利用網(wǎng)宇實(shí)體系統(tǒng)(CPS)架構(gòu)的5C元素,，有助于衡量不同制造業(yè)族群在工業(yè)4.0的技術(shù)成熟度，以及在導(dǎo)入工業(yè)4.0應(yīng)用與策略時(shí)所面臨的挑戰(zhàn)…

　　工業(yè)4.0(Industry 4.0)正成為時(shí)下熱門的關(guān)鍵詞,，大家都在討論如何透過人機(jī)協(xié)作的方式,，在這一波數(shù)字化浪潮中提升制造價(jià)值鏈的效率與生產(chǎn)力。

　　然而,，根據(jù)Mckinsey在去年針對全球制造相關(guān)業(yè)者進(jìn)行的工業(yè)4.0調(diào)查顯示,，目前大約只有四成的業(yè)者在實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的應(yīng)用與策略方面取得成效。

　　工業(yè)4.0究竟只是市場炒作一場,，還是可透過轉(zhuǎn)型帶來希望的絕佳機(jī)會?業(yè)界在實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的過程中究竟遭遇到哪些問題?目前的實(shí)施成效如何?未來又該如何跳脫市場炒作,，真正落實(shí)工業(yè)4.0?

　　對此，英特爾(Intel)亞太區(qū)制造業(yè)解決方案總監(jiān)李立仁表示,，制造業(yè)是一個族群多元且分散的產(chǎn)業(yè),，包括半導(dǎo)體、汽車,、石化,、組裝、金屬加工與紡織等等,。不同的族群在技術(shù)的使用與成熟度方面各不相同,，因此在工業(yè)4.0發(fā)展道路上處于不同的位置，所面臨的問題也不盡相同,。

　　因此,，他指出，藉由網(wǎng)宇實(shí)體系統(tǒng)(Cyber Physics System)架構(gòu)的5個元素(5C)——連結(jié)(Connect),、轉(zhuǎn)化(Convert),、虛擬(Cyber)、認(rèn)知(Cognitive)與配置(Cofigure),，有助于業(yè)者評估自家公司在工業(yè)4.0發(fā)展的技術(shù)成熟度以及面對的挑戰(zhàn),。

　　借助網(wǎng)宇實(shí)體系統(tǒng)的5C架構(gòu)，有助于衡量導(dǎo)入工業(yè)4.0的技術(shù)成熟度

　　在最基本的連結(jié)(connect)階段,，必須把工廠設(shè)備和業(yè)務(wù)整合(M2B),、機(jī)器對機(jī)器(M2M)整合起來，而其挑戰(zhàn)就在于如何將設(shè)備機(jī)臺的訊息轉(zhuǎn)化成可供大數(shù)據(jù)和人工智能(AI)進(jìn)行分析用的數(shù)據(jù),。因此,，在這個階段的重點(diǎn)是如何以物聯(lián)網(wǎng)(IoT)實(shí)現(xiàn)M2M的結(jié)合以及操作技術(shù)(OT)與信息技術(shù)(IT)的整合。

　　在鏈接之后,，就必須把OT的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值可分析的信息,。例如如何將設(shè)備機(jī)臺的數(shù)據(jù)導(dǎo)入大數(shù)據(jù)平臺,，以支持失效分析、良率分析等不同應(yīng)用場景,。而在虛擬階段中的關(guān)鍵在于Cyber Twin,，具備實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵能力;可在連接所有的設(shè)備端點(diǎn)后，實(shí)現(xiàn)虛擬化,、同步化的數(shù)字工廠,，并具備感知、預(yù)測的能力,，并進(jìn)一步用于模擬與重新排程,，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的結(jié)果,。

　　而在設(shè)備連結(jié),、具備智慧化分析運(yùn)算后，下一步的認(rèn)知階段重點(diǎn)在于確保累積的數(shù)據(jù)進(jìn)入學(xué)習(xí)系統(tǒng),，并整合邊緣,、大數(shù)據(jù)以及讓工廠自主學(xué)習(xí)的重要技術(shù)——人工智能(AI;包括機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí))，實(shí)現(xiàn)自我診斷與決策,。

　　最后是根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境,、訂單需求、機(jī)臺設(shè)備等變化,，不斷自行重新排程至優(yōu)化的執(zhí)行與計(jì)劃結(jié)果,，目標(biāo)在于達(dá)到自主配置的工廠/企業(yè)/價(jià)值鏈。

　　李立仁指出,，“5C代表工業(yè)4.0的五個能力階段,，面對的典型問題各不相同?！睆奈锫?lián)網(wǎng)的連結(jié),、OT到IT轉(zhuǎn)化、Cyber Twin的模擬,、AI能力的自主學(xué)習(xí)到自主配置優(yōu)化的工廠,，不同的族群或客戶在每個階段的技術(shù)成熟度不同，也分別遭遇不同的挑戰(zhàn),，必須先確定客戶發(fā)展至哪一個階段,，遭遇哪些問題，才能建議其技術(shù)導(dǎo)入方向,。

　　除了技術(shù)的成熟度以外,，發(fā)展工業(yè)4.0還需要高度的人力資源與資本資源的投入，畢竟這還是一個高度成本競爭的環(huán)境,，但要如何確定導(dǎo)入藍(lán)牙,、物聯(lián)網(wǎng)還是AI等技術(shù)的投資報(bào)酬率(ROI)呢?

　　因此,，具有商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用場景也是目前進(jìn)入工業(yè)4.0的障礙之一。

　　李立仁建議,，先找到一個好的應(yīng)用場景或轉(zhuǎn)型其他商業(yè)模式,，例如提升良率或設(shè)備維修服務(wù)，將有助于發(fā)掘出新的商機(jī),，落實(shí)工業(yè)4.0的愿景,。例如，有些業(yè)者導(dǎo)入工業(yè)4.0后,，將設(shè)備維運(yùn)變成一種服務(wù),，取得客戶端的設(shè)備運(yùn)作數(shù)據(jù)，在云端同步運(yùn)算,，同時(shí)介入設(shè)備的控制系統(tǒng),，進(jìn)行故障排除的服務(wù)。

　　此外,，建立完整的生態(tài)系統(tǒng)也至關(guān)重要,。如果每一家方案供貨商都提出針對片段范圍的方案或升級而不進(jìn)行整合，其成效也會大大折扣,。因此,，在發(fā)展工業(yè)4.0的道路上，跨生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴之間垂直整合,，提供端對端的解決方案,，也有助于產(chǎn)業(yè)加速導(dǎo)入。