#工業物聯網IIoT #工業4.0 #智慧工廠 #大量客製化MassCustomization #製造營運管理MOM #ANSI/ISA-95 #邊緣運算EdgeComputing #企業製造標記語言B2MML #電腦輔助設計CAD #視覺化品質驗證分析 #精實生產LeanProduction #整體設備效率OEE
【IoT 並非智慧生產的保證!】
「與其盲目追求工業 4.0,不如專注於智能化生產」。如果說,企管人的第一反應是「產、銷、人、發、財」,那麼工管人直覺聯想的就是「人、機、料、法、環、測」。然而,作業層級資料與機台物聯網 (IoT) 資料的整合,單純只收集機台產生的連續原始資料,是無法被分析與應用的,這也是業界現在所面臨,收集龐大 IoT 資料上雲端後,無法有效運用的主因。
傳統製造機台聯網資料收集模式具有以下特點:1.只有特定連線技術;2.僅能做內部閉環 (closed- loop) 控制;3.機台聯網所收集的資料,不易與生產作業資料整合;4.資料直接存放在資料庫易成「數據孤島」,不利做應用分析;5.龐大的自動化連線資料導致整體成本提高,但創新應用週期緩慢。會造成這樣的限制,主要原因為機聯網只能提供大量機台 IoT 的資料。
就執行面來看,製造企業解決方案協會 (MESA) 和國際自動化學會 (ISA) 是製造營運管理 (MOM) 系統的兩大主導單位,於 1995 年頒佈的 ANSI / ISA-95 企業控制系統整合規範更成為 MOM 主要圭臬,已被納入 IEC / ISO 62264 國際標準。MOM 其實是功能層級架構,由下而上依序為介面層、設備層、控制層、管理層、企業層,有輕重緩急之別。
於是,有資訊廠商以 ANSI / ISA-95 為依歸,為製造管理創建可交換所有生產數據的通道,無須再為個別軟體和設備額外開發連接及定期轉檔,便能「即時遠程」監控,甚至做到邊緣運算 (Edge Computing);未來若需新增驅動,可隨時加入新的函式庫支援。所有數據將以 ISA-95 標準「企業製造標記語言」(B2MML) 格式收集,解決不同來源、不同資料格式的困擾,以落實「精實生產」(Lean Production)、提升「整體設備效率」(OEE)。
P.S. 附件文章感謝 林均燁 教練 協助安排採訪。
相關報導:https://www.facebook.com/lookcompotech/posts/1581483661950918。
延伸閱讀:
《工業4.0 的精神:大量客製化與管理透明化!》
http://compotechasia.com/a/celue___/2018/0123/37936.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#ATS #製造服務匯流排ATS Bus #製造企業解決方案協會MESA #國際自動化學會ISA
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同時也有67部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程...
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雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程中達到事半功倍的效果」。請跟著我們一起來透過實際操作,體驗如何做「探索式資料分析(ExploratoryDataAnalysis)」吧!
本次課程將分成基礎與進階訓練,課程中將會使用全校免費授權使用的PowerBI工具。利用其內建的視覺效果及自訂視覺效果群組,讓您可以建立出色的報表。
日期:2017年8月16日及8月23日(星期三)下午13:30~16:30
地點:陽明大學圖資大樓4樓401室電腦教室(座位50位)
課程簡介:認識大數據、大數據分析、資料視覺化、分群、預測與發布結果,讓數字說話,提升管理品質,有效提升工作效率。
內容大綱:
8/16(三)生醫大數據分析-基礎訓練
1.認識PowerBI、
2.連接到數據、
3.可視化分析、
4.繪製地圖、
5.新增欄位、
6.儀表板201
8/23(三)生醫大數據分析-進階訓練
1.可視化分析
2.計算入門
3.分群、預測與管理
4.儀表板
5.視覺效果
6.分群
7.預測
8.發布與分享成果
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本次課程將分成基礎與進階訓練,課程中將會使用全校免費授權使用的PowerBI工具。利用其內建的視覺效果及自訂視覺效果群組,讓您可以建立出色的報表。
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5.視覺效果
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雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程中達到事半功倍的效果」。請跟著我們一起來透過實際操作,體驗如何做「探索式資料分析(ExploratoryDataAnalysis)」吧!
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