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資訊頻道智慧制造無疑是工業4.0中最受矚目的焦點，除此之外，尚有智慧服務一環，善用工業物聯網(IIoT)力量、大數據分析與專家系統，設備制造商便能預支機臺問題的發生，主動聯絡客戶進行預知維修保養，進而保障客戶的生產力。
預知維修保養打破傳統例行維護、事后修復的售后服務模式，可防患于未然，讓機臺維持在高時間稼動率、高性能效率與高良率的最佳狀態。而能助設備制造商化被動為主動的關鍵，就在于透過IIoT實時振動檢測，掌握機臺生產力下滑的預兆，輔以品質分析工具，為機臺的健康把關。
掌握異常征兆 預知維修保養快易通
透過振動檢測判別機臺機械零件是否異常的手法由來已久，惟因早期專業分析人員不足，服務范圍受地域局限，加之資料整合歸納不易，難以將專業分析技術及經驗轉換成專家系統，因此未能受到廣泛應用。新漢IoT智動化事業群總經理林弘洲指出，拜工業4.0、IIoT、大數據等新興科技到位，解決上述瓶頸，預知維修保養可望普及到各式制造業。
今只要搭配感測技術，將機臺每個機械零件的振動頻率轉換成頻譜，再進行振動檢測分析，即可判別出機械零件是否異常。而振動數據可透過IoT智動化閘道器上傳到企業私有云，或是云端服務平臺，最后整合數據分析工具與第三方應用程式介面(API)，機臺預知維修保養工程師便能在生產過程中，在遠端同步監控機臺。
一旦判定機械出現異常振動，工程師便可隨即通報客戶進行移線作業，預防半成品或不良品報廢。而維修工程師則可于停機后檢修故障部位，無需在承軸、齒輪、馬達等成千上百個機械零組件中大海撈針尋找異常，進而縮短停機時間，讓機臺迅速恢復運作，提高時間稼動率。
改善機臺的性能效率與產出良率，也可以從品管數據分析著手。林弘洲解釋，CNC數控機臺、SMT打件機等不適合使用感測器的精密機械，可以現場生產管制系統(Shop Flow Control System)為基礎，并依完工件不良原因與產品履歷，追本溯源找到加工機具內的問題零件，排除異常。
智慧服務 知識就是力量
尤有甚者，云端平臺與大數據分析還可以協助建立專家系統，有系統地歸納、儲存、管理資深人員的專業知識與技術經驗，并以此為基礎進行分析。專家系統除了提供可媲美人類專家的建議或解答，還可自動學習，持續精進推導分析的正確性。且在云端的架構下，也可打破地域限制，在遠端集中監控裝置在全球各地的機臺。
值得一提的是，制造現場數據的歸集不僅可開創預知維修保養服務，亦適用于其他智慧服務的創新。例如機臺制造商從遠端擷取的機臺狀態，可轉譯成各個客戶的使用習慣，并據此提出使用改善建議，提高機臺的性能效率；或者是在機臺使用期到期前，依據客戶的生產模式，主動推薦合適機種替換；又或者是當機臺操作出現錯誤時，利用IoT智動化閘道器歸集錯誤訊息，作為機臺設計改善的參考。
預知維修保養可應用于生產機具、冰水主機、空壓機等各式機臺與設備。新漢推出的預知維修保養系統解決方案，提供從軟硬體系統導入到專業振動分析等完整服務，已成功協助半導體制造業建立預知維修保養的能力。此外還擬將觸角延伸到石化、紙業、電子制造業，並協助機械制造商建立智慧服務的能力。
可以想見，在工業4.0與IIoT推波助瀾之下，加值型的智慧服務勢必將成為機臺商營收成長的新動力，革新往昔以產品銷售為主的營運模式，朝向智慧制造與智慧服務并重邁進。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號