全球工業物聯網(Industrial IoT;IIoT)發展起自德國工業4.0(Industry 4.0)的影響,在經過一番摸索與墾荒期之後,將工業領域「物聯網化」的成果,已逐漸顯現。各市調單位對工業物聯網的發展皆做出正面積極的預測,並認為工業物聯網在2018年將進入快速發展的階段。

根據MarketsandMarkets最新市場研究報告《2023年全球工業物聯網市場預測:裝置與技術(感測器、RFID、工業機器人、DCS、狀態監測、智慧電表、攝影機系統、網路技術)、軟體(PLM、MES、SCADA)、垂直市場和地理區(IIoT Market by Device & Technology (Sensor, RFID, Industrial Robotics, DCS, Condition Monitoring, Smart Meter, Camera System, Networking Technology), Software (PLM, MES, SCADA), Vertical, and Geography - Global Forecast to 2023)》,2018年全球工業物聯網市場規模約640億美元,預計將在2023年成長至914億美元,2018~2023年的複合年成長率(CAGR)為7.39%。該單位並指出,工業物聯網市場的成長受惠於諸多因素的帶動,例如越來越多中小企業採用自動化系統。此外,自動化降低了生產成本,從而減少了開銷,並提高整個過程的投資報酬率(ROI)。

GSM協會(GSMA)今年6月發佈的《大中華區工業物聯網發展(The Industrial IoT in Greater China)》研究報告也指出,透過訪問中國及台灣主要電信業者得出的結論為,大中華地區將引領工業物聯網市場的發展,預計到2025年,全球工業物聯網連接數將達到138億,其中大中華地區的連接數約為41億,約佔全球市場的三分之一。

分析工業物聯網快速發展的原因,主要推動力包括5G及其他連網技術、人工智慧(AI)與大數據分析、智慧機器人…等軟硬體技術的加持,以及相關業者開始進一步順利將上述技術與工業環境整合,使得工業物聯網得以實現行動生產線、工廠安全再升級、自動化檢驗領域再擴大…等,進一步提高投資報酬率,吸引更多廠商包括中小企業的參與。

連網標準可望出現?

工業4.0概念在相關業者的努力下,大方向開始逐步確認,其中在廠區內建置連接製造機器、機械手臂…等工廠重要組成要素的連網技術,則是落實工業物聯網的關鍵。西門子(Siemens)產品經理朱軒逸表示,全球對於工業物聯網的討論已經開始,若是沒法將工廠網路佈建起來,工業物聯網後續帶來的收集、分析數據,以及進一步根據分析後的數據調整生產線運作方式,或是預知設備是否即將出問題等優勢,以及人工智慧等協助提升產線生產效能的技術,都無法被整合到生產環境,發揮其效用,因此連網技術對於工業物聯網而言可謂關鍵元素。若是無法做到這一塊,將現有或新設置的生產工具連接起來,工業物聯網將只會淪為口號。

凌華科技(ADLINK)次世代機器人解決方案架構師陳家榜也認為,通訊技術可說是實踐工業物聯網很重的一環,即使人工智慧可以不連網,但未連上網路無法取得資料、無法作分析決策,也無法持續學習強化,這樣的人工智慧對於業者來說,帶來的效益很有限。

不過,業者們在工廠導入通訊技術時,將遭遇工廠的生產器具、機台新舊不一,其內部內建的通訊協定也各不相同,生產機台彼此間如何進一步互通,以及如何整合所有的數據並進一步使用的難題。若這些難題無法解決,工業物聯網將只是空談。

不僅如此,工業物聯網也推動透過在終端生產設備上安裝感測器,以得知機器即時運轉狀況,以便監測或預測機器何時將發生損壞,避免停工的可能。這些感測器蒐集到的訊息都需要透過連網技術才能讓控制中心或是工廠工作人員得知,因此如何串聯數量如此龐大的感測器,也令廠商相當頭痛。

有鑑於此,耕耘工業物聯網相關的廠商,開始進行合縱連橫,推展工業物聯網相關通訊標準規範,以期可協助導入工業物聯網的廠商,能有最易用、簡單建置、低成本且通用的技術。

OPC UA/TSN協助機台互通與資料分析

現階段,許多廠商對於工業4.0或是工業物聯網仍有些似懂非懂,抑或者只知其一不知其二,例如只了解要收集工廠的資訊,卻不知從何做起。再加上,工業物聯網中有很大的一部分是生產設備間的通訊,但做這一段通訊技術及產品的相關業者不多,且產品也需要具備開放性、內建程式與價格都需親民,才能使持續觀望的廠商著手導入,工業物聯網的市場規模才能逐步再擴大。

朱軒逸認為,目前市面上的工業物聯網針對設備互連的產品無法受到自動化業者青睞的原因之一是產品種類不多、建置相對複雜,以至於市場接受度不高。事實上,「上雲端」不等於實現工業物聯網或是工業4.0,更何況「真正」第一線的使用者——也就是底層工作人員——並不了解工業物聯網這個概念帶來的好處,因此工業物聯網發展呈現緩步上揚趨勢,而不是如消費性電子領域會有突然的爆炸性成長。

為提高市場對工業物聯網接受度,以及發現開放原始碼(open source)可讓更多廠商參與並促使產業發展更加快速,更易形成統一標準規範,因此西門子與全球1,500多家工控業者,成立台灣工業網路協會(TICA),推展OPC統一架構(OPC UA)與時效性網路(TSN),預計明年底訂統一標準規範,並推出整合支援所有廠牌的單晶片產品。

據了解,OPC UA是針對工廠自動化設備間的互通標準,亦即非循環數據的垂直通訊和控制器-控制器通訊;TSN則是用於大數據分析。朱軒逸解釋,透過涵蓋全球1,500家工控業者產品及標準,開放性的OPC UA+TSN優勢在於可讓工業物聯網裝置更便宜、產品開發更簡單,也不須很長的學習時間即可將產品設定完畢並開始使用,還能無縫連接不同廠牌的工業物聯網裝置。更重要的是兼具防毒與安全性,也就是說,作業員不會直接涉入機器對機器(M2M)間的通訊,可降低駭客入侵的機會。

未來10年,TICA將戮力推展OPC UA+TSN技術架構,明年不僅將確立標準規範,也會推出第一款晶片產品。協助要進入工業物聯網的業者,順利實現工業物聯網架構,享受工業物聯網的優勢,而相關產品開發商也能快速研發符合市場需求的產品,拓展工業物聯網市場規模。

IO-Link串連感測器大軍

除了OPC UA+TSN架構外,意法半導體(STMicroelectronics)也與歐洲、美國、日本…等地的業者共同推展針對感測器連接的IO-Link標準。意法半導體亞太區行銷和應用資深總監Francesco Muggeri表示,意法半導體長期耕耘馬達控制領域,在工業物聯網時代,將感測器安裝到工廠設備內的馬達並加入通訊技術連成一氣,使感測器的資料可向上層管理系統傳送,是最重要的關鍵。

因此意法半導體以「工業智慧感測」為出發點,以及回應市場希望有統一化的硬體與軟體,與歐美日等國的工業物聯網關鍵業者,包括感測器供應商、西門子…等共同成立IO-Link協會,並制定IO-Link軟硬體通訊協定。意法半導體亞太區行銷和應用總監David Lucchitti說明,IO-Link標準是專注解決工業物聯網架構最底層也是最末端感測器到控制器的連接,可讓感測器傳輸更多的資訊到控制器,並同時消弭類比資訊易失真,無法進一步處理分析的問題。

分析IO-Link優勢,意法半導體技術行銷專案經理林進裕指出,IO-Link為數位化的技術標準,可以改善現有類比資訊無法分析的缺點。而此一專注於感測器連接的統一標準技術,可使不同廠牌但支援IO-Link的感測器與主控制器可以彼此互通,將工業物聯網優勢滲透到更末端的工業設備中。

值得注意的是,IO-Link硬體向下兼容亞洲Low side和歐洲High side MOSFET連接電源的架構,林進裕認為,這個特性可以讓舊有的工廠機器設備以「最少的變化」,智慧化現有的感測器與可程式邏輯控制器(PLC)架構,同時也不需要花費太多成本。

工業乙太網路仍擔綱要職

上述提到的通訊技術標準中,OPC UA+TSN是基於在工業市場長久發展的工業乙太網路標準,主要競爭對手是Ethernet CAT。事實上,可以發現,無論是哪種類型的工業乙太網路,都有各自的支持者,未來在工業物聯網中仍將位居要角。致茂電子(Chroma)智慧製造系統事業部行銷處處長吳樞俊表示,半導體製程可以說是最早在產線中進行自動化的產業,並發展出一套SECS通訊協定,一般工廠早期則是採用PLC標準,然而若是要將半導體產業採用的SECS通訊協定應用到一般工廠作為自動化通訊標準,將大幅拉高佈建成本。

另一方面,SECS嚴謹度非常高,一般工廠不需如此高的標準,再加上相關人才不足,因此吳樞俊建議,採用以乙太網路為基礎的OPC+Web Service架構各自對應現有複雜PLC與個人電腦為基礎的機台。

不僅成本相對低許多,也足夠滿足一般製造工廠的需求,更何況相關人才眾多,系統有問題時可以隨時找到相關人員進行調整、除錯,因此業者導入此架構將可獲得較多優勢,也能提升導入工廠自動化或工業物聯網的意願。

無線與有線通訊因地制宜

除工業乙太網路長時間佔據工業自動化與新興的工業物聯網領域外,無線通訊技術亦試圖以在消費性電子的成功經驗,進軍工業物聯網市場。朱軒逸認為,無線技術包括藍牙、Wi-Fi、NB-IoT、5G…等都有進入工業領域的動作,但工業市場需要相當穩定、安全的通訊技術。不僅如此,工業物聯網中,機器間的通訊或是控制中心取得資料的速度要求要極快、不能延遲,這目前4G或是正在發展的5G,或Wi-Fi都還做不到,因此工廠現場生產設備間的連接還是會以乙太網路相關的有線通訊技術為主,收集的資訊要往雲端傳送時,才會使用無線通訊技術。

雖然大多業者認為工業乙太網路仍是王道,不過5G通訊技術的特性,仍使其有機會應用在工業物聯網範疇中。陳家榜指出,5G技術特性包括非常低的延遲、高速/高頻,以及支援大量感測器或物的連結,正好可各自對應到工業領域不同的應用。

此外,3GPP也針對5G技術在工業物聯網的應用設計新標準。陳家榜認為,乙太網路的確相當可靠、穩定,因此短期內不會消失,但導入無線技術可節省有線技術線材及建置成本,舉例來說,若是一台機械手臂用就須使用一條乙太網路纜線,一座工廠中將需要非常多的線材,所需花費的成本可能相當驚人且佈建也會相當複雜。不過陳家榜也坦承,工廠環境要真正全面無線化,可能要等到5G的下幾代技術出現後才可能發生,目前機械手臂的即時控制,還是大多仰賴工業乙太網路。

另一方面,亞德諾(ADI)則是提出SmartMesh IP網路架構。該公司產業市場資深經理陸磊表示,SmartMesh IP亦即Dust Network,基於802.15.4標準。這個網路最大的特點是在2.4GHz ISM頻段上實現達到99.999%的高可靠性Mesh網路,並且功耗極低。同時,SmartMesh還是一個時間同步網路,可以做到各個節點的時間精確同步,便於很多需要同步的場合,再由於該網路技術的高可靠性,使其適合於對網路傳輸可靠性要求很高且希望免維護使用的工業應用環境。

林進裕強調,將一切無線化是大家共同追求的目標,但這個願景可能不太適用於工廠內部,因為工廠環境對於新技術的採用相對保守,勢必是沿革以往使用的技術為主,新建的廠房才有較大機會導入新技術,如無線通訊。這是由於,現有的舊廠房要全面無線化,需要投入較多成本改變現有的通訊架構,且無線技術仍存在風險。

若以感測器的連接為例,感測器收集的資料量不大,利用無線技術的成本不但較高,也是「殺雞焉用牛刀」的做法,因此工業物聯網的應用中,各有其適用的有線或無線通訊技術。若是需要較長的傳輸距離,則Sub-GHz或其他無線技術會比乙太網路合適;而NB-IoT雖然也瞄準智慧感測器應用,但該技術應用在智慧城市會比在產線上的感測器來得更有價值與效能。

Muggeri進一步強調,統一的工業物聯網標準確實有助於市場開展,目前也可觀察到工業物聯網應用標準化正在持續進行,但單一標準要涵蓋整個工業物聯網架構是不太可能的,因此未來還是會看到不同的有線及無線技術被適當的使用在各類工業物聯網應用中。

工業機器人添智慧

工業物聯網市場有五個主要應用領域:工廠自動化、工業機器人、流程控制、電機控制和感測器。因此可以發現在2018台北國際自動化工業大展中,參展的機械手臂廠商獲得的關注度,有升溫的趨勢。

20180903NT31P1 2015~2020全球工業機器人成長及預估。(來源:IFR)

達明機器人(Techman Robot)營運長(COO)黃識忠表示,雖然工業機器人是工業物聯網應用的一部分,且也是發展多年的技術,但在工業物聯網的應用中,工業機器人必須進一步智慧化,才能直接收集機器人本身工作狀況及產線的資訊,如此才能滿足工業物聯網的應用需求。

如何智慧化工業機器人?黃識忠指出,工業機器人智慧化很重要的部分是「視覺」,使其可進行自動光學檢查(AOI)或是QR Code辨識,降低人眼辨識的錯誤率,並提高產能。另外,現階段工業物聯網對於工業機器人的新要求是加上感測器,以便能夠做到即時資料收集,供人工智慧、深度學習等功能可進一步運作,這是與傳統工業機器人另一最大的不同。

另外,感測器也需要偵測更多工業機器人的各項參數,包括溫度、扭力狀態…等,不只如此,為了讓工業機器人更具彈性,易於應付不同的生產需求,模組化設計亦成大勢所趨。黃識忠強調,這些工業機器人的新功能,過去只能透過外掛的方式加在傳統工業機器人上,但由哪個部份的業者來主導、安裝這些外加的部分,甚至後續維修管理,常常會出現不知道該尋求哪家廠商協助的狀況。

因此達明機器人將工業機器人視為完整的系統,盡可能整合工業機器人周邊所需的零件、功能,以及其他工業應用系統,不僅提供市場高度整合、簡單易用的工業機器人硬體,也有相關軟體管理平台,讓導入智慧化工業機器人的廠商,可視其工廠自動化的程度,彈性調整。黃識忠強調,如此一來,工業機器人的推展才可更加快速,並進而改變既有市場生態。

Universal Robots總裁Jürgen von Hollen表示,目前真正開始將產線自動化的業者大多是口袋較深的大公司,因此透過漸進式逐步改動生產線的過程,以及成本可負擔得起的協作型機器人,財力有限的中小企業也將能實現產線自動化。

此外,傳統的工業機器人使用上較為困難,得配合工業機器人改變生產或工作型態,但工業機器人應該是易於編程使用的一種生產工具,而非操控現場工作人員的角色。Hollen認為,拿掉傳統工業機器人的複雜性、增加人工智慧與模組化彈性,可以安全地與人類協作,並將控制權力交給第一線最了解產線流程與需求的工作人員的工業機器人,才能符合工業物聯網自動化應用真諦。

然而在工廠中導入大量工業機器人時,如何讓這些機器人與手臂可互通和管理,將是業者在產線或工廠管理上重要的關卡。陳家榜表示,工業機器人並非設計用來完全取代人類,而是執行一些較為繁瑣、人力做不到或沒有價值的工作,但要連接並管理數量越來越多的工業機器人,則須仰賴強大的工業電腦與中介軟體作為管理中心,才能讓整個生產系統順利運作。

20180903NT31P2 管理為數眾多的工業機器人,並讓產線流暢的運作,管理系統將扮演重要角色。

人工智慧發功

工業物聯網應用中,將生產機器透過感測器收集資訊,連網技術傳送資料在邊緣或雲端分析運算,這一段過程都是為使得到的結果再回傳到機器執行。但要讓資料分析更精準、所下的指令更精確,人工智慧強大的演算法將是相當必要的技術。

Muggeri指出,人工智慧在工業物聯網應用方面正扮演著驅動者的重要角色,將來也會成為工業物聯網市場上任何系統級應用的必備模組。陳家榜則表示,工業物聯網結合人工智慧後所帶來的效益,將不可同日而語,因此目前有許多工業物聯網相關廠商,皆已開始在其系統中導入人工智慧。

其中,人工智慧在產線中最能發光發熱的爆炸性應用是AOI。陳家榜說明,傳統AOI系統是利用顏色、形狀判斷產品是否有瑕疵,精確度容易受到環境光線的影響;而加入人工智慧、深度學習的AOI系統,是利用大量影像、聲音等構成的大數據進行分析,產品瑕疵的辨識度自然可提高。

吳樞俊總結人工智慧在工業物聯網應用中所帶來的優勢,他認為,為了進一步執行分析、下指令、建模…等工作,協助生產線更快、更準確地找到生產過程的問題與答案,人工智慧是必然非得加到工廠產線的技術。

生產流程智慧化節省全面自動化成本

有鑑於產線中若是全程透過人腦下指令,錯誤率可能會比電腦高,再加上產線全面自動化或是智慧化的佈建成本高得嚇人,對中小企業來說是相當大的負擔,且短時間之內不易達成。因此致茂電子認為,若是從生產流程的智慧化開始改變,對中小企業而言也是一條不錯的途徑。

吳樞俊解釋,透過將產線智慧化,並以軟體管理在既有產線進行生產製程控制、產品測試、收集相關資料…等生產過程的細節,且實作製程行為,再由電腦分析並下精準的指令,是實踐自動化的一種簡單方式。

也就是說,利用工業物聯網連網技術連接電腦與生產機器,從生產流程上去改變,第一線作業員從電腦端取得工作命令並執行,作業員也不會有輸入指令等行為,除非產線發生無法控制的問題時,才需人為介入,這樣的方式也是一種產線的智慧化。值得注意的是,這樣的產線智慧系統精確度高、作業員與生產機器行為易掌握、不容易犯錯,對建置成本有所考量的企業,可由佈建此種智慧製造系統著手。

吳樞俊並認為,現階段消費者購買需求已逐漸改變既有的製造現況,也引領工業物聯網自動化生產的需求。從以前大量製造轉為少量多樣的生產模式時,要短時間由人工快速備料、製造、搬運、安排物流送貨,會衍生許多問題,甚至會導致無法接到訂單的窘境。因此在產線透過連接技術整合硬體與軟體,利用機器快速做到或是執行搬運的工作,作業員從旁協助,業者即無需急於添購新設備將現有產線全部自動化,即可解決上述問題。

事實上,特斯拉(Tesla)執行長伊隆˙馬斯克(Elon Musk)前陣子曾坦言,工廠全面自動化仍然不是目前最好的選擇,且沒有那麼易於實現。因為電腦與生產設備仍沒有人類那麼聰明,要改動設備的某一個行為,還是需要花費人力去修改,因此最貼近現實的一種方式,仍是在發現系統異常時,由人類反饋並處理,而不是完全在生產現場排除作業員。

未來展望

Muggeri援引Datafloq的資料表示,2018年工業物聯網的發展將遭遇來自技術、企業及社會三個層面的挑戰。例如技術面是如何解決安全、通訊連接、相容性、使用壽命或合規問題;企業層面為如何讓企業看到工業物聯網帶來的實質利潤,進而啟動工業物聯網相關建置的計畫;而社會層面則是如何推廣最佳的工業物聯網營運方式,特別是與使用者隱私保護相關的方法,從而贏得客戶信任,是工業物聯網業者面臨的最大挑戰之一。所幸上述問題在各家關鍵業者的努力下,已有初步成果展現,未來工業物聯網的發展又會是如何?

從工業物聯網自動化應用所需的工業機器人來看,黃識忠認為,在工業機器人中集結更多智慧化要素並開始讓工業機器人可移動,協助搬運工作,是未來智慧化工業機器人發展的下一步。

從整體工業物聯網將經歷營運效率提升、合理化經營管理和營運維護三個發展階段來看,Muggeri指出,目前,相關業者皆普遍承認,工業物聯網的發展仍處於第一階段,尚在大規模部署中,未來幾年還有更大規模的佈局。包括技術不斷更迭的感測、擴增實境(AR)和人工智慧技術,再結合即將到來的5G通訊技術,將會讓遠端控制和資料處理變為可能,為工業製造業者帶來成功機會。

也就是說,在單一廠房內部實現工業物聯網之後,未來將進一步連接分散在各地的工廠。陳家榜說明,為了更便於管理、提升生產設備間最佳化的使用效率,「廠廠相連」可以說是非做不可的任務。而這也將促使生產設備需更加智慧化、更具自主性。未來內建人工智慧的生產設備可以無需透過雲端或是電腦進行運算,即可自行對話、決策、彈性改變生產策略。

朱軒逸則認為,無論現階段產業中所談論的工業物聯網應用可追尋的新商機有多龐大,在追求這些新商機的同時應回歸最基本面的數位化發展,才能逐步去思索並落實未來工業物聯網的眾多新應用,並從中找到利基點。