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富強鑫精密工業跳脫設備製造觀點剖析射出成型智慧製造的瓶頸與需求 -intelligent ManuFactory4.0 智慧製造工廠管理系統

摘要"

近年來隨著工業4.0理念在全球不斷發酵,不論是德國「工業 4.0」、美國的先進製造政策、日本的人機共存未來工廠、韓國的下世代智慧型工廠,還是中國製造 2025 計畫,全球主要國家均積極推動建構網實智慧化製造、生產、銷售系統,以快速反應或預測市場需求成為全球搶單競爭關鍵。

關鍵詞:富強鑫、射出成型、工業4.0、物聯網、大數據、雲端智能、智慧化射出機

臺灣同樣地也面臨工作人口縮減及全球競爭的雙重壓力下,面對德國、日本技術領先者,以及中國的紅色供應鏈威脅,台灣射出成型機產業面臨極大的挑戰,如何可以在強勁對手環繞四周中異軍突起。如何跨領域整合各方技術資源來應用,使產業朝向高效率、高精度、高智慧化及客製化與整廠整線輸出的方向來發展,以打破傳統單機販售商業模式,從垂直(供應鏈)到水平整合(週邊設備、系統),以系統化方式銷售,加速智機產業化及產業智機化。
工業物聯網與工業4.0核心架構,由三個領域技術進行高度整合。分別為資訊系統(Information Technology, IT)、操作技術(Operational Technology, OT)與通訊技術(Communication Technology, CT),如圖1所示。工業4.0、物聯網、大數據與雲端智能的產業需求開啟IT與OT兩大領域的對話,OT領域的傳感器獲取數據,上傳IT領域的雲端中心執行大數據分析,再加上機器設備間的通訊技術(Communication Technology;CT)的需求,未來將繁衍出各種創新應用的技術與服務。
射出製程受模具設計、材料配方、環境溫濕、機台與周邊設備性能與老化狀態及工藝變數的變化而受影響。模具試模作業、量產作業或換線生產因機台與周邊設備性能、生產環境略有差異,使試模工藝變數通常無法直接移植量產或換線使用,需再次進行人工變數調整。量產過程隨時間演變,材料批次、環境溫濕、工藝變數與機台與周邊設備老化狀態等因素使製程能力產生偏移,這些現象導致人力、時間與材料成本增加與浪費。
繁雜的射出成型OT領域製造狀態,使得射出成型智慧製造系統在3T的核心架構下即將面臨新的瓶頸挑戰:(1)量測監視:量測什麼,怎麼量? (2)數據收集:紀錄什麼,設備之間如何溝通? (3)製程建模:怎麼建模,用甚麼方法建模?以及(4)智慧決策:適應控制的演算法則、如何管理生產降低浪費?

 

圖1   工業物聯網與工業4.0核心架構


(1) 量測監視
射出成型工藝的變數難以計數,以大量的感測器監視製程的變數將造成生產成本的增加與數據演算資源的徒增,若能搭配量產的領域知識限縮監視的關鍵變數與使用適當的環境感測器,將有利於未來數據蒐集、解析建模與智慧決策的執行。
(2) 數據收集
傳統成型僅進行機台的設定變數紀錄,未能擴及紀錄熔體變數的概念,然而蒐集的變數數據僅能就射出機台的穩定性進行解析。系統性地蒐集熔體變數用以掌握熔體在模穴中流動的行為,完整複製生產過程的變數,才能確保塑件品質的一致性,這需確保機台、周邊設備、模具系統有共同溝通的語言。除此之外,以專用的通訊協定在網路上傳輸龐大的數據有其困難度,這也關係著邊緣運算的技術發展。
(3) 製程建模
射出製程工藝受模具設計、材料配方、環境溫濕、工藝變數與機台與周邊設備狀態等數以百計的的變數變化而影響的生產特徵,以大數據解析方式進行製程模型的建模解析,不利於射出成型的生產建模,常因尚未建模完成即結束生產,大數據解析方式可能阻礙射出成型領域智慧化的發展。
(4) 智慧決策
若量測監視、數據蒐集與解析建模的方式得以突破,則如何讓蒐集的數據產生真正的加值將是重中之重的課題。當智慧化生產過程中感測器蒐集數據與製程模型比對鑑別出品質或生產效益的差異時,生產設備系統如何產生工藝變數調整的對應決策;生產管理系統如何根據生產製程的統計報告進行資源調度的對應決策,此目標才是實現數字化工廠管理的目的。
熔體在模穴內部的流動行為是所有工藝變數的影響結果,若能確保熔體在模穴內部流動行為的一致性,即能確保每一個模次所生產的塑件品質的一致性。然而熔體在模穴內部的流動行為是一個黑盒子,射出機台現有的感測器僅能鑑別射出機作業性能的差異,因此射出機台若能透過設置於模穴內部的感測器感知熔體在模穴內部的流動行為,紀錄每模次熔體在模穴內部流動的壓力或溫度的變化曲線,經過壓力或溫度的特徵值萃取建立簡單的比對模型,即可針對塑件品質的差異做及時的鑑別。
塑模者可根據模具試模作業紀錄的模穴壓力或溫度訊號監視系統記錄良品成型過程曲線,未來換線生產時,塑模者僅需依照紀錄的模穴壓力或溫度曲線直覺式的進行射出成型變數的調整即可生產品質一致的產品。量產作業時材料批次、環境溫濕、工藝變數及機台與周邊設備老化狀態影響產品品質時,監視系統將傳送訊息至週邊設備與機械手臂,進行自動補償與不良品篩選作業,達到生產與SQC(Statistical Quality Control)過程中的人工與材料的成本節省。除此之外,射出機台亦可針對模穴壓力或溫度訊號的差異自動進行工藝變數的即時修正與補償的調控,確保產品生產過程品質的一致性。
圖2為射出成型智慧製造系統突破3T核心架構下突破瓶頸挑戰作一個很好的演示,以1模2穴的收納盒為例,如圖3所示,模穴壓力感測器透過專用同訊協定偵測收集熔體在模穴內部的流動行為的壓力訊號,當材料黏度發生變化導致熔體在模穴中的流動行為發生改變時,射出機台控制器比對壓力曲線的特徵值差異,經過特定的演算法則調控相對應的工藝變數,使60模次的產品重量全距由原本的6.65 g降低至2.97g,有效的抑制材料黏度變化所帶來的品質變異。

 

圖2   射出成型智慧製造系統在4個瓶頸的演示

 

圖3   黏度變異適應控制系統


傳統改善的手法由人工手寫紀錄數據,進而分析、檢討訂立改善目標,使用甚多的人力與工時,人力抄寫下衍生出紀錄遺漏或記錄錯誤,讓數據無法呈現真實與即時的異常原因,常導致生產管理改善的效果無法彰顯。
生產管理是有計劃、組織、指揮、監督調節的生產活動,面對複雜的生產環境,常有品質不穩定與交期延誤等異常問題,要在繁瑣的生產流程中找出問題的真因,需要仰賴數據的採集與分析。為了簡化生產管理、降低管理人力成本,自動記錄生產資訊並進行動態分析極為重要。即時生產資訊的動態呈現與紀錄,才能把握生產資源調度的空間,探勘不易觀察的隱性問題。
iMF4.0 (intelligent ManuFactory4.0)系統架構如圖4所示,分成雲端的生產管理系統與分析報告系統為主,現場端則以生產看板系統與生產執行系統為主。雲端的生產管理系統以負責建立設備、模具、材料等資料庫做為管理的基礎、從事設立工單、制定排程等作業,現場端機器與輔機設備相互通訊,生產履歷完整紀錄,回傳數據至分析報告系統進行統計分析產生分析報告,快速解析生產問題真因。

 

圖4   iMF4.0智慧製造生產工廠管理系統架構


現場端以智慧化射出機為主體,周邊設備及感測器通訊,採用Euromap77規範,統一通訊方式,方便採集所有資料傳送至機台控制器,將生產所需熔體變數都囊括在射出機的控制器內,透過OPC UA通訊協定提供雲端紀錄與運算,系統以圖形式數據管理介面回傳生產看板系統,即時顯示與監視生產趨勢,提升現場生產異常的應變速度。生產執行系統輔助自動記錄停機時間/異常事件,巡廠人員點選回填停機/不良成型原因,使分析報告系統能即時分析生產稼動效能與不良成型原因。雲端與生產兩端系統相輔相成以求資料真實、即時與改善。
iMF4.0有別於一般製造執行系統(MES),本系統針對射出場域規劃,有效融合操作科技(Operation Technology,OT) 、資訊科技(Information Technology,IT)與通訊科技(Communication Technology, CT),亦即以OT萃取場域的生產特徵,IT與CT串聯機台設備的訊息,架構精簡實用,維護簡單成本相對低廉,適合中小企業管理應用。同時也為大型企業保留資料交換接口,可快速結接運行的MES系統。
工業物聯網與工業4.0核心價值即是數據創新、服務創新為軸心,意即製造業也需要如同服務業,將其經營核心擺在服務之上,凡事皆以滿足客戶需求為依歸,屆時機械設備業需跳脫傳統設備實體銷售、維修與教育訓練等服務,必須懂得善用ICT技術,直接或協助對最終用戶提供實現數字化工廠生產管理的與技術服務方案。

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