AIoT自働化控制平台

Im智能注塑

2022年4月1日 09:45

自働化转型──生产即作战

十八世纪中叶以降，在历经机械化、电气化、电脑化等三次工业革命的变革，自动化生产的思维已深植人心。自动化即是以机器设备来大量取代人工作业，让机器拼命工作以达到节省人力成本及提高产量的目的。然而自动化所带来的刚性生产与推动式生产(Push Production)型态，徒增等候、搬运、不良品、动作、加工、库存、制造过多（早）等七大浪费；是以丰田式精实生产(Lean Manufacturing)更是倡议拉动式生产(Pull Production)，以现场、现物、现实三现主义消除无驮(Muda)、无稳(Mura)、无理(Muri)三无现象，更通过自働化(Jidoka)来逐步演化改善设备或系统。及时生产(Just in Time)与自働化是精实生产的两大支柱，自働化的意涵在于原有的自「动」化生产要再加上「人」的感应能力跟判断能力，而及时生产则更是再加诸增强其即时演算与控制能力。

工厂本身是一个动态的生产环境，不论是人员作业、物料供给、生产设备、工法调适乃至于因应管理变革及市场需求，皆需要人的智慧在现场应变。由于制造业现场长期缺工、海内外相关法规日益严苛、产业升级导致工法丕变，加之新近疫后所带来的缺料缺柜冲击、短链经济兴起以致供销重组，以及国际分流采购而更趋向少量多样乃至短单更短单，在在考验着制造产业的应变能力。是以现今的自働化转型更是在契合数位转型的概念重新打造一个拥有灵活的生产架构且适应性强的工厂组织，并以工业4.0的智慧化理念将人的智慧赋予到设备乃至整个生产系统，未来的工厂将转型为生产作战体，以灵活应变源于人、机、料、法、环、测、管理或市场的任何变化。

AIoT自働化控制平台的图1

平台架构──现场的作战指挥系统

自働化的进化首将人的智慧赋予设备或外挂伺服控制器(Servo Controller)而成为自働机，以增强感知与判断来支持基本的安全与运作，亦将扩增周边工具能力以辅助之直接或间接的生产活动；继之工序自働化兹以快速切换工法作为柔性生产的基础，进而产线自働化则致力于动态配置工作站，并以方便操作的控制面板来确保生产顺畅、更以即时站站自主检验来确保品质无忧，最终得以实现工厂全厂自働化。产线设备各有其生产目的，即使是升级强化为自働机，亦无法成为万用通用的生产元，是以更需建置完善而职司分明、分工而协同一致的工厂现场作战指挥系统(Shop Command & Control)，将略述如下：

命令分派

平台将持续接收工单与排程资讯并将分派至各产线。产线各个工作站便有如海空步炮等协同作战单元，由平台赋予其个别的Recipe，包含初始设定、节拍与动作、参数化工序或工作讯息等指令而组成的命令主旨与工作命令包。

命令传递

产线指挥官可在中控室一键下达布署、测试、启动、暂停或停止命令。命令主旨与命令包透过非同步交换讯息机制，其有如人体的神经系统或军队的传令体系，以确保正确无误地传递到各个工作站。

伺服作动

工作站采伺服驱（致）动架构，伺服控制器负责接收工作命令、接收输入单元如同步器、上个工作站完工半成品、条码扫描、秤重等资料，即时运算填入参数化工序，转换机台控制指令并以缓冲备便的方式逐批（次）送至机台。

自働控制

除了工序控制外，伺服控制器亦将时时检测机台控制元件作动是否异常、侦测工序进行是否是稳态或有偏差、接收自动检验设备检验结果，以及将即时警讯输出到蜂鸣器或三色灯等输出单元，亦可更进阶附加智慧控制演算，如深度学习修正PID控制、自适应控制、随机估算暨动态控制等。

现场管制

机台所产生之生产、余料（命）、机台健康状况等资讯回传，可造就层次分明、分层管制的现场管制架构。工作站层级将以控制面板管制机台之工序执行状况与异常排除；产线层级以产线看板(Kanban)管制号令一致的产线生产循环，包含布署整备、产线测试、热机静置、节拍作动、统一暂停、排除及续作、产量监控、完工预测与完报工卸载等；工场层级则以战情看板管制工单分派产线、产线异常移转、产量率能目标比较，以及差额补单、瑕疵重整、整批重作等作业。

AIoT自働化控制平台的图2

自働化控制平台架构

虚实整合──脑海里的作战布署图

欲如前述，各种工作命令可以正确无误地传递至工作站，需有如同人脑的记忆区或作战布署图般地详实载记各工作站的配置与其网路位置。且工作站并非永恒不变，工作站可能是机台设备的组合亦或可能局部元件又去支援其他产线，是以更需时时变动节调以确保工作命令确实及准时到位。可依布署面向分述如下：

现场实体布署

工场、产线、工作站、致动器等生产管制层次结构。

指挥系统布署

控制平台、非同步交换伺服器、伺服控制器工作站等命令指挥层次结构。

虚拟工作站

是虚实整合(Cyber Physical)虚实间的接口，依据IoT网路拓谱、通讯协定、实体布署与控制程度，可分为：

假节主从模式(Dummy Master/Slave) ：当机台自働化能力够强不需要过度干预，伺服控制器只抛出各机台工序命令并只是单纯地监测各机台作业。

独立运算模式(JIT Block/Allow) ：主要是伺服强化机台及时运算或智慧控制能力，伺服控制器将整合输入单元或回授以控制，运算后依序传达工作命令并监测机台作业。

产线一致模式(JIT Blocklist/Allowlist) ：系为产线号令一致，伺服控制器整合输入单元，考虑各机台节拍，运算后将分序传达工作命令至各机台，并监测各机台作业。

致动支援模式：部分致动支援其他产线，在虚拟空间中可能被分割为不同的虚拟工作站。

Recipe—作战指令数位化

Recipe在中文里很难有信达雅的词汇可表述，在传统上手工制造是纯文字或图文并茂的工作指导书，如最为人所熟知的食谱，可以让人照本宣科逐项操作；在自动化生产系是将机台各项生产参数或命令，标准化后制作成纸本制程卡或工卡，以方便在机台人机介面(HMI)进行逐项设定；当进展到自働化，则需更进一步将工法工序数位化，即是兼具人机可读、机器对机器可读的数位化指令，便于更快速的一键布达到所有产线工作站，并责令机台按照指令从事逐令生产。Recipe依制作输出方式可区分为：

图版型Recipe

主要是印刷或输出型制作，可依其分色、套叠、平行、多侧、先后等定义其协同输出动作，与其输出标之色彩、位置、大小尺寸等。

制程型Recipe

用于物化性变化的制程定义，如染机染布过程，其升温、持温、降温等水蒸气温控参数，加上加水、投料、搅动、脱水等动作之染料配比、浴比、水位等设定。

代码型Recipe

通常以电脑辅助制造(CAM)模拟后所产生之G-Code档。以加工机为例，从供料装填、进刀、粗细、退刀、退料等动作持续循环，各动作点要何时起动、停止、速度、安定时间等。

AIoT自働化控制平台的图3