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 焦點新聞

標竿日商發展智慧化技術於製造業之創新應用-日立製作所

發布時間: 2020-02-26

2018年日本經產省發布的製造業白皮書指出日本製造業正面臨嚴峻的課題,在少子高齡化趨勢下,未來持續性勞動力不足是可預見的,因此須善用各種新興技術來提高生產效率,透過大數據蒐集、人工智慧分析各種生產數據,將能有效預防與減少製程中的故障和損耗。故日本企業持續提出智慧製造解決方案,本單位整理近期日立製作所推動智慧製造相關資料,藉由分享日本智慧製造技術與智慧化工廠發展動向,期能作為台灣智慧製造產業發展之參考。

延續先前已介紹的日立神奈川事業所(日本近期智慧製造發展,結合各種解決方案之智慧工廠),本次整理應用於該工廠的自動化生產技術。在零件物流上,透過在零件安裝RFID Tag,達到從裝配現場的零件需求、自動倉庫的出庫到自動導引車的零件發送全面自動化,實現on-demand的零件物流系統。可避免不必要的庫存與滯銷發生,與導入前相比零件物流成本降低80%。在生產線最佳化上,採用程序自動化及工作狀況透明化,隨著生產計畫的制定及修正,自動變更設備的生產計畫指示;自動收集並透明化設備的工作情況,以透明化的資訊為基礎,使設備改善頻率及品質改善議題都能明確達成,與導入前相比產線設備的運作成本降低25%、不良率降低20%。在品質測試上,透過活用品質測試工程中產生的大量數據,達到品質測試工程最佳化,一個種類的數據可視化所需工時從一個月減少至五分鐘,並縮短30%的檢查準備時間,一年減少約1,100萬日圓的設備電力成本。透過這些技術使產線效率提升,將產量提高、品質提升、成本降低。

其他應用案例,如:影像解析系統,在掌握作業員的標準動作、設備及材料狀態的基礎上,透過複數攝影鏡頭持續監控,解析出人體軀幹與四肢,能提示作業員的非規範動作及產線設備故障等預兆;利用聲音辨識機器運轉狀態的AI技術,使用多陣列麥克風根據聲音辨識周圍狀況且不受雜音影響的AI技術,能分辨設備運轉狀況和人體活動狀態,進而及早發現設備運轉異常徵兆。

參考資料:
2018年製造業白皮書 (2018年版ものづくり白書)
日本近期智慧製造發展,結合各種解決方案之智慧工廠(TJPO整理)
工場内でのオンデマンド部品物流
電子回路基板生産ライン最適化(稼働効率/品質の最適化)
製造業における品質試験工程の最適化
社会イノベーション プロジェクト事例

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