運用智慧感測 創造人工智慧的應用價值

運用智慧感測 創造人工智慧的應用價值

工研院電光系統所 戴熒美資深研究員

均豪精密         丁士哲副處長

工研院電光系統所 謝佳芬專利副理

先進國家以政策力量,推動製造業的智慧化轉型與升級,如德國的工業4.0、美國的先進夥伴計畫等,我國政府亦不惶多讓,2016年推出智慧機械產業推動計畫,運用「精密機械」產業結合智慧化元素,特別是國產工業感測器,發展符合市場需求的應用知識、經驗與技術服務;工具機產業為火車頭工業,也是各國製造業的重要基礎,為強化工具機的智慧製造功能,經濟部工業局輔導廠商投入工業感測器的創新開發,並運用跨領域合作促進機器學習、深度學習及人工智慧等智慧化技術,期望成為全球智慧機械及高階設備關鍵零組件的研發製造中心。

國際智慧機械的標竿學習

德國為全球機械產業的領導國家,也是各國機械業者的學習對象,特別是高品質、高精度、高值化產品及技術,全球製造業更視德國設備為首要選擇,藉此促進產出品質。因應顧客需求的改變,德國機械也發展不同於過去的產品、服務及商業模式,並面對銷售推廣及獲利挑戰。

根據VDMA及McKinsey的調查指出,德國機械業的未來成功模式有10種,有五項為經營管理相關議題,如企業規模、國際化、生產效率、全球生產佈局、管理模式及策略意圖等,此與全球化競爭及經營效率有關,另外五項則是產品創新及業務擴張內容,如創新活動、標準化與模組化、商業模式、售後服務及創新服務、產業聯盟等。具體內容說明如下:

 

1.創新活動

德國機械業者強調創新,但必須有明確市場定位及差異化,才有較佳價格及獲利空間,也用產學合作、技術顧問、網路合作等方式開發新製程,最好能整合產品、技術、製程及應用方案,如機械手臂與自動化。

2.標準化與模組化

德國機械業者用模組化方式,並跟價值鏈廠商合作,由個別廠商提供標準化機械或零組件,聚焦於自有技術,強調規模經濟、專業分工、核心能力等效益,價值鏈廠商則共同促進客製化方案,才有較佳的獲利空間,共同承擔開發風險,並圖謀未來成長機會,對於個別企業而言是標準化,對於外部顧客而言則是客製化。

3.新商業模式

德國機械業者聚焦於核心能力,發展模組化及標準化績效,並創造學習曲線效益,可以兼顧獲利及成長空間,也僅投入可行性高的開發案,在既有市場飽和之際,也會開發新興市場,仍應立足於核心能力,並鏈結售後服務及新服務廠商,共同勾勒新商業模式。

4.售後服務及新服務

德國機械業者認為售後服務及新服務有成長機會,但未必有利潤空間,主要原因是顧客不願意付錢、服務品質難評估、僅有機械化需求、顧客不願委外處理等。目前,多數服務僅是維護保養等基本需求,如提供零件、機台維護、教育訓練、設備或系統組裝等,必須有硬體、軟體及服務,才能要求使用者付費。

5.產業聯盟

隨著應用需求的改變,如機器人與自動化、輸配電工程、製程技術、移動應用科技等,德國機械業者面對不同專長的創新要求,必須發展不同的成功模式,也要對應不同市場的總體環境,如政策、法規、產業標準、銷售服務等,跨領域或跨市場廠商的共同合作,可以促進發展並掌握商機。

全球工具機的生產現況

根據Gardner的統計資料,2018年全球工具機產值為94,596百萬美元,較2017年的90,473百萬元成長4.6%,此為2016年谷底攀升以來的第二年增長,已接近2014年的產值水準,可見全球工具機產業的起伏波動,特別是2018年美中貿易戰的持續變化,帶動美國、中國大陸兩大經濟體的貿易磨擦加劇,可能衍生的負面影響值得關注。

細論至個別國家,中國大陸為全球最大工具機生產國,2018年產值為23,460百萬美元,佔全球市場的24.8%,與2017年相較則衰退了6.5%,此與中國大陸市場需求下降有關,其次為德國的14,987百萬美元(佔全球市場的15.8%,增長9.8%),第三大為日本的14,765百萬美元(佔全球市場的15.6%,增長10.3%),前三大所佔比重已逾五成,其後依序為義大利、美國、南韓、台灣、瑞士、印度、西班牙等,前十大所佔比重更高達88%(詳見表一),也點出台灣工具機在全球市場的代表地位,隨著國際局勢的快速變化,台灣工具機應如何創新求變,才能提升國際競爭力。

表一、全球工具機主要生產國家統計

排名國家2014年2015年2016年2017年2018年
1中國大陸25,57922,93324,12125,08423,460
2德國15,00212,89012,72013,65314,987
3日本15,41813,96312,56913,38714,765
4義大利6,0165,4025,7446,3487,234
5美國5,6876,1335,3605,9686,220
6南韓5,8895,4354,5875,1135,287
7台灣5,0484,2523,8444,3884,700
8瑞士3,8203,3673,2913,3653,850
9印度7097198041,0231,365
10西班牙1,2221,0831,0771,3041,350
前10大小  計84,39176,17874,11879,63283,218
所佔比重89%89%88%88%88%
全球總計94,68786,00083,97790,47394,596

註:金額單位為百萬美元,所佔比重單位為%

資料來源:Gardner(2019/06)/工研院電光系統所整理(2019/12)

國際工具機大廠的發展動態

近年來,各國陸續推出智慧製造相關政策,使得製程技術與虛實整合系統、產品效能受到重視,此類趨勢與數據驅動、機器學習及人工智慧等技術息息有關。工具機產業又稱為火車頭工業,也是各國製造業的重要基礎,為強化工具機的智慧製造功能,本文分析國際工具機大廠的發展動態,包括經營現況及專利分析,藉此說明國際工具機廠商的發展動態。

  1. 經營現況

如前文所言,中國大陸、德國及日本為全球工具機的前三大供應國,除了中國大陸起步慢,以內需市場為主,出口比例不及二成外,其餘二國皆是全球工具機的重要出口國,在工具機的各競爭力指標有高水準表現,如品質、精密度、可靠度、使用壽命等,國際工具機大廠亦多源自於此,如德系工具機廠的DMG MORI、TRUMPF、SCHULER等,日系工具機廠的AMADA、OKUMA、TOYODA等。

以經營現況來看,DMG MORI為全球最大工具機廠,2018年營業收入為4,537百萬美元,較2017年成長了13.4%,該公司強調外在環境的變化,如高齡化社會的醫療需求及勞動力縮減、電動車用不同材料的加工技術變化、人工智慧技術於工具機的創新應用等,也提出複合化、自動化到數位工廠的發展規劃,以及「一站購足服務(One-stop Service)」的新商業模式,不僅是傳統的工具機製造,更要涉入周邊設備、應用軟體等營運範疇,也要相關成員共同配合,如研發、採購、生產、銷售、安裝等,故積極推動創新訓練。

其次為TRUMPF,2018年營業收入為4,485百萬美元,較2017年成長了14.6%,主要產品為工具機及雷射設備,更積極發展數位化、工業4.0等技術,包含軟體、硬體及製程,致力於更經濟、更精密及未來預測方案。

第三大為AMADA,2018年營業收入為2,829百萬美元,較2017年成長了7.8%,該公司提出“V-factory”的工廠創新概念,包括製造資訊可視化的「Visualization」、價值創造的「Value」及事業成功的「Victory」,因為機台資訊可上傳網路,只要個人電腦或行動裝置的APPs,即可掌握生產現場狀況,並且快速因應,達到減少浪費、機台效益極大化等好處,也可發展IoT解決方案,創造維護保養、異常診斷及生產改善等應用價值,所有開發概念皆來自於顧客需求,也配合顧客需求提供客製化方案。

其餘國際工具機大廠的營業收入皆低於2,000百萬美元,包括OKUMA的1,992百萬美元,TOYODA的1,646百萬美元,及SCHULER的1,431百萬美元,仍然是日、德工具機廠商的天下。

在人均產值部分,OKUMA位居國際工具機大廠的首位,2018年人均產值為55.4萬美元,大幅領先其他廠商,其次依序為DMG MORI的34.8萬美元、AMADA 的34.4萬美元及TRUMPF的33.4萬美元,各廠之間差距並不顯著,最後為SCHULER及TOYODA,僅有21.7~21.8萬美元,整體而言國際工具機大廠的人均產值不低,代表的是較高的經營效率及附加價值。

在研發支出及研發佔比部分,國際工具機大廠的首位為TRUMPF,2018年研發支出接近4億美元,研發佔比更可達到9%,此乃因家族企業的相對穩定性,可以運用更多研發資源,期望創造更好的未來,其餘國際工具機大廠的研發佔比較低,大致介於1%~4%之間,由於營業收入不低,仍有相當的研發規模,如DMG MORI、TOYODA、AMADA等超過6千萬美元,OKUMA超過2千萬美元,詳見表二。

表二、國際工具機大廠的經營現況

公司國別

營業收入

(千美元)

員工人數

(人)

人均產值

(千美元)

研發支出

(千美元)

研發佔比

(%)

DMG MORI4,537,29913,04234898,9642%
TRUMPF4,485,36413,420334397,7819%
AMADA2,829,1638,22834464,3462%
OKUMA1,992,4063,59455427,6091%
TOYODA(JTEKT)1,646,7497,57921769,1634%
SCHULER1,430,5956,574218n.a.n.a.

註:(1)統計期間依各廠公開資訊。如TRUMPF為2017/7~2018/6。AMADA為2017/4~2018/3。JTEKT為2017/4~2018/3,並僅計算TOYODA部分。

(2)人均產值為營業收入/員工人數,研發佔比為研發支出/營業收入。

(3)美元兌換各國貨幣匯率如下,歐元為0.8472,日圓為106.27,人民幣為6.616。

(4)「n.a.」表未取得資料。

資料來源:各公司網站/工研院電光系統所整理(2019/12)

  1. 專利佈局

為掌握國際工具機大廠的智慧製造趨勢,本文以DMG MORI、TRUMPF、AMADA、OKUMA、JTEKT、SCHULER等六家國際大廠的專利佈局為母體,採用「感測器(Sensor)」為專利資料庫查詢的必要關鍵字,此乃因感測器為智慧製造及工業4.0的關鍵元件,可以掌握各類製造資訊,如振動、壓力、距離、溫度、濕度等,並衍生多元化的智慧製造功能,同時輔以「機器學習(Machine Learning)」、「人工智慧(AI)」或「系統整合(System Integration)」等次要關鍵字,統計期間為1999~2019年,共取得2,321筆專利資訊。

由圖一可知,國際工具機大廠在智慧製造相關專利持續攀升。從1999~2004年的低檔盤旋,每年僅有46~69筆,逐年拉升至2007年的125筆,衝破每年100筆關卡,再提升至2008年152筆的新高點,2009~2014年則呈現起伏波動狀況,大致介於113~180筆之間,隨即再攀升至2016年的209筆,衝破每年200筆關卡,2017年續增至237筆,再創歷史新高,也點出智慧製造趨勢的持續加溫,特別是2012~2013年後,各國陸續推出智慧製造相關政策,帶動產業創新的新風潮。

資料來源:工研院電光系統所整理(2019/12)
圖一、1999~2019年智慧製造相關專利統計

以個別廠商來看,JTEKT為國際工具機大廠中智慧製造相關專利最多者,1999~2019年的專利申請量有731筆,所佔比重為31%,其次依序為OKUMA的603筆(佔26%)、DMG MORI的411筆(佔18%)、TRUMPF的330筆(佔14%)、AMADA的190筆(佔8%)、SCHULER的56筆(佔3%)等,詳見圖二。

資料來源:工研院電光系統所整理(2019/12)
圖二、1999~2019年智慧製造相關專利統計_廠商別

國內智慧機械及感測器推動概況

先進國家以政策力量,推動製造業的智慧化轉型與升級,如德國的工業4.0、美國的先進夥伴計畫等,我國政府亦不惶多讓,2016年推出智慧機械產業推動計畫,也是五大創新產業計畫之一,運用「精密機械」產業結合智慧化元素,如感測器、機器人等,發展符合市場需求的應用知識、經驗與技術服務,並提升為「智慧機械」產業,讓我國成為全球智慧機械及高階設備關鍵零組件的研發製造中心。

工業感測器及應用系統亦為創新主軸之一,運用智慧感測的檢測、判斷與資訊處理等功能,促進智慧機械、智慧製造、工業4.0等發展願景,唯受限於國產感測器多數為3C產業應用,未必能滿足工業環境的嚴苛要求,如精密度、耐髒汙、可靠度、使用壽命等,必須自研自製國產工業感測器,才能創造進口替代效益,同時滿足製造廠的客製化需求。

發展迄今,國內廠商已運用產創平台等政策資源,投入多個工業感測器的創新開發,如加速規模組、紅外線距離感測器、3D影像感測器等,可做為智慧機械產業發展的關鍵零組件,創造感測技術自主的效益。

更重要的是,國產工業感測器的應用加值及客製化,運用供需雙方的共同合作,可創造最適化的感測模組,主要原因為多數工廠的生產環境不同,包括加工機台、製程安排、人員素質等,採用國際大廠的工業感測器元件,通常是大量生產的標準化元件,可能客製化空間有限,或達到某種採購規模才能客製化,在在限制了國產智慧機械的創新發展。

因此,國產工業感測器的創新發展,包括標準化元件的大量應用,必須有國產工業感測器的規模經濟,才能有利可圖且永續經營,同時搭配顧客端的差異化要求,可能是不同機台或不同製程,若有自主技術的感測模組與系統,即可配合不同需求並提供差異化方案,或用感測資訊回饋的進一步發展,運用機器學習、深度學習及人工智慧等智慧化技術,更可創造國產工業感測器的差異化價值。

智慧工具機的創新應用案例

為說明國產工業感測器及應用系統的差異化價值,以下用均豪精密的國產加速規模組及系統為案例,藉此表達國產工業感測器的推動歷程,以及創新應用的跨產業合作效益。

均豪精密為國內自動化產業的領導廠商,特別是半導體、平面顯示器等高科技產業,看好智慧感測器的應用價值,以及中國大陸等後進廠商的快速崛起,國內智慧機械廠商必須加速創新,爭取到產創平台的政策資源挹注,開發出國產工業加速規模組,以及智慧診斷與預防維護系統(intelligent diagonsis maintenance system;簡稱IDMS),已順利導入高科技產業的創新應用,如晶圓切割機、LCD移載設備、裂片機、清洗機、真空泵等,以及傳統產業的應用加值,如製鞋廠的金屬加工機等。

不同於市售的標準化加速規模組,此國產方案採用人工智慧技術的問題分析及持續改善能力,執行步驟有:1.確認是否為振動問題;2.安裝振動感測器蒐集資料;3.資料數據萃取、取出有效特徵;4.建構專用的診斷模型;5. 資料演算與機器學習;6.評估分析、調整參數;7.預測推論。可以學習且避免發生前次的錯誤,透過專家知識及經驗累積,進一步達到預測功能,即是將人工智慧做為振動感測方案的重要技術,即時掌握工具機性能及健康程度,確保工具機的正常運作,提升生產效率及產出品質。

聚焦於工具機振動的應用加值,主要原因為攸關製造業顧客的加工問題,可能影響工具機的加工精度、品質、刀具壽命及生產效率,間接造成加工品質問題,或減少獲利空間,但工具機加工的振動原因頗多,可能是主軸、機械裝配、控制系統、伺服驅動等機台本身問題,或者是工具機外部的影響因素,如地腳安裝不穩固等,想要找出原因的難度高,通常要有經驗的工程師,透過工件振紋來判斷原因並提出改善方案,没經驗的工程師就不一定能找出原因,更面臨有經驗的工程師將陸續退休,間接造成製造業的經驗傳承問題。

此種做法係應用智慧感測技術,促進國產工具機的附加價值,如配合航太加工業的高品質、高精度、交貨期短、少量多樣化等生產需求,利用外掛式的國產振動感測模組,協助工廠的CNC工具機具備人工智慧的功能,可進行故障診斷及找出加工製程惡化的徵兆,從大數據分析找出規律性並建立診斷模式,利用機器學習掌握曾經發生的製造問題,做到提前預測與即時因應效益,避免相同製造問題重複發生,進而持續精進製造工藝,幫助製造工廠快速智慧化。

國內廠商自行開發的智慧診斷與預防維護系統,具有關鍵技術的自主性優勢,可以針對不同機種、不同製程需求提出最適化方案,已經導入相關機台、關鍵製程及關鍵零組件的應用加值,如綜合加工機、磨床、車床等各類工具機,以及品質測試設備與關鍵零組件等,只要三個步驟就可讓使用者快速學習及應用,即:步驟一、初始診斷模型訓練,步驟二、健診啟動與即時分數/燈號查閱,步驟三、事件自動分類與紀錄查詢,並透過機器學習進行機台健康診斷,屬於跨領域廠商合作的工具機智慧化,詳見圖三。

資料來源:均豪精密(2019/12)
圖三、機器學習健康診斷三步驟

例如,主軸健康狀態監診、軸向滑台運動健康狀態、監控磨輪的動平衡、主軸組裝品質檢驗、監控加工製程等功能,利用訊號特徵找出關鍵零組件在衰減與故障前後的健康狀態及差異性,做為診斷的基礎資訊,進一步累積專家知識及經驗,自動判斷異常趨勢及提早警告,有效達到預防維護機制,藉此即時掌握工具機性能及健康程度,確保工具機的正常運作,促進製造業提升生產效率及產出品質,詳見圖四及圖五。

資料來源:均豪精密(2019/12)
圖四、刀頭健康診斷
資料來源:均豪精密(2019/12)
圖五、主軸健康診斷

共同促進智慧化加值方案

根據Gardner的統計資料,2018年台灣工具機產值為4,700百萬美元,較2017年成長了7.1%,排名全球第七大,出口金額則為3,602百萬美元,排名全球第五大,出口比例更高達76.6%,屬於典型的出口導向型國家,高度仰賴海外市場。受到美中貿易戰的景氣動盪所影響,中國大陸等後進廠商亦快速崛起,也面臨高齡化社會的勞動力問題,台灣工具機廠必須創新求變,才能鞏固全球競爭地位。

經濟部工業局推動「智慧感測器應用產業推動計畫」,輔導國內廠商投入工業感測器的創新開發,如加速規模組、紅外線距離感測器、3D影像感測器等,已陸續有相關產品上市,並對應國產工具機的智慧化加值,必須滿足耐久性生產財要求的精密度、可靠度、使用壽命等,同時對應不同機台及不同製程要求,必須仰賴智慧機械及工業感測器的供需雙方共同努力,才能創造智慧感測的最適化方案。

 

文章轉載自工具機與零組件雜誌