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過去幾年來各產(chǎn)業(yè)在國家政策的積極推動下，工業(yè) 4.0 制造管理的智能化應(yīng)用，已漸漸從精實管理數(shù)字化基礎(chǔ)平臺建置邁向數(shù)位轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展。有別于以往印象中傳統(tǒng)制造業(yè)大量人為作業(yè)與資料收集的刻板印象，數(shù)字化基礎(chǔ)平臺實時、量化的透明化管理已取代傳統(tǒng)制造作業(yè)與管理模式。而在各產(chǎn)業(yè)上下游供應(yīng)鏈的要求與相互影響下，也讓企業(yè)在智能制造的應(yīng)用上衍生出良性的競爭循環(huán)。面對智能智造新趨勢，鴻云智造認為未來企業(yè)邁向數(shù)位轉(zhuǎn)型時，以及工廠智能化的規(guī)劃應(yīng)用將會著重在下列應(yīng)用面向：
制造現(xiàn)場 IOT（Internet of Things；物聯(lián)網(wǎng)）的應(yīng)用通常包含結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)性的資料，這些數(shù)據(jù)在即時收集分析后都將成為寶貴的決策管理應(yīng)用信息。在智能化的應(yīng)用上，數(shù)據(jù)的積累、分析是主要核心，所以經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析再提供給各個決策單位（營銷、制造、生管、品保、財務(wù)…），讓決策判斷建構(gòu)在量化大量數(shù)據(jù)的分析上。
AI 人工智能（Artificial Intelligence）則是透過積累大量數(shù)據(jù)的機器自我學習應(yīng)用（Machine Learning），加速數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用模型的建立。針對人工智能未來應(yīng)用，政府及學術(shù)研究單位也陸續(xù)成立相關(guān)人工智能訓練課程，協(xié)助企業(yè)在此領(lǐng)域的實際應(yīng)用。
工業(yè)機器人是從 1970 年開始逐漸普及，剛開始常以工業(yè)機器人取代人工完成重勞力、高污染的工作，尤其是 3K（骯臟、危險、辛苦）行業(yè)，但工業(yè)機器人體積十分龐大，工廠基于安全考量，會使用圍欄把機器人和作業(yè)員隔離，由機器人獨力作業(yè)。
現(xiàn)今則是像電子、醫(yī)藥、紡織、精密加工等產(chǎn)業(yè)對于機器人的使用量逐漸提升，這些產(chǎn)業(yè)的特色是產(chǎn)品種類多、體積精巧，同時也需要作業(yè)員靈活的操作能力，因此需要更小型、可與人共同作業(yè)且更安全的機器人，所以機器人也因此朝向人機協(xié)作發(fā)展，并將軟硬件功能模塊化，提供整體彈性解決方案，才能滿足當前的制造需求。
伴隨著行動數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云端運算和人工智能技術(shù)如火如荼進展，加上傳統(tǒng)機器人已不敷使用，現(xiàn)今機器人已朝向聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展，進一步支援工廠生產(chǎn)系統(tǒng)信息搜集與云端數(shù)據(jù)交換，增進生產(chǎn)效率和良率，來協(xié)助業(yè)者邁向智能生產(chǎn)。
在工廠除少量、大量客制化的接單模式外，經(jīng)常性的急單、插單通常是生管部門的夢靨，先進規(guī)劃排程系統(tǒng)（APS；Advanced Planning＆Scheduling System）是智能制造在轉(zhuǎn)型智能化管理相當令人頭痛的一個應(yīng)用系統(tǒng)，而 APS 系統(tǒng)又可區(qū)分為物料規(guī)劃與產(chǎn)能規(guī)劃。先進規(guī)劃與排程系統(tǒng)是利用許多進步的管理規(guī)劃技術(shù)，包括限制理論（TOC；Theory of Constraints）、作業(yè)研究（OR；Operations Research）、基因算法（GA；Genetic Algorithms）、限制條件滿足技術(shù)（CST；Constraint Satisfaction Technique）等，在有限資源下，追求供給與需求之間的平衡規(guī)劃；同時利用信息的儲存與分析能力，以最短的期限，達到最有效的規(guī)劃。一般客戶需在建置 MES 與自動化整合系統(tǒng)后，在產(chǎn)能規(guī)劃上的應(yīng)用是比較容易達成的。
主要應(yīng)用面著重在有效提升設(shè)備稼動，針對關(guān)鍵性設(shè)備所需之外掛傳感器（無法由設(shè)備本身取得），如：振動量測所需之加速規(guī)、溫度傳感器、電源負載等量測資料的搜集，主要是希望透過傳感器針對可提升設(shè)備稼動，進而提升制程能力與良率之應(yīng)用。透過類比轉(zhuǎn)數(shù)位模塊進行搜集，唯需視資料搜集所需的取樣頻率采用適當之訊號擷取設(shè)備，如：PLC 之類比輸入模塊、獨立式類比訊號擷取設(shè)備（DAQ）或 IPC 加裝資料擷取卡等；此部份的設(shè)備需于實際傳感器配置后，方能確定。
傳感器資料搜集后之儲存、分析與整合應(yīng)用則依其應(yīng)用需求，透過應(yīng)用服務(wù)器進行，亦需配合實際需求建置。
5G 時代來臨，國家對于 5G 的建置也將會日漸成熟。5G 具有高速、低延遲與高頻寬等特性，標準傳輸速度高達 20Gbit／s，網(wǎng)速比 4G 快 100 倍。制造業(yè)透過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與傳感器收集生產(chǎn)信息，同時也會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，足以見 5G 的通訊能力在智能制造應(yīng)用中，將會扮演不可或缺的重要角色。
打造精實管理數(shù)字化平臺及智能工廠智能制造新趨勢，您的企業(yè)準備好了嗎？
