智能工廠的精髓在于智能自動化，而智能自動化主要植基于三個層次，由下往上依序是“設(shè)備接入層”、“數(shù)據(jù)采集層”及“應(yīng)用接入層”；意欲貫穿三大層面，成功打造工業(yè)4.0智能工廠，則有賴廠務(wù)管理與信息單位攜手合作，雙方亟需共同推動的事項甚多。
　　在近期，有知名計算機(jī)大廠的董事長針對物聯(lián)網(wǎng)發(fā)表看法，他認(rèn)為，環(huán)顧物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，真正的主體價值，乃在于擁有智能型服務(wù)的“網(wǎng)”，但很可惜的是，多數(shù)的供貨商、甚或需求端，似乎都搞錯了方向，誤將物聯(lián)網(wǎng)錯置為“聯(lián)網(wǎng)物”，反倒把價值訴求彰顯于“物”、也就是終端設(shè)備之上，無怪乎現(xiàn)今許多聯(lián)網(wǎng)物解決方案的商業(yè)價值都不高，獲得的市場回響也相當(dāng)有限。
　　因此制造企業(yè)大費周章推動生產(chǎn)信息的數(shù)字化，再延伸到機(jī)器端形成機(jī)聯(lián)網(wǎng)，其間布建為數(shù)可觀的傳感器、遠(yuǎn)程I/O模塊或控制器、無線轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)集中器，也在后臺建立了SCADA圖控系統(tǒng)，終極目的絕對不僅止于將大量機(jī)臺設(shè)備的狀態(tài)信息，實時傳送到中控室，接著通過SCADA接口呈現(xiàn)出來而已，如果沒有后續(xù)的延伸應(yīng)用，這般應(yīng)用場景充其量也只是部署眾多「聯(lián)網(wǎng)物」，對于提升制造企業(yè)的生產(chǎn)力、競爭力，其實沒有太大幫助。
　　所以政府在定義工業(yè)4.0的過程，除了訴諸物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)聯(lián)網(wǎng)外，也強(qiáng)調(diào)必須再借由系統(tǒng)管理、巨量數(shù)據(jù)(制造+服務(wù))技術(shù)與精實管理，達(dá)成聯(lián)網(wǎng)服務(wù)制造系統(tǒng)之創(chuàng)新營運模式；顯見真正的好戲，并未在物聯(lián)網(wǎng)或機(jī)聯(lián)網(wǎng)等環(huán)節(jié)劃下句點，換言之，舉凡設(shè)備接入、數(shù)據(jù)采集甚至是應(yīng)用接入，都只是企業(yè)賴以強(qiáng)化生產(chǎn)力、競爭力的必要手段，而非目的。
　　奠基開放標(biāo)準(zhǔn)  確保前后臺整合無憂
　　有業(yè)者認(rèn)為，為了讓后續(xù)的故事可以發(fā)展得更為璀璨亮麗，從而為企業(yè)帶來巨大效益，則包括在設(shè)備接入、數(shù)據(jù)采集及應(yīng)用接入等層次所鋪陳的每一個梗，都必須要有延展下去的空間，因此如何確保整個關(guān)鍵技術(shù)策略的推動，每一步都奠基于標(biāo)準(zhǔn)化及開放資源，對于不管是廠務(wù)管理或信息單位，肯定都是極其重要的課題。
　　比方說，針對智能自動化的中間層次，意即“數(shù)據(jù)采集層”，必須藉助標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通訊標(biāo)準(zhǔn)，例如具有輕量化優(yōu)勢的MQTT(MQ Telemetry Transport)協(xié)議，在傳感器、制動器、裝置、應(yīng)用等各式底層對象，以及上層云端平臺之間，得以進(jìn)行安全無虞的雙向通訊。
　　至于再往上一層的“應(yīng)用接入層”，一方面需要建立標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用接入服務(wù)，譬如RESTful API，二方面則需援引開放性流程設(shè)計方式，孕育IoT可視化流程，而針對流程編輯部份，現(xiàn)今越來越多業(yè)內(nèi)人士已傾向采用一項名為Node-Red的開源工具，它是一個基于Node.js，并借由瀏覽器運行的可視化流程編輯器，訴求讓使用者僅需通過拖、拉、放等簡單步驟，完全不需要撰寫程序，即可通過組件的串接快速勾勒IoT應(yīng)用流程，其內(nèi)含應(yīng)用端的后臺系統(tǒng)、前臺裝置設(shè)備，以及不同設(shè)備通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)所連結(jié)的I/O節(jié)點，旨在以最快速度將生產(chǎn)流程數(shù)字化。
　　前述三層式體系結(jié)構(gòu)，輔以結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化及開放資源元素，是否已經(jīng)締造出成功案例？答案是肯定的，譬如某家紡織廠，便依循這般模式，為內(nèi)部染整設(shè)備導(dǎo)入物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，利用無線轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)集中器等中介裝置，確保染料儲存、調(diào)色、染料分配輸送、染色直到布車等不同生產(chǎn)流程的信息，一路走來皆可不間斷實時傳送，進(jìn)而創(chuàng)造諸多立竿見影的效益，包括讓物料損失幅度減少6個百分點，染色精準(zhǔn)度從原本85%推升到90%，因應(yīng)染整制程所需投入的人力，也由原來的11人減為6人，林林總總算下來，一年可回收的報酬高達(dá)百萬美元，可謂成效卓著。
　　另一電子設(shè)備制造商，充分運用了現(xiàn)今最被廣泛采用的Web服務(wù)——RESTful API，據(jù)以串接前后臺的各類型儀表板、數(shù)據(jù)庫、MES或ERP...等等節(jié)點，俾使管理端可通過統(tǒng)一接口，集中監(jiān)視與控制所有現(xiàn)場維運設(shè)備、工業(yè)自動化系統(tǒng)，以及物聯(lián)網(wǎng)感測設(shè)備。
　　工業(yè)4.0效應(yīng)  在各產(chǎn)業(yè)逐步遍地發(fā)酵
　　值得一提的，伴隨政府工業(yè)4.0推動計劃應(yīng)運而生的諸多示范案例，也頗具借鏡與學(xué)習(xí)的價值。以工具機(jī)產(chǎn)業(yè)為例，原本其潛在客戶之一的航天制造廠，大多采用進(jìn)口工具機(jī)，盡管此舉有助于接單，但設(shè)備購置成本偏高，也讓售服維修停機(jī)時間隨之延長；而臺灣工具機(jī)廠為搶進(jìn)此一高附加價值市場，并協(xié)助航天制造廠解決過往難題，遂利用CPS數(shù)字設(shè)計與制造技術(shù)，藉由遠(yuǎn)程平臺提供切削制程策略，藉以加值設(shè)備制造服務(wù)水平(含括制程模擬、自主排程、預(yù)兆診斷、產(chǎn)能監(jiān)控、生產(chǎn)履歷等項目)，與此同時，也藉由CPS傳動系統(tǒng)應(yīng)用力仿真，快速縮短50%試制時間，并提高加工效率達(dá)4倍之多，連帶通過輕量高剛性結(jié)構(gòu)數(shù)字設(shè)計，降低兩成材料成本，使其如愿叩關(guān)航空零組件加工用工具機(jī)市場，且單機(jī)價格由原本人民幣210萬元提升為335萬元。
　　此外，自行車業(yè)者為了解決3K(辛苦、危險、骯臟)作業(yè)環(huán)境下的缺工問題，更為了銜接技師老化遺留的人才斷層，且亟思更有效呼應(yīng)市場精品化趨勢，故而導(dǎo)入工業(yè)4.0方案，一方面建立一個涵蓋數(shù)字結(jié)構(gòu)自動生成、碟煞結(jié)構(gòu)熱傳分析、鏈條傳動系統(tǒng)仿真、車架動力機(jī)構(gòu)模擬等智能機(jī)能的CPS數(shù)字設(shè)計與制造平臺，二方面則借助云端服平臺、傳感器(含車況感測、生理感測)，孕育出諸如騎乘模擬、風(fēng)阻模擬等智能服務(wù)。通過上述改造計劃，該自行車業(yè)者得以縮短新產(chǎn)品開發(fā)時間，并且受惠于客制化產(chǎn)品與智能化服務(wù)，使整車出口平均單價為之上揚(yáng)。
　　而在印刷電路板(PCB)產(chǎn)業(yè)方面，則亟欲扭轉(zhuǎn)現(xiàn)今諸多不利因素，包括大量依賴人工操作無法提升產(chǎn)品精度與良率，現(xiàn)有檢測系統(tǒng)耗費人工過大、無法提升生產(chǎn)效率，以及智動回饋不足、無法承接少量多樣訂單，于是決定結(jié)合感測與網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、智能機(jī)械與機(jī)器人應(yīng)用、大數(shù)據(jù)分析，及精實管理(生產(chǎn)排程優(yōu)化)等完整元素，導(dǎo)入工業(yè)4.0方案，期使產(chǎn)線具備自動感知、預(yù)測與配置能力，且可充分支持彈性生產(chǎn)，且一并建立多樣化高良率、彈性快速的制造模式，終至實現(xiàn)PCB全線生產(chǎn)智動化。
　　至于面板廠，則通過模擬訊號采集模塊進(jìn)行機(jī)械手關(guān)節(jié)的特征值訊號采集，以實現(xiàn)設(shè)備全面感知，并以SCADA圖控軟件實現(xiàn)云端智能運算與異常報警的功能，以期大幅降低產(chǎn)線停機(jī)風(fēng)險，同時落實關(guān)鍵設(shè)備之預(yù)防保養(yǎng)；其具體做法，乃是在廠區(qū)設(shè)備間布建大量分布式數(shù)據(jù)采集模塊，藉此完整收集機(jī)臺設(shè)備的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，借由合理成本達(dá)到現(xiàn)場端全面感知，若是從中察覺異常數(shù)據(jù)，便實時上傳云端，再利用圖控軟件進(jìn)行特征值分析與遠(yuǎn)程設(shè)備監(jiān)控，以利在最短時間內(nèi)排除障礙，不僅大幅降低現(xiàn)場巡檢之人力需求，更藉助預(yù)防保養(yǎng)機(jī)制而大幅減少停機(jī)風(fēng)險。