德勤諮詢提到,工業4.0讓組織能夠利用基於網路、資料驅動、自主和認知的數位與物理技術來創建真正創新的業務解決方案。

用相對通俗的話來說,工業4.0要做到最基本的就是生產業務的數位化,並透過數位化來徹底改變工廠營運的方式。工程師和營運維護人員與工廠設備、生產流程互動的過程,都因為自動化、甚至人工智慧(AI)發生變化。他們能夠以更為即時的方式解決每天的生產問題。其中涵蓋的熱點就包括了工業物聯網(IIoT)技術、AI/機器學習技術、各種各樣的連接技術,以及巨量資料、雲端,乃至底層電網、功率元件全方位的革新。

有大的市場機遇,就存在技術和管理方面的挑戰。這就要求各層級的參與者通力合作,共同推進和解決各類難題。比如說工業4.0開展到當前這個階段,工廠開始擁有大量的資料,這些資料怎麼去發揮效率,又有什麼用?再比如,工廠設備設施間的連接,需要採用何種方案,又或者驅動資料的底層技術,小到機械臂的微控制器(MCU)平台選擇問題。

海量資料的AI利用

資料的充分利用,一直是BISTel的強項,以此為例更能窺見當前工業4.0在這個時代的發展進程。BISTel China銷售副總裁Stanley Shi說,當前製造業面臨的挑戰包括工廠內大量的設備、感測器,要求更快的資料獲得頻率,導致了過量的資料。與此同時帶來的是更複雜的問題、更長時間的分析;加上缺少工程人員,帶來超負荷的工作量。

要讓資料本身具備智慧,這是BISTel智慧應用平台期望解決的問題。該平台包含了三大部分,其一是即時監測——配合前期的資料管理。狹義的說,這是「獲得資料」的過程。即時監測模組,首先對工廠內部的設備進行即時的監控。透過各種設備工程解決方案,實現工廠範圍內的設備配方管理、設備性能OEE分析,對製程流程進行持續的最佳化。

其二是巨量資料分析平台,對不良進行分析、歸類,利用營運演算法做資料採擷,找出工廠製造過程中的關聯資料、參數,利用基於參數資料分析的方式找出問題根源。其三是健康預測,對工廠資產、設備、重要部件的健康度、健康狀況做出評估和預測。最終延伸出「自我調整智慧」,透過自我學習、自我更新,建立起智慧生態系統。

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分析階段是基於AI的分析系統,Shi表示,「透過AI資料演算法、AI應用,決策實施系統,來實現更高的產出、更簡單的工作流程。分析這塊我們追蹤資料,有很追蹤資料的演算法。」工廠內設備產生的連續性資料,實際對參考設備健康,追蹤產品良率和品質,都是有價值的。所以BISTel透過AI演算法,進行資料分割、清理,將資料流程中相似的曲線進行分類,異常曲線形態做即時監測、警報。

20190806NT61P2 CVD化學氣象沉積過程中發現的節氣閥位置偏移,實際BISTel的HMP可提前兩天偵測到閥位置發生偏移的趨勢;壓力問題則可提前10天獲得預測。

與此同時,利用追蹤資料還能進行預測。透過預測性維護演算法,自然就能降低設備的停機時間,減少非計劃性的停機,降低維護成本,且系統不只是設備健康分析,也對產品做分析預測。比如就半導體生產,能夠根據一批晶圓的歷史追蹤資料、質量數據,監測此後每一批晶圓的品質狀況,以及未來的趨勢如何,給出視覺化的晶圓現有品質與趨勢看板。

透過內在知識庫的不斷「自我完善、自我更新」,自主性完成發現問題、學習問題、採取行動的閉環,這本質上就是AI能夠做到的。這和Oracle資深解決方案架構師Vicky Qiu在談到智慧工廠的資料時提到的資料需要能夠「自運行」異曲同工。Qiu說:「第一,我們關心資料的範圍。現在的資料範圍已經從傳統的關節型資料,擴大到了設備端的萬物互連,延伸到整個物聯網,也就是巨量資料。第二,我們也更關心,企業現在都是互連的企業,不是孤立的,而需要和上下游的生產商合作。」

Qiu表示,「這個變化很快的時代,我們考慮如何降低IT從業人員方面的投資,加快資料資產的利用。AI技術讓效率得以提升,自然就能減少資訊化管理人員。但與此同時資料分析對IT人員的效率、技能要求會變高,包括資料工程師、資料科學家等。」Oracle推出的基於AI的資料資產管理平台,是對於資料倉庫類型的管理平台,同時利用雲端技術與製程。雲端的資產資料也能進行資源化利用,這是「節省資料科學家勞動力」的一套方案。

資料資產能夠做到的是「自維護、自修復和自安全」。

實際上這種資料的AI方案,對於MES生產執行管理系統本身就會有著進一步的推動作用。浙江簡鹿科技發展COO周彥君分享了MES車間智慧製造執行系統的相關經驗,所謂的MES系統,當事件發生變異時,借著即時正確的資訊、生產執行系統規範、原始工作情況、資料反應及回饋,作出快速的回應以減少無附加價值之生產活動,提升工廠生產制程的效率。

周彥君提到,為MES提供技術支撐的,就包括了電腦網路、資料庫、軟體技術,以及自動控制、感測器監測技術的發展。或許在資料越來越有價值的今天,MES很快也會有AI的介入。

「連接」是獲得資料的基礎

Sigfox全球生態鏈合作總監嚴更真提到了一個基本理念:資料的價值應該大於獲得資料的總成本,唯有如此客戶才會投資。而與獲得資料相關的,實際上就是「連接」,連接自然成為工業4.0時代的重要一環。

Sigfox是低功耗廣域網路的提出者。Sigfox連接的典型應用,比如全球商用空調巨頭COFELY,設備需要佈局在外或者條件比較惡劣的地方。在產品賣向全球的情況下,如何降低維修成本是個挑戰。如果能夠透過預診斷的方式,將全球運作產品的資料都獲得到位,做出提前的判斷,自然就可成為盈利的方向,所以COFELY選擇了Sigfox。

在資料價值>獲得資料的總成本,這個不等式背後,實際要做到的就是提升資料的價值,以及降低獲得資料的成本。而這裡的總成本實則包括了硬體成本、連結成本、基礎設施、部署成本、維護成本甚至電池成本等。Sigfox期望的就是降低連接的成本,提供完整的方案和生態。

Sigfox在全球部署了地面基地台+物聯網衛星,提供了統一網路、統一營運平台,全球無縫的通信網路,「同一份合約全球有效」。預計今年年底,就能覆蓋70個國家地區。「不需要和不同的營運商談不同的資費、營運,對全球大工業公司的使用都非常合適。」具體到工業4.0相關的資料傳輸,實現「感測器資料、追蹤、事件上報,以及資產管理」,以低功耗、低成本的方式實現全球性資產追蹤,就顯得很有價值。「LV在追蹤行李箱的誤處理、丟失方面,比如在某個機場的誤處理,這是Sigfox在航空物流市場的典型應用。」

Semtech華東區客戶經理陳建魏則表示,在針對這類型大範圍的連接方案時,「我們還能提出另一種解決方案,就是LoRa」。LoRa是頻寬較低,但覆蓋範圍很廣且網路架構相對靈活、功耗低、成本低的一種連接方案。「韓國99.9%覆蓋了LoRa網路,瑞士法國,還有中國的深圳、杭州、上海很多地方都覆蓋了LoRa。我們和FedEx進行合作,網路很簡單,三個基地台就能覆蓋整個矽谷。應對城市覆蓋,也不需要太多的基地台。」

20190806NT61P3 Silicon Labs展示的多協定支援。

而在室內區域網方面,Silicon Labs中國華東區銷售經理牛凱分享了針對工業4.0室內方案的解決之道。「無線連接是工業4.0的解決方案,增加更多的監控和控制系統,用無線對有線連接方式做替代,使用OTA升級的方式滿足未來的功能需要,以及使用高級加密方法進行安全保護。」

Silicon Labs專注於「一個無線方案適用所有」,其Wireless Gecko系列的二代產品,實際已經在今年的CES展會上展示過,提供對藍牙、Wi-Fi、Zigbee、Z-Wave等的一體化支持。而且「全球頻段的分部情況都是有差異的,我們提供多頻段、多協議的無線解決方案,不需要開發者考慮射頻論證之類的問題。」

包括在藍牙mesh、Wi-Fi、藍牙/Sub-GHz多支持等方面,Silicon Labs都有充沛的開發經驗。基於此,Silicon Labs得以在工業4.0方向進軍。比如實現資產管理:資產標籤通過藍牙信標的方式進行資料發送,藍牙mesh節點在收到信標資料後轉發給閘道,閘道再將資料轉發到雲端進行位置資訊應用,也就實現了即時位置管理,透過無線連接對勞動力、設備、庫存等在較大區域範圍內進行可靠的分析管理。再比如工廠內的智慧照明,透過各種物聯網協議進行mesh組網,實現定制化的工廠照明和遠端、智慧控制;智慧能源管理:電廠、熱能廠、水廠都能利用無線智慧能源管理系統更便捷地管理能源生產,提供連接的同時,簡化現場設備設置維護和資料獲得過程。

在討論工業領域的連接方案時,自然也不能少了NB-IoT。歐孚通信CEO俞文傑分享了台灣日月光作為其客戶,應用NB-IoT智慧派工手錶的方案案例,歐孚通信完成IoT派工手錶,在日月光工廠內服役。這台手錶利用eLTE-IoT與歐孚通信MQTT企業電信SMS系統平台連接,往前再借由web API連接至智慧手錶管理系統,以及自動派工系統。佩戴手錶的工人可以選擇接單和拒絕,這樣能夠方便地實現工單、員工管理。這是智慧連接在智慧生產方面的一個典型應用。

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「億歐認為,工業自動化階段,之後就是網路化,到了這一步,對連接的需求就會比較大。」瑞昱半導體無線網路部門產品經理孫再強表示。他特別提到了「多連接技術」趨勢,所謂的多連接技術,實際也就是多種連接方式的融合與需求,這實際也印證了Silicon Labs的方案,並且也是瑞昱當前的一大特色與優勢。比如在應用NB-IoT的設備上,也總是能看到其他配套的連接方案,比如智慧門鎖還需要配備藍牙,煙霧感測器還需要低功耗mesh。「在NB-IoT的1.0時代是一家獨大,2.0時代就需要多家晶片供貨了,但大部分產品都只做一種連接,沒有解決工業上多連接的問題;3.0就需要多個連接去做了。」從這幾家企業的分享來看,多連接的確是當前工業4.0發展時期的寫照。

更底層的支援

富昌電子電機控制業務發展經理余國民說:「不管資料與連接如何智慧,總還是離不開底層技術。包括智慧設備測試,驅動工業自動化系統發展的功率半導體,以及電網基建等。有趣的是,與此同時基礎設施自身也在變得更智慧,或者說他們本身就是工業4.0發展的技術受惠者。」

如電網就在實現智慧化、虛擬化演進過程。深圳市風雲實業技術總監詹晉川提到了電網本身的智慧化。智慧變電站監控系統的集群測控裝置在架構反覆運算中,開始採用多核心、片內連接的方式,便於做虛擬化功能;實現資訊模型化、傳輸網路化——透過網路化的方式傳輸網路報文;與此同時進行軟體虛擬化,在不同核心運行docker容器,不同的容器資源獨享。這樣一來也就具備了應用無關性,還能實現動態遷移、熱備用等特性;並且支援新型部署方式、測試功能整合,以及軟硬體的獨立升級等。

艾德克斯(ITECH)技術工程師張彬則著重講解了工業與智慧設備測試解決方案,包括各類發電機/電機測試方案,如BSG電機測試、直流電機測試、調速電機測試,還有工業電源模組測試方案等;並且在測試方案以外,推薦了公司的一些系列產品,例如可靈活插接的IT-M系列電源、IT89/88/8700電子負載系列及各類電源模組測試系統。

在功率元元件方面,包括新能源在內的工業領域應用,一直都是這一市場的發展熱點;如果做細分,實際工業領域的功率元元件市場規模也大於其他包括家電、汽車在內的領域。

意法半導體(ST)功率分離元件技術市場部經理孫君穎分享了針對工業4.0的功率元件解決方案。總體上包括了高電壓功率MOSFET、低電壓功率MOSFET、IGBT、碳化矽MOSFET、氮化鎵、功率RF、功率模組等覆蓋相對較廣的各種產品。孫君穎特別提到現如今智慧功率元件的增長速度已經和32位MCU一樣,預計IGBT/MOSFET IPM近5年的複合年增長率達到25%,到2021年市場規模就會達到26億美元。所以他也在會上特別介紹了650V HB2系列IGBT,後續將做到車規級應用。此外他還提到了SLLIMM智慧功率模組、650V/1200V SiC MOSFET、低壓MOSFET F7系列產品;以及意法半導體的FERD技術,相較傳統功率肖特基技術實現VF/IR最佳平衡。

余國民特別分析了工業電驅面臨的新形勢和挑戰,除了工業4.0對性能和功能提出更高的要求,更豐富的網路互連功能之外,中美貿易戰也對中國的這一市場發生了影響:高階製造面臨打壓,關鍵元件供應的不確定性,增高的技術交流壁壘。「選擇元元件時,美資元件如何做替換?」作為系統整合商,「不只是傳統意義上的代理商」,富昌電子提供了一些應對挑戰的系統化解決方案,選擇合適的方案,從總體上降低BOM成本和系統成本。

「中國大家都在做低階競爭,我們總是跟別人對標這些東西,還有價格戰。所以中國國產的產品始終徘徊在中低階。工業4.0的機遇應該要留給中國,不是從採購上去壓低工人工資,而是從技術上去降低成本。」而「貿易戰帶來的挑戰,對我們的高階製造業產生衝擊,但對很多客戶而言卻也恰好是個機會。」在工業4.0的機遇面前,迎接挑戰轉變思路,實贏得這場戰役的必然選擇。

本文為EE Times China原創文章