工業4.1：零缺陷的智慧製造

主編簡介
作者列表
前言
致謝
書序

第1章 自動化之演進及零缺陷智慧製造之發展策略
鄭芳田
1.1 簡介
1.2 自動化之演進
1.2.1 E化製造
1.2.1.1 製造執行系統(Manufacturing Execution System, MES)
1.2.1.2 供應鏈(Supply Chain, SC)
1.2.1.3 設備工程系統(Equipment Engineering System, EES)
1.2.1.4 工程鏈(Engineering Chain, EC)
1.2.2 工業4.0 (Industry 4.0)
1.2.2.1 工業4.0之定義及核心技術
1.2.2.2 由E化製造進化至工業4.0
1.2.2.3 大量客製化
1.2.3 零缺陷(Zero Defects, ZD)——工業4.1的願景
1.2.3.1 達成零缺陷之兩階段步驟
1.3 零缺陷智慧製造之發展策略
1.3.1 提升良率及確保零缺陷之五階段策略
1.4 結論
附錄1.A—縮寫對照表
參考文獻

第2章 資料收集與資料前處理
丁顥、楊浩青、李育壅
2.1 簡介
2.2 資料收集
2.2.1 製程資料收集
2.2.1.1 感測訊號收集
2.2.1.2 製程參數收集
2.2.2 量測資料收集
2.3 資料前處理
2.3.1 資料切割
2.3.2 資料消噪
2.3.2.1 趨勢去除
2.3.2.2 小波門檻值消噪
2.3.3 特徵萃取
2.3.3.1 時間域
2.3.3.2 頻率域
2.3.3.3 時頻域
2.3.3.4 自動編碼器
2.4 案例研究
2.4.1 減少熱效應在應變規的影響
2.4.2 自動資料切割
2.4.3 刀具狀態診斷
2.4.4 使用壓力資料診斷鍛造製程
2.5 結論
附錄2.A—縮寫對照表
附錄2.B—公式符號對照表
參考文獻

第3章 通訊標準
鄭芳田、丁顥、邱煜程
3.1 簡介
3.2 半導體設備的通訊標準
3.2.1 製造部分
3.2.1.1 SEMI設備通訊標準I (SECS-I) (SEMI E4)
3.2.1.2 SEMI設備通訊標準II (SECS-II) (SEMI E5)
3.2.1.3 泛用設備模型(GEM) (SEMI E30)
3.2.1.4 高速SECS訊息服務(HSMS) (SEMI E37)
3.2.2 工程部分(Interface A)
3.2.2.1 設備客戶驗證及授權(A&A) (SEMI E132)
3.2.2.2 通用設備模型(CEM) (SEMI E120)
3.2.2.3 設備自我描述(EqSD) (SEMI E125)
3.2.2.4 EDA通用Metadata (ECM) (SEMI E164)
3.2.2.5 資料收集管理(DCM) (SEMI E134)
3.3 工業設備與系統通訊標準
3.3.1 Classic OPC和OPC-UA協定的歷史進程
3.3.1.1 Classic OPC
3.3.1.2 OPC-UA
3.3.2 OPC-UA基礎
3.3.2.1 需求
3.3.2.2 根基
3.3.2.3 規格
3.3.2.4 系統架構
3.3.3 應用OPC-UA協議的智慧製造階層結構實例
3.3.3.1 設備應用程序(EAP)伺服器
3.3.3.2 資料操作使用情境
3.3.3.3 資料操作循序圖
3.4 結論
附錄3.A—縮寫對照表
參考文獻

第4章 雲端運算、物聯網、邊緣運算與大數據基礎設施
蕭宏章、洪敏雄、陳朝鈞、林祐全
4.1 簡介
4.2 雲端運算
4.2.1 雲端運算基本原理
4.2.2 雲端運算服務模型
4.2.3 雲端運算部署模型
4.2.4 雲端運算在製造業的應用
4.2.5 小結
4.3 物聯網與邊緣運算
4.3.1 物聯網基本原理
4.3.2 邊緣運算基本原理
4.3.3 物聯網和邊緣運算在製造業的應用
4.3.4 小結
4.4 大數據基礎設施
4.4.1 應用需求
4.4.2 核心軟體堆疊組件
4.4.3 消彌核心軟體堆疊組件和應用程序之間的鴻溝
4.4.3.1 Hadoop資料服務(HDS)
4.4.3.2 分散式R語言計算服務(DRS)
4.4.4 小結
4.5 結論
附錄4.A—縮寫對照表
附錄4.B—公式符號對照表
參考文獻

第5章 Docker和Kubernetes
陳朝鈞、洪敏雄、賴冠州、林祐全
5.1 簡介
5.2 Docker基本原理
5.2.1 Docker架構
5.2.1.1 Docker引擎
5.2.1.2 Docker高階模擬架構
5.2.1.3 Linux Docker主機架構
5.2.1.4 Windows Docker主機架構
5.2.1.5 Windows Server Container架構
5.2.1.6 Hyper-V容器架構
5.2.2 Docker運作原理
5.2.2.1 Docker映像檔
5.2.2.2 Dockerfile
5.2.2.3 Docker容器
5.2.2.4 容器網路模型
5.2.2.5 Docker網路
5.2.3 Docker應用案例
5.2.3.1 建置、發布和部署Docker容器應用程式的工作流程
5.2.3.2 部署一個運行Linux應用程式的Docker容器
5.2.3.3 部署一個運行Windows應用程式的Docker容器
5.2.4 小結
5.3 Kubernetes基本原理
5.3.1 Kubernetes架構
5.3.1.1 Kubernetes Control Plane節點
5.3.1.2 Kubernetes工作節點
5.3.1.3 Kubernetes物件
5.3.2 Kubernetes運作原理
5.3.2.1 部署
5.3.2.2 高可用性與自我修復
5.3.2.3 入口
5.3.2.4 副本
5.3.2.5 排程器
5.3.2.6 自動擴展
5.3.3 Kubernetes應用案例
5.3.4 小結
5.4 結論
附錄5.A—縮寫對照表
參考文獻

第6章 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
鄭芳田
6.1 簡介
6.2 先進製造物聯雲(AMCoT)架構設計
6.3 全自動虛擬量測(AVM)伺服器簡介
6.4 智慧型預測保養(IPM)伺服器之基底預測保養(BPM)機制簡介
6.5 智慧型良率管理(IYM)伺服器之關鍵參數搜尋演算法(KSA)機制簡介
6.6 智慧工廠自動化(iFA)系統平台
6.6.1 雲端版iFA系統平台
6.6.2 隨機買斷版iFA系統平台
6.7 結論
附錄6.A—縮寫對照表
附錄6.B—公式符號對照表
參考文獻

 

前言

　　在這個全球化競爭的時代，透過資通訊與雲端技術、大數據分析、和虛實整合系統來提升製造業的生產效率及提高產品良率，已然是全球製造業共同追求的目標。例如德國的工業4.0計畫(Industry 4.0)，期能建構智慧工廠(Smart Factory)，增加製造業的全球競爭力及保持既有的領先地位。美國的先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership, AMP)，目標為重新取得國際製造競爭力的領先地位，積極引導製造業回流。中國亦提出「中國製造2025」(Made in China 2025)，明確訂出在2025年進入製造強國行列的指導方針和戰略對策。而面對始於2018年的美中貿易戰，儘管中國政府不再公開提及「中國製造2025」以免激化矛盾，但中國仍聲稱加強智慧製造的目標並沒有改變；所以，因應國際情勢對加強智慧製造的戰略進行調整，將被認為是新版的中國製造2025。

　　概要與目標

　　目前世界各國所提出的與工業4.0相關之技術都一致強調要提升生產率(Productivity)，但卻沒強調要如何提高產品良率(Quality)；換言之，其僅能將產品「接近零缺陷(Zero Defects)」當作願景，但並無法做到真正接近零缺陷之境界；其關鍵原因是因為他們沒有具經濟實惠特性的線上即時全檢技術。然而，採用本書主要作者鄭芳田之研究團隊榮獲中華民國、美國、日本、德國、中國、和韓國等六國發明專利的「全自動虛擬量測(AVM)」技術，就可協助達成產品接近零缺陷的目標，因為AVM可線上且即時地提供所有產品全檢之資訊，當發現任一產品有缺陷時，即可將其剔除而不交貨。如此，所有交貨產品就可零缺陷了。然而，針對那些被剔除的瑕疵品，亦可應用本研究團隊之另一發明「智慧型良率管理(IYM)」系統內的關鍵參數搜尋演算法(KSA)來找出其所產生缺陷的主要原因，以便能根本解決之，並持續改善，如此就可使所有生產產品接近零缺陷的境界。所以，運用物聯網、虛實整合系統(CPS)、巨量資料分析、雲端運算等技術所發展成功的工業4.0系統發展平台，如能再加上AVM和KSA等技術後，就能做到產品接近零缺陷之境界，此境界就是鄭芳田所定義的「工業4.1」。本「工業4.1」的概念已在2016年元月的IEEE Robotics and Automation Letters國際期刊發表。

　　為了實現並推廣智慧製造，國立成功大學在2018年成立了智慧製造研究中心(iMRC)，此中心由本書之主編兼主要作者鄭芳田擔任中心主任。本中心整合跨領域的研究能量，並運用與智慧製造相關的各式技術，且奠基於榮獲IEEE CASE 2017最佳運用論文獎的先進製造物聯雲(AMCoT)架構，在雲端部署各式智慧製造服務[如：全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)、⋯等]，藉此研發一個智慧製造雲端服務系統，並將上述和智慧製造相關的所有技術，導入如半導體、面板、及太陽能等高科技產業，和與工具機、航太、吹瓶機、碳纖等相關之傳統產業的各式機台與生產線，使其具備產品零缺陷和生產機台高效率與高彈性之各項[包括單機智慧(Single-Machine Intelligence)、產線智慧(Production-Line Intelligence)及總體性智慧(Global Intelligence)等之]智慧能力，達成所有生產產品接近零缺陷之所謂工業4.1的境界，順遂提升產業之競爭力與獲益的目標。

　　架構與特色

　　為了推廣智慧製造和達成工業4.1之願景，本研究團隊決定將智慧製造的概念與如何達成工業4.1之境界的所有相關技術和資訊，與導入工業4.1之成功案例，編撰成此書。本書共有11章；第1至第5章描述自動化與智慧製造之演進和建構智慧製造必備的數位轉型知識、業界通訊規範、與資通訊基礎技術；第6章介紹由先進製造物聯雲(AMCoT)架構整合可嵌入式模組如全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、智慧型良率管理(IYM)等組成之智慧工廠自動化(iFA)的整體概念；並提供兩種版本——雲端版與隨機買斷版——的iFA系統平台，以因應不同的商業模式。第7章詳述建構先進雲製造平台的虛實整合代理人(CPA)和先進製造物聯雲(AMCoT)架構。第8、9、10章則分別介紹全自動虛擬量測(AVM)、智慧型預測保養(IPM)、和智慧型良率管理(IYM)之原理與應用。第11章則呈現應用上述所有技術所建構完成的七個智慧製造實例，包含面板、太陽能、半導體、汽車、航太、碳纖、和吹瓶機產業等。此外，與AMCoT、AVM、IPM、和IYM相關的專利分別列表於附錄7.B、8.C、9.C及10.C。