【SEMI標準⚖️|解決智慧製造的資安與通訊難題💡】
智慧製造主要核心技術在於物聯網科技與虛實整合系統,結合大數據分析、人工智慧以及雲端運算技術等,透過將生產過程的每一個環節智慧化,可快速客製化生產產品,以適應市場上少量多樣的需求。
然而在融合物聯網、大數據、雲端運算及人工智慧等技術的系統結構中,資訊安全弱點的分佈率自然開始上升,潛在威脅更容易透過資安破口影響到工業物聯網系統,即使僅有一小部分的系統遭到損毀,都可能影響整體的運作。目前半導體與PCB產業是台灣最早開始智慧化的產業,不僅自動化程度極高,更是最早開始邁向聯網化的製造業,然而企業在導入智慧製造的同時,必須面對資安與通訊兩個層面的挑戰。但資安究竟要怎麼實作才能在安全性、成本與效能上取得妥善的平衡呢?
SEMI主導國際產業標準制定,大幅縮短標準作業時程至1~2年,近年來已成為國際業者積極參與的產業標準制定平台。而SEMI產業技術標準教育訓練講習會(STEP)是一個專注於國際高科技技術及產業標準的完整教育訓練方案,課程內容包括:
✅ 全面概觀導入:半導體設備「自動化通訊」與「通訊及控制」標準對智慧製造的重要性以及應用
✅ 相關標準與規範之研討與實際應用:專屬設備數據擷取協定、等待時間浪費指標與管理等
🌟歡迎半導體、太陽能、平面顯示器、LED產業的工程人員參加本次SEMI舉辦的課程!立即報名>> https://lihi1.com/kLhhZ
#SEMI
#SEMIStandards
#SmartManufacturing
#智慧製造
#資訊安全
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅MoneyDJ理財網,也在其Youtube影片中提到,這裡是德國工業4.0大廠西門子的秘密基地,安貝格智慧工廠。 二十五年來,安貝格廠的員工大約都維持在一千人上下的情況下,廠房面積也沒擴大,但是產能已經成長八倍,這就是工業4.0的magic。 而工業4.0的核心概念則是虛實整合系統(Cyber-Physical System,CPS) 也有人稱為網宇...
虛實整合系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起
芮嘉瑋/專欄 2021-01-28 02:45
2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊,疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年,投資購買設備及原料的腳步也都放緩,預期新的一年,隨著疫情穩定與經濟復甦,許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料,鋼材需求可望隨著市場回升而轉強,且至少旺到第2季。
舉例來說,在汽車的構造上,有相當高的比例是使用鋼板,包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等,所以汽車業的好壞,間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮,從而鋼市好轉、鋼價高漲,幾乎各國都是如此。
隨著消費型態轉變,產品生命週期縮短,各行各業面臨客製化的挑戰,並在智慧工廠生產流程的訴求下,往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作,鋼鐵傳產業也不例外。然而,現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境,必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合,以利製造業數位轉型升級,因應瞬息萬變的市場挑戰,凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。
何謂智慧製造?
經歷4次工業革命的演進,第4次工業革命被視為「工業4.0」,且因智慧製造是工業4.0的核心部件,在製造產業兩者幾乎可劃上等號,從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。
在工業4.0的時代驅動下,現今製造業不斷與數種新興技術結合,從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。
因此,智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系,並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式,使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力,以適應快速變化的外部市場需求。
如何利用AI加持智慧製造
由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ,其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力,就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在,它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式,進而學習過往曾經發生過的錯誤,以提前作預測及預警,藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率,也可適時的根據產線作調整。
至於該如何利用AI加持智慧製造,讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司),在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局,提供製造業者掌握AI加值智慧製造,讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。
中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019),具體而言,係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測,而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。
該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中,該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110,用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量,進而可產生估測鋼帶翹曲模型,且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量,用以供矯正機構130矯正鋼帶。
經過大量數據的累積,該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值,當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時,該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值,供操作者參考,從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。
再者,由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段,為了讓產品的機械性質符合預定的規範,過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數,然而,人為經驗難以即時反應生產線狀況,中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128),當執行完一部分的生產階段以後,可以即時地計算下一個生產階段的製程參數,其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型,後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。
在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中,在步驟220,可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221,此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質,換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入,機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。
在步驟230,對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中,將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質,並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中,依照預設生產參數進行下一個生產階段。
如果步驟240的結果為否,則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數,並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中,執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括:設定一利益函數;將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質,並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值;以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。
此外,中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629),係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧,以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。
給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控,以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而,智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外,虛實整合系統(或稱網路實體系統,Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一,整合物理模型、感測器資料和歷史數據,在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態,透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合,建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。
未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環,隨著工業4.0的蓬勃發展,台灣製造業在邁向智慧製造過程中,所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作,欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造,然而若能整合虛擬(Cyber),強化與工業物聯網之整合,更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。
過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵,如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級,是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢,透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入,並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系,將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態,轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例,以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力,才能持續在全球製造體系中發光發熱。
附圖:鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋
資料來源:https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m
虛實整合系統 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最讚貼文
#工業物聯網IIoT #工業4.0 #智慧製造 #5G通訊 #時間敏感網路TSN #行動邊緣運算MEC #多接取邊緣運算MEC #可程式化邏輯控制器PLC #虛實整合系統CPS
【5G 專網在夯什麼?】
5G 將成為帶動數位轉型的一股重要力量,但它不會單獨存在。基於下列考量,不少企業高度關注 5G 專網應用,有四種部署形式:
●公網提供網路切片 (Network Slicing) 將軟體資源借助數位化方式,切分虛擬資源供企業使用,同一套大網可服務不同工廠,最具經濟效益;
●公網提供企業專用基地台、隔離建置,讓各個廠區能獨佔訊號,避免其他公網用戶搶用網路資源,缺點是成本高;
●公網提供企業專用基地台+邊緣運算 (Edge Computing),在工廠架設小型伺服器作為邊緣雲端,確保廠內資料不外流,但由於連線資訊還是經由公網進行,仍有被竊取機密的風險。例如,有心人可透過探查哪個機台傳送多少資料而推估設備/產線稼動率。
●顧及絕對安全,極端作法是由企業主導獨立組網、從頭到尾自建。
但……,5G 市場在何方?當務之急是「應用落地」!
電信業者又是怎麼看待智慧製造?另一個有趣的反思是:5G 可取代 Wi-Fi 嗎?遠傳認為,以往兩者的確涇渭分明:區域網路 (LAN) 歸 Wi-Fi、廣域網路 (WAN) 屬蜂巢網路,但 5G 專網應用於特定場域,較 Wi-Fi 更安全、迅速、大連結、佈署簡單,將打破這個通則。例如,跨區域輸入資料必須重新連線 Wi-Fi 才能繼續作業,這對非定點的巡查人員來說十分不便,改用 5G 就沒這個困擾。
不過,也有人從工業物聯網 (IIoT) 的資安角度主張:不同網域區隔,正是落實資安的手法之一。大家怎麼看?此外,5G 現行 R15 是非獨立組網 (NSA) 架構,著重吞吐量,最新的 R17 版本擬於明年 9 月凍結。值得留意的是,有鑑於地面會受地理環境和電力供應影響,對於林木盜伐、山區監控力有未逮,R17 傳輸將不限定在地面站,加入「衛星」協同發功,讓物聯網 (IoT) 更具應用價值。
延伸閱讀:
《5G 專網為何秀色可餐?對智慧製造有何意義?》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2020/1012/46009.html
#經濟部技術處5G辦公室 #遠傳電信 #沛博科技Perobot #新漢智能Nexcom
虛實整合系統 在 MoneyDJ理財網 Youtube 的最佳解答
這裡是德國工業4.0大廠西門子的秘密基地,安貝格智慧工廠。
二十五年來,安貝格廠的員工大約都維持在一千人上下的情況下,廠房面積也沒擴大,但是產能已經成長八倍,這就是工業4.0的magic。
而工業4.0的核心概念則是虛實整合系統(Cyber-Physical System,CPS) 也有人稱為網宇實體系統。
意思是,從實體的生產設備, 到生產線上的感測、操控、檢測,還有更上層的工廠作業管理,甚至到源頭端的訂單建立、生產排程、準備原料、到出貨與存貨等控制,以及整個產品生命週期管理等資訊,都能完全整合成一套系統。
透過虛實整合,所有的實體製造,都可以在電腦上預測得非常精準,也因此可以大幅提升產品的良率與生產效益。
來看全球各國在工業4.0上的布局,在國際大廠環伺之下,台灣廠商該如何找到自己的定位?
虛實整合系統 在 極品數位教學中心- 工業4.0的核心概念是虛實整合系統(Cyber ... 的推薦與評價
工業4.0的核心概念是虛實整合系統(Cyber-Physical System,CPS) 也有人稱為網宇實體系統。 意思是,從實體的生產設備,... ... <看更多>