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東海專欄
日本物聯網 最新技術趨勢與實例
2020.04.16∣瀏覽數:366

物聯網(IoT)以工業4.0的發展為契機,不僅是大型企業,中小企業也開始發展。近年來導入了AI與機器人,同時也嘗試使用5G高傳輸通訊技術。日本政府為了配合世界潮流趨勢,推薦各家企業公司進行數位轉型(Digital transformation)。

本欄主張在推動精實變革的同時,有效結合智慧製造趨勢。 在2018年8月號,我曾介紹過工業4.0與物聯網的發展情況, 2019年1-2月號則介紹了中小企業的進行狀況。這段時間,物聯網出現了許多變化,這次就以物聯網為主題,向大家介紹最新技術趨勢與日本中小企業的實例。

物聯網相關最新技術
2016年起,海外與日本的大型企業開始導入物聯網,2018年開始出現了中小企業的實例,對於物聯網發展動向感到有興趣的企業愈來愈多,試著進行的實例也開始變多。日本各地舉辦了許多的宣傳、展覽與研討會,我所居住的名古屋與岐阜的周邊區域開辦不少相關的討論會,介紹當地中小企業實際導入的案例。另外,運用物聯網的改善活動,也開始有增加的趨勢。

初期是在製造現場收集實際資訊,以螢幕顯示器掌握現場狀況。現在則是收集龐大的數據資料,用AI進行預測分析工作。AI 在1950~60年代引領了第一次風潮,以推論和檢索的方式解開問題點,執行能力只有下西洋棋或黑白棋的程度。這不僅是50年前的AI理論基礎不夠周全,電腦的運算處理能力也不足。

接著是第二次的AI風潮,在80~90年代出現的專家系統 (Expert system)。這項系統能將專家的知識保存在電腦中, 並以此為根基進行推論,但是無法超越專家的知識領域。此外, 當時仍以手動輸入的方式進行知識資料庫化,因此造成了龐大的人力負擔。此時,電車路線檢索與電梯操作已達到了應用化的程度。

2006年左右到現在是第三次AI風潮,出現的是深層學習(Deep Learning)。AI對於輸入的資料,以及電腦本身具備的特長,都能進行判別,並學會相關知識與模式。最為人熟知的例子,就是照片資料的讀取判別,這是將製造過程應用在品質管理或故障診斷, 機器本身會學習掌握下次應該採取何種對應方式。由於AI普及化的緣故,開始出現了便宜的套裝軟體,並應用在各種不同的領域, 同時出現了愈來愈多的相關實例。

此外,也開始進行了機器人的導入。在過去的汽車產業中,大多數的機器人都運用在大量生產上,現在已開始投入到少量多樣化的生產現場。

機器人本身不僅擁有學習功能,利用搭載AI的機械控制裝置,能更加順暢運行,避免產生無謂的動作。另外,機器人裝上了攝影機之後,可以從各種不同的零件中挑選出適合的對象。目前機械控制裝置的價位仍然很高,然而透過這項技術的運用,過去被認為很難導入機器人的多樣少量化生產現場,今後導入機會將會變得更大。

從摸索邁向成熟
除了在製造現場導入機器人,事務部門也同時進行機器人流程自動化(RPA,Robotic Process Automation)的導入。日本從今年度開始實行了工作方式改革,不僅是現場工 作,行政工作也必須進行合理化的調整。將現狀(As is)、改善(Can be)、目標(To be)加以明確化,並按照上述流程對於行政 工作系統進行業務改革,自動化傳遞現場製造生產與事務部門資訊。

伴隨次世代的5G通訊商用化,日本從今年春天開始推展這項技術。5G通訊可以進行大容量的高速資料傳輸,不會產生延遲,並對應傳送到大多數的機器,作為推行公司內外物聯網通訊方式而備受期待。

工廠透過無線化的推行,變更廠內動線與控制自動導引車(AGV,Automated Guided Vehicle)開始出現可行的機會,然而工廠內的機械或材料可能會產生通訊問題。雖然這項技術無法立刻達到應用化程度,今後的發展動向仍然受到許多注目。
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