IT+OT深度融合，強(qiáng)化企業(yè)數(shù)位優(yōu)化的手法流程

文：曹永誠(chéng) 2021-4-26

智慧製造 智慧機(jī)械 數(shù)位轉(zhuǎn)型 IT+OT

本文分享，IT+OT深度融合如何幫助製造業(yè)工廠，從數(shù)位化後的數(shù)位優(yōu)化，走向數(shù)位轉(zhuǎn)型的路徑與手法流程；並依圖示由左到右，逐一揭示九個(gè)里程碑的應(yīng)用。

前兩篇文章，除了分享製造業(yè)工廠的數(shù)位化、數(shù)位優(yōu)化與數(shù)位轉(zhuǎn)型的架構(gòu)與價(jià)值外；也說(shuō)明如何從智慧製造與智慧機(jī)械雙引擎上下合力，來(lái)提升製造業(yè)新競(jìng)爭(zhēng)力。這其中的核心關(guān)鍵技術(shù)，必須從全方位掌控機(jī)臺(tái)全生活週期的數(shù)據(jù)，即以IT+OT深度融合的創(chuàng)新應(yīng)用，來(lái)強(qiáng)化數(shù)位優(yōu)化。

《延伸閱讀：智慧製造與智慧機(jī)械雙引擎合力，加速企業(yè)數(shù)位轉(zhuǎn)型》

《延伸閱讀：IT+OT深度融合創(chuàng)新應(yīng)用，落實(shí)企業(yè)數(shù)位轉(zhuǎn)型之路》

本文將進(jìn)一步分享，IT+OT深度融合如何幫助製造業(yè)工廠，從數(shù)位化後的數(shù)位優(yōu)化走向數(shù)位轉(zhuǎn)型的路徑與手法流程。下圖一顯示，由左而右是推進(jìn)路徑，①②③④⑤⑥⑦⑧⑨則是標(biāo)示各里程碑的應(yīng)用。

然而，製造業(yè)工廠極度複雜，千人千面，不可能一概而論，所以這路徑是經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)化。實(shí)務(wù)上，工廠推進(jìn)時(shí)，不太可能全產(chǎn)線/全機(jī)臺(tái)與全職能都一併同步推進(jìn)，況且這樣的投資報(bào)酬率反而不高，還是得依照優(yōu)先次序、個(gè)別推進(jìn)後再互相帶動(dòng)。下文將針對(duì)圖一展開(kāi)說(shuō)明逐步推進(jìn)的可行走法。

數(shù)位化走向數(shù)位優(yōu)化

如同上一篇所述，製造業(yè)企業(yè)進(jìn)行數(shù)位轉(zhuǎn)型的第一步就是要先數(shù)位化°請(qǐng)參考圖一中的①所示 (以下簡(jiǎn)稱為①，下文的其它標(biāo)示都是雷同)，IT端大多會(huì)導(dǎo)入ERP/MES等系統(tǒng)，以表單+流程來(lái)管理公司，畢竟『管理靠制度、制度靠表單、表單靠電腦』°透過(guò)IT系統(tǒng)的導(dǎo)入，讓企業(yè)從數(shù)位化走向數(shù)位優(yōu)化，如②所示°

但在OT端就比較吃力了，傳統(tǒng)的機(jī)臺(tái)設(shè)備常缺乏感測(cè)器、有些感測(cè)器則是類比錶頭，因此如③，OT透過(guò)安裝感測(cè)器，並將類比錶頭改成數(shù)位等等，才能讓OT端做到數(shù)位化階段的電腦化°

但這還不夠，若數(shù)據(jù)只存放於機(jī)臺(tái)控制器，或僅能顯示在各類錶頭的小螢?zāi)?，並不算完成OT數(shù)位化°這些數(shù)據(jù)須透過(guò)工業(yè)互聯(lián)，例如：以機(jī)聯(lián)網(wǎng)連接機(jī)臺(tái)控制器、或物聯(lián)網(wǎng)連接感測(cè)器或錶頭，將所有的數(shù)據(jù)串接、處理、儲(chǔ)存與應(yīng)用，這才算是完成OT端的數(shù)位化°

數(shù)位優(yōu)化的可視化─知道發(fā)生甚麼事

數(shù)位化後的第一步就是透過(guò)數(shù)據(jù)的可視，協(xié)作製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，以『感知現(xiàn)在』引導(dǎo)做對(duì)的事情、對(duì)的決策°

以O(shè)T端來(lái)說(shuō)，最簡(jiǎn)單的方式就是將感測(cè)器的數(shù)據(jù)直接顯示，如④所示°但問(wèn)題是製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)人員多數(shù)對(duì)這種感測(cè)器的原始數(shù)據(jù)『無(wú)感』，大概就僅能拿來(lái)確認(rèn)是否超過(guò)上下限等等，對(duì)於現(xiàn)場(chǎng)的協(xié)助效益度不高°

例如：安裝振動(dòng)感測(cè)器可以對(duì)馬達(dá)與軸承的健康做診斷°但若直接把這種昂貴感測(cè)器的高頻數(shù)據(jù)，在現(xiàn)場(chǎng)的人機(jī)介面中直接顯示，說(shuō)真的，除了少數(shù)特別受過(guò)相關(guān)訓(xùn)練者之外，絕大多數(shù)現(xiàn)場(chǎng)人員都會(huì)無(wú)感°

此時(shí)得透過(guò)工業(yè)機(jī)理-白盒子拆解的模式，將感測(cè)器所想偵測(cè)的部件或工藝，以相對(duì)應(yīng)的物理/化學(xué)定律做轉(zhuǎn)換，例如：將感測(cè)器的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成健康指標(biāo)數(shù)據(jù)，如⑤°又例如：振動(dòng)感測(cè)器數(shù)據(jù)可以採(cǎi)用FFT(快速傅立葉轉(zhuǎn)換)在頻率軸向來(lái)確認(rèn)N次諧波的特徵，估算出馬達(dá)的健康指標(biāo)°

很多部件都有其特性曲線，透過(guò)相對(duì)應(yīng)的工業(yè)機(jī)理可以分析出在時(shí)間軸向的特性曲線的偏移量，從而估算出健康指標(biāo)數(shù)據(jù)°而這些經(jīng)過(guò)工業(yè)機(jī)理處理過(guò)的OT數(shù)據(jù)的可視化，對(duì)製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的協(xié)作才會(huì)真正有效°

數(shù)位優(yōu)化的透通化─知道為何發(fā)生

對(duì)製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)來(lái)說(shuō)，快速找到問(wèn)題的根本原因後治本解決，才能降低浪費(fèi)°然而經(jīng)常發(fā)生問(wèn)題，就會(huì)案件發(fā)生一樣，嫌犯肯定跑掉，若想盡快抓到嫌犯(根本原因)，就須透過(guò)歷史數(shù)據(jù)『穿透過(guò)去』來(lái)重建現(xiàn)場(chǎng)，才能找到問(wèn)題的根本原因，盡快解決，避免損失擴(kuò)大°

透過(guò)OT+IT融合的歷史數(shù)據(jù)，以黑盒子模式，採(cǎi)用諸如統(tǒng)計(jì)的迴歸分析、大數(shù)據(jù)分析、甚至AI模型，來(lái)建立OT數(shù)據(jù)與設(shè)備異?；蚱焚|(zhì)不良的關(guān)係模型，如⑥，提供製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)有效找到問(wèn)題根本原因的方法，快速且治本的解決問(wèn)題°

數(shù)位優(yōu)化的預(yù)測(cè)化─從容應(yīng)對(duì)，最低損失處理

透過(guò)快速解決問(wèn)題可以阻止損失的持續(xù)擴(kuò)大，然而製造現(xiàn)場(chǎng)若常常處?kù)毒然馉顟B(tài)，容易造成生產(chǎn)效率低，且產(chǎn)生額外的浪費(fèi)°換句話說(shuō)，如⑤的健康指標(biāo)固然有幫助，卻有其侷限性°例如：機(jī)臺(tái)的健康程度為34% (0%代表故障、100%是完全健康)，看似很先進(jìn)與智慧，但目前絕大多數(shù)公司都無(wú)法善用°

34%的設(shè)備健康指標(biāo)預(yù)估，代表設(shè)備並沒(méi)有壞掉，但看起來(lái)又像是快要壞掉°這設(shè)備確實(shí)還可以生產(chǎn)，甚至於還在正常生產(chǎn)中；但若要繼續(xù)派工生產(chǎn)，卻又讓人憂心忡忡，深怕隨時(shí)會(huì)發(fā)生故障。

所以，當(dāng)製造現(xiàn)場(chǎng)拿到34%這樣的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，到底是要安排設(shè)備維修，還是繼續(xù)生產(chǎn)，就頗令人頭痛°這些花費(fèi)巨資所得到的智慧結(jié)晶，卻帶給製造現(xiàn)場(chǎng)主管苦惱，沒(méi)辦法發(fā)揮數(shù)字價(jià)值°

因此，得再次進(jìn)行IT+OT融合，透過(guò)OT數(shù)據(jù)，例如：健康指標(biāo)的變動(dòng)(降低率)；與相對(duì)應(yīng)的IT數(shù)據(jù)，例如：當(dāng)時(shí)所生產(chǎn)的品號(hào)與工藝等；以黑盒子模式的大數(shù)據(jù)分析或AI模型，建置健康指標(biāo)與品號(hào)/工藝之間的關(guān)係模型；以『預(yù)測(cè)未來(lái)』預(yù)知該機(jī)臺(tái)相對(duì)於各品號(hào)與各工藝的剩餘可用產(chǎn)量或時(shí)數(shù)，如⑧°

例如：健康指標(biāo)34%的設(shè)備，可以生產(chǎn)A品號(hào)1萬(wàn)片，但若生產(chǎn)B品號(hào)，只能生產(chǎn)8千片等°而IT端，則透過(guò)APS(先進(jìn)排程系統(tǒng))等系統(tǒng)，協(xié)助進(jìn)行排產(chǎn)與排程優(yōu)化，如⑦°

這二者的預(yù)測(cè)化，包括IT端─從工單面向的排程優(yōu)化，與OT端─從機(jī)臺(tái)面相的可用產(chǎn)量預(yù)測(cè)，二者經(jīng)過(guò)互相參照，就可以讓製造業(yè)現(xiàn)場(chǎng)從容應(yīng)對(duì)未來(lái)的變化°雖然不可能零風(fēng)險(xiǎn)，但至少可以掌控因?yàn)樵O(shè)備衰退/老化的損失風(fēng)險(xiǎn)°

數(shù)位優(yōu)化的自適應(yīng)- 自動(dòng)最適切安排，永保最優(yōu)化

當(dāng)IT端與OT端的各項(xiàng)要素都逐漸走到預(yù)測(cè)化後，IT+OT就可以再次進(jìn)行深度融合，例如：將自動(dòng)排程演算法、與機(jī)臺(tái)設(shè)備之各品號(hào)/各工序的剩餘壽命模型結(jié)合，再加上維修所需備品數(shù)量、維修人力狀況，甚至各設(shè)備停機(jī)維修對(duì)在線工單的衝擊、違約成本等，將這些數(shù)據(jù)與模型深度融合，再經(jīng)由管理機(jī)制，自動(dòng)規(guī)劃出最適切的排產(chǎn)/排程/派工安排，如⑨°

讓製造企業(yè)隨時(shí)因應(yīng)內(nèi)外部變動(dòng)，保持最優(yōu)化運(yùn)作，謀求最大競(jìng)爭(zhēng)力，以此達(dá)到企業(yè)數(shù)位優(yōu)化，進(jìn)而加速企業(yè)數(shù)位化轉(zhuǎn)型°

上述所分享的手法路徑，不是唯一的標(biāo)準(zhǔn)流程°

針對(duì)實(shí)際輔導(dǎo)的客戶案例，透過(guò)切產(chǎn)線、切職能與切階段的逐步實(shí)施，效果十分顯著；雖然無(wú)法一步到位，但手法確實(shí)可以被複製，讓IT+OT深度融合，有效強(qiáng)化企業(yè)數(shù)位優(yōu)化，並走向數(shù)位轉(zhuǎn)型，以此與產(chǎn)業(yè)先進(jìn)們分享與交流°

曹永誠(chéng)

目前任職於鼎新電腦，深耕製造業(yè)自動(dòng)化與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域逾25年，專精於先進(jìn)製程控制(APC)、智慧機(jī)臺(tái)控制系統(tǒng)、機(jī)器人自動(dòng)化、智慧能源管理等領(lǐng)域。實(shí)務(wù)輔導(dǎo)百餘家製造企業(yè)之智慧製造藍(lán)圖規(guī)畫與軟硬體整合應(yīng)用。

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