年一百萬倍)

友善人機介面與智慧聯網裝置的普遍(智慧型手機)

全球化與都市化

共享經濟興起(例如Uber)綠能環保新製程

–最精簡的能源與資源消耗

- 3 -產業現況

產業系統整合的困境

金屬、運具與紡織等產業，皆面臨交期短(→數位模擬、巨資預測)、客製化(→可視化) 、缺工(→智動化) 、全檢(→線上量測)、效率(→CPS回饋控制)等需求

3

車床檢測設備 機械手臂

上中下一條龍，開發成本高

機械、資訊領域涵蓋過深過廣，技術掌握度低。

車銑複合磨床 射出機

底層設備廠商繁多，通訊規格複雜

業者各自發展，重複投資

存取介面不同

資料格式差異

市場跨方案整合非常困難

應

用

層

網

路

層

設備層

(感測) 積層製造

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利用先進通訊網路及CPS虛實整合技術(Twin model)，在國產設備及控制器平台上建置，具有智慧生產排程、製程自我決策能力、品質調控及設備健康及預兆診斷的智慧機械系統，以便高效率及低成本地完成產品製造，達到少量多樣客製化及高品質之生產型態及示範效果。

應用情境

Virtual Factory Real Factory

零件工程圖

出貨可視化

產線最佳化排程

全電式射出機控制器與MES

大數據分析、線上量測與動態補償

物聯網

Input

Output

4

工業4.0之CPS生產線

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因應航太製造市場需求逐漸擴大，導入生產力4.0相關CPS技術，開拓國產工具機製造服務化、智能化。促使國產設備進入高階航太製造應用市場。

導入數位設計、製造及虛實整合技術，生產效率提升

虛實整合技術強化國產工具機航太應用

效益效益

導入生產力4.0應用情境 透由遠端平台，提供切削製程策略，加值國產設備製造服務

建構虛實整合系統，快速縮短試製時間及提高加工效率效率

To-Be

感測器、物聯網設備、製程模擬技術、工具機自行演化、巨資分析、機電整合分析、機械手臂、人機協同與安全、介面標準關鍵技術

航太製造業現況與困難 接單採國際競標 ，獲利空間逐年壓縮

以傳統試誤法進行製程研發，缺乏競爭力

航太加工製造主要問題As-Is

目前航太製造廠以進口工具機為主採用進口設備有助接單，但設備購置價格高售服維修停機時間長

多段製程設備資訊無法整合串連,目前仍採用大量紙本及人工紀錄,資料無法確保且保存不易

大量材料移除比例（90%以上）設備性能表現成為接單競爭力基礎

工具機與航太應用產業

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智慧視覺： 量測、檢測、辨識、比對、導引…

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1R 2R iR

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推論機制軟體模組

幾何圖樣比對技術 瑕疵影像檢測技術高速同步取像檢測

智慧化推論決策

• 自行開發幾何圖樣比對技術• 應用範圍廣，含檢測、識別

、導引等

• 學習型智慧推論技術

• 線上學習，可適應外界環境變化

• Cell-to-cell比對技術• DRC檢測技術

• 多攝影機高速同步取像技術

• 多攝影機校正技術

2D 視覺技術

立體視覺技術 空間導引技術

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• 立體視覺空間導引技術• 空間測距(

- 7 -SECS/GEM 300mm聯網技術

SEMI E4,E30,E37,E39,E40,

E84,E94,E109通訊標準

生產製造執行系統(MES)

光罩清洗機

12吋半導體製程設備

•發展半導體廠12吋製程設備通訊模組，基於 SECS/GEM 通訊的基礎，再增加製程配方管理

(E40)、製程控制程式管理(E94)、自動化光罩盒傳送功能(E84)。建立12吋半導體晶圓廠生產自動化所必需的通訊模組.

SECS/GEM 驅動程式累計出貨超過2000套。

可延伸應用於PV、LED、PCB產業

- 8 -汽機車後視鏡品質檢測回饋提升產能

▪ 高反光曲面輪廓品質指標量測及即時回饋：可因應On-line生產速度 6 sec/片(原離線檢需 6 ~ 8 min/片線上全檢 < 6 sec/片)、線上檢測資訊經分析後可回饋至型切製程作為人工參數調整之建議

▪ 生產線智動化：降低破片率、增加產能與良率 (原72%→81%)▪ 生產資訊可視化：提供即時生產資訊及產量統計，同步監控機台/產品異常▪ 虛實整合：結合等候線理論及生產排程，建置即時產線模擬模型及虛實聯結，可即時更新統

計資訊，並透過統計模型精準描述製程變異及預測未來產能

感測

CPS應用服務

異質網路整合

巨量資料分析

物聯網 可視化

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10

What is Big Data?

“Big Data” refers to data that grows so large that it is difficult tocapture, store, manage, share, analyze and visualize with the

typical database software tools “Big Data – Are You Ready?”, ICT Forum 2011

Source : Solutions Big Data IBM, 2012

- 11 -大數據應用的層次

事後諸葛

事前諸葛

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Competing on Analytics: The New Science of Winning

By: Thomas H. Davenport

大數據分析的應用

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類比濾波數位訊號處理

介面卡控制ARM

嵌入式硬體PC-Based

硬體

Web化客制化

線上服務 專家資料庫Database

智慧化監測• 智慧監測 → 智慧診斷 (CMS) 預兆診斷技術

• 效能評價及趨勢預測、非穩態訊號特徵擷取技術、時頻分析技術、人工智慧診斷技術、穩態訊號分析技術

訊號分析技術• 系統健康指數示意圖、設備失效程度評價、系統健康狀態預測、趨勢判斷分析

、智慧化故障診斷

智慧監測系統技術：機械設備遠端監控、智慧監控資料流

預兆診斷系統(Condition Monitoring System)：風力系統、迴轉機械系統

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–CMS軟硬體模組功能：主要包含使用者操作介面、通訊傳輸、

振動訊號資料庫擷取、基本訊號

時頻域分析及整合DAQ硬體模組。

–CMS系統環境模擬測試：在溫濕度變化運作下，試驗CMS之DAQ模組硬體設備於通電狀態能正常運作並穩定的收集訊號；同

時將CMS系統建置於風場之風機上實際運作測試。

–智慧維護系統軟體模組設計與環境測試：彙集系統軟體模組設

計開發與環境測試過程資料。

系統功能

風力發電機預兆診斷系統

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大面板用Robot 需求：

協助廠內維修同仁快速檢測機械手臂損壞模式，提早預警及剩餘壽命。

目前廠商作法：現場人員依據經驗法則檢測及維護。

預期導入方式：利用PMS性能評價模組建立健康指標數學模型演算法。

預兆診斷系統(PMS)-案例分析

正常

損傷

振動速度比較判斷

- 16 -虛擬量測技術

As-is: 為了維持良率穩定須對產品進行檢測，但是進行檢測會因為有等待時間而導致產能下降，所以目前業界常用抽檢方式進行產品檢測。

To-be: 機械加工完成後，直接利用生產過程中所產生的機台參數來估測成品的品質，使傳統離線且需成品完成後的抽檢，改為線上即時的全面檢測。

傳統抽樣檢驗 虛擬量測系統

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需求與現況加工動態狀態及刀具磨耗(崩刀)程度(提前/落後換刀)，可進一步預測加工件品質，但目前缺乏有效可靠的嵌入式線上力感測器

創新構想與技術突破透過智慧螺絲擷取切削力訊號，並藉此建立刀具磨耗分析模型，開發線上刀具磨耗檢測技術建立智慧螺絲切削力訊號與加工件品質之關聯模型，開發線上加工品質預測技術(工件Go/NG準確度TPR=100%)

智慧螺絲FEM模擬智慧螺絲整合刀具座之FEM模擬

拉應力

壓應力

線上刀具磨耗檢測方式

軸承加工廠案例分析

智慧螺絲設計示意圖 智慧螺絲力量測實驗

目前刀具磨耗檢測方式 智慧螺絲

智慧螺絲感測技術

- 18 -先進製程設備預兆診斷-建立晶圓研磨機主軸預兆診斷技術-

產業需求與現況

•日本D公司晶圓研磨機市佔率達70%，晶圓切割機(Dicing)市佔率達80%；年營業額約300億台幣• 2015年Intel、Sony等大廠將投入半導體設備性能監測與分析功能等開發，以提昇設備產能效率、縮短維護工時等功能

技術規格現況

‧建立晶圓研磨機主軸健康性能指標資料庫(軟體)、主軸預兆技術(系統)與線上研磨品質檢測(服務)

‧以Features selection 技術進行資料降維(從141個維度大幅降維)，並建立主軸健康性能數學模型

‧目前主軸健康性能指標數學模型，已達到99.92%的預測程度(D公司所提供5700筆測試資料)

產業推動現況

‧以半導體晶研磨機作為合作載具，並應用於A公司高雄廠；此外，雙方已佈局第二階段合作，建立晶圓研磨機主軸壽命及線上品質預測技術

‧延伸應用:工具機主軸健康分析(漢翔、協鴻、崴立等)。

晶圓研磨機

主軸預兆診斷技術

(工業4.0新趨勢)

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謝謝，敬請指導﹗

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