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工業4.0(二):工業4.0的關鍵技術

105/08/19 瀏覽次數 6099
在工業4.0時代,消費者可以依個人需求決定產品,並直接與工廠溝通,而工廠會朝「智能工廠」(Smart Factory)邁進,並發展「隨選生產」(Production on Demand),即時制定生產計畫,以達到消費者個人的需求(即便只有一張訂單和一個產品),這整個發展需要「智慧網實系統」(Cyber-Physical System,簡稱CPS)及物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)相關軟硬體及基礎設施的配合,以開創人機和諧共存的環境,使傳統製造業變得更智慧化與更有效率,相關的關鍵技術包括有:物聯網、人工智慧、大數據、雲端運算和網路安全等,這些關鍵技術的發展同時代表著無限商機與挑戰。

物聯網:工業4.0的核心

物聯網(IoT)是工業4.0的核心基礎。根據BI Intelligence估計,到2017年連網裝置出貨量將超越智慧型手機,而世界經濟論壇(WEF)預測2020年將會有300億台設備連接到物聯網,物聯網產業潛藏商機超過1兆美元。而什麼是物聯網?簡單地說,是指每個物品、人或生物,都會有一個唯一識別碼(unique identifiers),透過感測系統與週邊元件,如:無線射頻辨識(Radio Frequency IDentification ,簡稱RFID)、感測器、嵌入式系統、電腦視覺設備…等收集資訊,再經由網際網路傳遞信息,人或是機器就可以依據收集到的數據進行分析與決策,進而控制已經連上網路的物體,執行決策的任務,連上物聯網的物體間也可以互相溝通與協作,物聯網軟硬體的蓬勃發展,讓工業4.0的智慧網實系統(CPS)及智能工廠(Smart Factory)的實現更進一步。物聯網的主要技術包括:RFID、有線及無線感測器等負責收集資料的感測技術與裝置,以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通訊協定或是802.11、Wi-Fi、4G LTE等行動通訊協定等網路相關技術及網通設備。

人工智慧:工業4.0的腦神經

「人工智慧」(Artificial Intelligence,簡稱AI)最早是在1956 年Dartmouth學會上提出,係指由人工製造出來的系統所表現出來的智慧。美國學者預測,2045年機器的智慧將超過人,但其實機器擁有過人的智慧並不乏先例,在1989年IBM的超級電腦「深藍」即戰勝了西洋棋棋王,而Google的人工智慧系統AlphaGo在2016年也打敗南韓的世界圍棋棋王。人工智慧涵跨計算機與資訊、數理邏輯、控制與自動化理論、仿生學、生物學、認知心理學、經濟學和哲學等多門學科,以及知識獲取、推理、搜尋和數學最佳化、類神經網路、深度學習、知識處理系統、電腦視覺、智慧機器人…等研究,人工智慧的深度學習(Deep Learning)與專家系統的建立將帶動工業4.0的深度發展。

大數據及雲端運算:工業4.0的關鍵支撐

大數據(Big Data)又稱巨量資料,其資料來源可能是過去人工或機器記錄的數據,或物聯網裝置不斷產生的即時數據,也可能是已經存在網際網路上的資訊,數據資料量會一直產生或更新,而形成巨量資料。數據大並無實質意義,智慧化製造的關鍵技術在大數據的分析,也是機器深度學習的關鍵技術,其重點在於「預測」,利用資料探勘(Data Mining)的技術,在巨量數據中找到原本不易發現的關聯性或是經驗,以快速累積經驗值,並做出精準的預測與決策。

大數據與雲端運算相輔相成。美國國家標準與技術研究院(NIST)將雲端運算(Cloud Computing)定義為:「雲端運算是一種模式,能方便且隨需求應變地透過連網存取廣大的共享運算資源(如網路、伺服器、儲存、應用程式、服務等),並可透過最少的管理工作與服務供應者互動,快速提供各項服務。」在雲端運算裡基本可分為公有雲及私有雲,一般來說,大企業會建立私有雲,建置「網路儲存伺服器」(Network Attached Storage,簡稱NAS),自己控管企業內部所有的資料,而中小企業或個人則大多會使用公有雲,如:免費的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量計價的公有雲端服務、中華電信的hicloud等,未來的雲端運算發展,由於巨量資料在雲端進行儲存與運算,因此,「網路安全」對於大數據及雲端運算而言,將具有極關鍵之地位,更是讓工業4.0的發展,可以無後顧之憂的重要支撐。

工業4.0的關鍵技術,包括:物聯網、人工智慧、大數據與雲端運算等,已全面應用在我們的日常生活及製造業,除了促進傳統製造業智慧化生產,提升產業競爭力,也逐漸改善人們的生活,滿足消費者客製化,面對未來工業4.0的浪潮,我們應及早認識與學習工業4.0的關鍵技術,並有效地整合與運用,以在工業4.0時代佔有一席之地。(本文由科技部補助「新媒體科普傳播:遇見無所不在的生活科學」執行團隊撰稿)

責任編輯:張尹貞
審校:張惠博
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