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積木可視化構建概念,讓OT設備與DT數據交握

服務4步驟
  • 1. 評估部署環境
  • 2. 可視化策略建議
  • 3. 數據採集應用
  • 4. AI智能演算搭載

正式官網即將公開
2020年底,敬請期待


EDGE

智慧製造的關鍵,是重視機器間 (M2M) 「資料互聯」。 傳統製造業現場,機台彼此是孤島,資訊不串聯。製程工程師、產線QC、IPQC人員,依經驗法則調整參數,排除故障,以手抄量測數值輸入SPC報表,但若生產過程不滿足正負三個標準差的信賴區間,流水線終將無法數據溯源。一種製程搭配一份SPC,面對少樣多變量的生產的時刻,生產力如何應付多變異差距與規格性風險? 若要求各檢測站每次檢測完就手動輸入報表,更容易造成生產後端失衡。 iNeurons提供各工作站匯入數據「邊緣運算」,提供可視化分析、資料採集演算,透過特徵點提取進行各機器模型建立與自主學習演算與設備預知保養,用戶可自行選擇模組搭建,進行數據可視看板,工法配方參數經驗建模,建立一套屬於企業自主製造文化。產能與製程技術被數據紀錄,進一步降低成本、加強生產製程革新。 iNeurons將生產語言、介面、習慣、經驗、配方透過內建核心積木封裝,進行資料結構化專屬應用積木模組,協助製造業建立一套容易使用、快速上手的機器學習、知識流程數字標準化解決方案。 ...

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數據戰情室

新型武器通常很貴。 是!升級代價通常很貴,增加一組原本舊機種沒有的螢幕,再提高馬力、扭力與三軸行程,並將運行中的刀具(零件狀態)、故障日誌、保養狀態、維修建議、整體產能效率等數據,清楚地透過儀錶板顯示,打造出次世代新機種。 工廠升級路徑的第一步是要「讓數據作最有效採集」,然而,保有原生數據採集的新型智能武器,通常都「很貴」。 用數據化來解決問題 近兩年來因貿易戰爭、疫情肆虐,國際局勢風雲變幻,也讓製造業出現訂單湧現的機遇。假設現在工廠稼動率幾近載滿,卻因為特殊原因接到出口急單,如何決策接單數量是否符合當前產能效率?如何確認整體設備效率 (OEE) 與設備綜合生產力 (TEEP)? 也許企業主會選擇導入三班制,提高產能率來消化急單,為求生產過程絕對穩定,更建議將新的客製條件工單配方先輸入系統,優先讓系統進行邊緣運算,系統可以即時監控設備狀況,預測刀具保養時機,避免刀具因過分使用造成鈍化斷裂,維修或更換設備的作業拉長停機時間,在訂單緊湊之際反而造成更大的損失。 所以建立系統讓生產「數據化」才能保護生產設備,降低人為操作與計算的出錯率,解決了最癥結的難題。 軟著手才是工廠最優解 採購一套智能化生產設備無疑是重大的投資,以投資回收期間法來定義預算決策,通常都因效益不彰而作罷。所以迅杰智能更建議升級路徑應以「軟著手,而非硬著陸。」 業界熱衷談工業 4.0、談數位轉型,但企業內部是否已有配套的基礎建設?是否該選擇尋找最合適的軟體解決方案,取代設備置換,節省高昂的硬體升級費用? 這就是為什麼需要 iNeurons部署數據採集平台。 台灣擁有世界級系統整合與智慧製造能力,智慧製造關鍵在於「OT與IT之間的有效溝通」、「OT與M2M之間信心建立」,工廠產線設備多元且複雜,OT與IT人都需要一套數據採集平台,將底層 Layer 1 控制層 (PLC、CNC車床、機器手臂、工具加工機)的生產工況數據化,接著將數據往Layer 2 (監控層)拋──其中的過程便是iNeurons的存在價值。 iNeurons係一套協助中小型製造業從Layer 1走向Layer 2開發的「OEE攻擊型兵器」。iNeurons 將採集後數據視覺處理,以柱狀圖、雷達圖、圓餅圖等形式呈現,分析如設備稼動率、生產管理訊息、工單製程履歷、產能利用率等現場資訊,改善傳統人工抄寫錯誤的潛在風險。再往Layer 3、4走,便與MES、ERP資源層連線,進入智慧製造階段,唯有掌握人、機、料、法、環現場五大管理數據,這時候談智慧聯網、邊緣運算、雲運算才得以實現。 基礎建設真的很重要 大約40年前,行政院長蔣經國頒布十大建設,打下交通運輸與重工業發展的第一波革命,經濟結構升級後,陸續推動十二項建設與十四項建設,開始為台灣打下工業製造國的基礎根基。 隨後六年國建,讓台灣能源電力裝置容量提升,製造業引進更大型生產機具與擴大製造加工,此時輕、重工業百花齊放,接著來到十大新興工業發展階段,向資訊通訊、消費型電子、半導體、精密器械等領域紮根,台灣透過一步步階段性基礎建設邁向工業自動化進程,逐一展現出我們的戰略價值與經濟地位。 若將台灣譬喻成一間新創公司,綜觀幾次內部成功的經營方針來看,都是以打造工業生態鏈的基礎建設為思考優先,如今無論新南向政策或五加二產業創新計畫,台灣都是以工業智造與智慧自動化為發展重心。 台灣製造業正是需要一套能真正連結工廠端Layer1到Layer2的數據採集管理平台,邁過眼花撩亂的雲與霧,跨向未來。 ...

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SCADA VS iNeurons

數據經驗告訴我們傳統工廠SCADA是「看見才相信」!iNeurons 提供預測演算法,真正做到「相信而看見」! iNeurons是什麼 多數人都會有健康檢查的經驗,我們透過測量血壓、抽血、拍X光等流程,健檢機構分析身體數據後提供健檢報告,可以讓我們直觀地瞭解現在的身體狀態。 iNeurons,就是工廠的健檢機構,負責採集了工廠營運的「狀態指數」,如同人體健康檢查需要抽血、拍X光的流程,再透過數據分析出工廠的「健檢報告」。 在工廠健檢報告中,可以得知能源消耗、產品良率、稼動率、溫溼度、空氣品質……等等與產線有關的數據報表與分析,數據可視化呈現更有利於經營者掌握生產狀況,做出更完美合適的調整及決策。 「健檢」並非生病者的專利 當人出現頭痛、發燒、胃疼等現象,能夠藉由異常現象得知身體可能是哪個部位出了問題,針對性地就醫,尋找對應領域的醫療專家求助。 但是,當我們表面上沒有任何症狀的時候,就需要透過健康檢查,才能知道身體其實已經出現了一些初期的異常徵兆,進而在飲食及生活習慣上需要有所應對。 工廠也是一樣的:產線狀況正常,生產相關數值都落在平常觀測到的數值,但是工廠是否處於「健康」的狀態、是否還有改進的空間、是否可以再提升良率降低成本,也是需要透過工廠健檢,「讓數據說話」。    健康檢查VS就醫治療的差異 2020年初開始肺炎疫情全球蔓延,為了避免擴大感染,公共場所透過擺放的測溫熱顯像儀,偵測是否有體溫過高的人員出入。 而熱顯像儀的概念是偵測經過者「當下」的體溫數值,部分現代化的工廠會安裝數據採集及監控系統(SCADA),同樣也是即時呈現「當下」產線狀態。 當SCADA所做到的也只有「即時呈現」,「iNeurons工廠健檢」很重要的作用之一,就是可以「預測」到未來生產更進一步的狀態。 iNeurons透過內建預知保養演算法結合實時資料庫數據分析,預測判斷產線可能有哪個數值出現異常徵兆,也才能夠進一步得知生產線要如何改進、設備預知保養。 正如同熱顯像儀或溫度計測量到體溫過高,可以直接就醫;但是健檢時發現自己高血壓、高血脂、高血糖,就需要選擇進一步的調整飲食作息,避免未來惡化導致中風、心臟病、糖尿病等更嚴重的疾病。 無論工廠或人體,我們都需要透過健康檢查的數據分析,才能得知要怎麼調整到最好的狀態。 ...

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cyan

2015年成立的迅杰智能,專業於「數據採集」與「設備聯網」的 IIoT工業物聯網解決方案,秉持以設備聯網為圓心,讓OT與IT產生交握互聯為半徑,協助中小企業以點、線、面方式,分析出最有效的數據資料庫,業務範圍包括工業物聯網雲端平台、設備聯網解決方案、數據資料庫程式開發。 迅杰智能致力於讓數據作最有效採集,應用於圖形 監控、控制器、系統整合等,跨入樓宇監控、中央空調節能監控更是強項。營業項目包:SCADA監控系統、西門子樓宇系統、空調節能、工業數據採集、系統整合、自動控制等。 副總經理林得銓表示,物聯網與工業4.0也是迅杰智能的發展重點,已為多家上市櫃PCB廠產業建置大數據系統整合與工業4.0規劃,協助客戶與國際接軌。該公司開發的 iNeurons,是一套結合「雲端與邊緣」運算的全新物聯網開放式平台,以核心積木邏輯語言降低程式開發撰寫難易度,為IT 整合OT升級智慧工廠的完美解決方案。 iNeurons以『積木』概念組合,將原生數千行程式代碼視覺化,加速 OT 生產數據進入後端 IT,數據在資料庫內不斷排列組合、翻譯編譯、迴歸分析、模型建立,是建立智慧工廠不可或缺的工業物聯網軟體方案,有效加速OT/IT鏈入生產線與 ERP.PLM 的高速整合能力。 IIoT 將製程中冰冷的數字,化為一連串有意義及價值的數據。即便一杯精品咖啡的背後,都存在著SOP標準化流程,如咖啡豆生產履歷數據、日曬時數分析、最佳烘焙溫度與採購交易數據。智慧工廠轉型的關鍵在於打破傳統OT/IT不協作的技術壁壘,當數據不再只是數字,而成為有價值的數據,是決策者首要面對工業4.0的升級與轉型挑戰。 .最新文章 ...

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