電子報
2024年04期 智慧製造
▎國科會工程處訊息
▎國科會工程處學門主題式計畫 「綠色智慧製造與自動化技術之整合與開發」簡介
資料來源：國科會工程處計畫徵求公告
本專案計畫係結合工程處自動化學門內各專長領域學者，開發並整合智慧能源與淨零技術，優化我國製造產業之能源使用的效率與管理，邁向環境、社會和企業治理(ESG)與達成淨零碳排等目標。該計畫擬在現有能源管理之在線監測、建模仿真及優化管控等技術基礎上，運用數位化新興方法技術，如人工智慧物聯網技術(AIoT)、資料探勘技術(Data Mining)、雲端高性能運算技術(Cloud Computing)及先進仿真之數位孿生技術(Digital Twin)等，強化其管理系統之運作功能與效能，突破現行能源之「產、輸、配、用」不對稱、不透明、低效率及高風險窘況，推進製造場域之能源供給與消費模式朝向智慧化低(零)碳轉型，同時兼顧智慧能源管理優化及減排技術相關人才之培育，以保有我國製造業所需之智慧淨零科技與人才優勢。For more information
▎國科會工程處「生成式人工智慧機器人控制之整合與應用」簡介
資料來源：國科會工程處計畫徵求公告
本項學門主題式計畫強調生成式AI與機器人結合之落地應用，將以三大研究主題為主，進行計畫徵求。
主題一：基於可信任生成式AI之機器人控制框架與自然人機互動控制系統開發
開發生成式AI機器人控制框架，以直觀自然人機互動方式指導生成式AI語言模型，並結合智慧感知、任務規劃與動作控制等技術，準確控制機器人瞭解環境與執行任務，目的在於有效降低機器人的開發門檻與加快開發效率。國際相關應用例如：微軟於2023年4月根據人類給出的簡單文本命令，使用 ChatGPT為四軸飛行器無人機創建程式碼。
主題二：生成式AI機器人系統應用
運用生成式人工智慧和機器人技術，創造具有自主性和智慧化之機器人實體系統，應用在生活、照護、或製造等場域，提供服務、照護、與生產製造工作的加值成效，透過多元自然人機互動方式與機器人達成直觀互動交流、引導控制機器人更為有效達成特定任務，提升服務品質、陪伴照護與生產製造效率。本主題之應用範疇包含了陪伴互動、服務、醫療、 教育、娛樂、協作和設計等多個面向，使機器人能夠提供更符合人類需求的服務。主題二透過生成式AI技術與機器人平台之發展，期望能夠實現情感連結、個性化互動和智慧協助，為人機交互和協作揭開新的篇章。
主題三：生成式AI之無人載具控制與其他民生應用
無人載具包含電動車與無人機，可進行自動導航與控制。自動駕駛係具備環境感知、決策控制等功能之智慧載具，主題三透過生成式AI技術進行無人載具控制與近一步民生應用的擴展，研發無人載具與機器人之環境感知、導航定位、決策推論與動態控制等關鍵技術，進行無人載具控制與其他民生相關應用。國際相關應用例如：Benz汽車於2023年6月將ChatGPT應用於其車輛的語音控制系統中，以提高現有語音助手理解自然語言的能力並提供更豐富多元之指令回應。
▎智慧製造技術∣國科會工程處專題/產學合作研究計畫
焊接區 Robot 設計範例
簡介：本研究提出一高階自行車關鍵組件智慧化精實生產系統(Intelligent Lean Production System，ILPS)。具體而言，對於車架製造，包含管件加工(前加工區)及焊接(焊接區)提出ILPS系統。ILPS涵蓋的三個主要決策模組如下。(A) 生產系統精實化、(B) 製造數位化與自動化、(C) 生產決策智慧化。
到撰寫計畫報告的日期為止(2023.07.31)，學術成果部分已經有5篇SCI期刊論文刊出或被接受。發表：4篇國際會議論文、5篇國內會議論文、7篇其他論文。
研究成果在協助產業技術發展方面，已經促成多件產學合作，舉2023年啟動的4件產學合作案為例如下。(1) 金穎生技自働生產管理環(JJC)系統建構 (成大產學B112-K021)。(2) 宏遠織布廠數位與精實全方位再造 (B112-K031)。(3) 華美光學自働生產管理環系統發展(成大產學B112-K014)。(4) 安全帽智慧倉儲管理系統設計與執行III (MOST-112-2622-E-006-009)。
本研究開發的智慧物料搬運排程系統介面
簡介：本研究研擬以離散事件模型為訓練環境的強化學習技術，支援智慧自動物料搬運系統開發。高科技生產廠需能全方位結合機台、倉儲、和搬運設備資源進行生產排程，才能邁入智慧製造的境地。
本計畫為當今半導體和面板等高科技產業研擬智慧物料搬運的排程技術。研擬的離散事件模擬模型技術，可將物料搬運作業納入全面的生產排程，展現電腦整合製造的敏捷和智慧性。研擬的群策式演化學習引擎的訓練和學習架構，可以典範轉移給其他有物料搬運設施的業者。本研究開發的智慧物料搬運系統扮演集權式的排程派工系統，全盤掌握各macro指令的完工時間。智慧化物料排程派工系統能在電腦執行下100%稼動持續演化最優的排程解。
▎智慧製造場域的大數據雲端之可視化平台的開發、整合、分析與驗證
實際場域
簡介：本計畫的執行目標是建立一雲端平台，針對場域運作與學習所需要的數據作持續性的收集，並且為增加數據的可讀性將數據轉化為可視化圖表，透過雲端大數據平台，即可快速掌握場域狀況；此外，本計畫將在雲端平台與機台設備間建立雙向溝通橋樑，讓雲端平台不只可做為場域的觀察者，更可透過平台對遠端設備下達參數修改或操作命令，而雲端平台也可透過此雙向溝通之管道接收機台設備回饋的資訊，進而學習優化參數設定，提高智慧場域的工作效能。
團隊在計畫執行第一年期間，將中原大學智慧生產示範產線作為驗證場域，搭建了場域大數據可視化雲端平台架構，整合場域CNC、放電機、線切割機、射出機和機械手臂共5種機台數據可視化介面，建立雲端平台電腦端與行動裝置端使用者介面，將場域機台即時數據與後端伺服器分析結果藉由圖表化模組與擴增實境技術，可視化呈現於平台介面，其中射出機應用之可視化界面由新創公司產品化，該團隊更榮獲「2022桃園新創之星X創天下競賽」新創企業組金獎。
▎以氧化銅奈米結構製備亞硝酸鹽和亞硫酸鹽感測器並應用於智慧製造之研究
亞硝酸鹽與亞硫酸鹽感測元件結構示意圖
簡介：本研究計畫研究氧化銅奈米結構，應用於製作亞硝酸鹽和亞硫酸鹽感測器。以化學溶液合成氧化銅奈米顆粒，分別利用旋轉塗佈、滴塗、浸塗等不同方式成長於ITO玻璃基板上，完成亞硝酸鹽感測電極。再複合氧化鎳奈米顆粒於氧化銅表面，完成亞硫酸鹽感測電極。提升金屬氧化物的比表面積，以及修飾複合粒子的催化能力，可以克服亞硝酸鹽和亞硫酸鹽感測器的靈敏度與選擇性問題。研究包含濺鍍種子層對氧化銅奈米結構之影響。同時水熱合成時間與化學溶液之濃度比例，也會影響氧化銅奈米結構成長以及氧化鎳奈米顆粒複合之情形。奈米結構感測器有效提升其對於亞硝酸鹽和亞硫酸鹽的靈敏度，使得元件之偵測濃度極限大幅縮小。
感測器能夠應用在各個層面輔助偵測目標物，例如電化學感測器可以量測出待測液體的含量多寡。食品工業愈來愈重視食品安全、生產追蹤等產品開發的應用，更需要導入智慧製造技術來提升產業價值。亞硝酸鹽是加工肉品中常見的保色劑，產業會用於維持良好的食品外觀。而亞硫酸鹽則為合法漂白劑，業者常會使用漂白劑來減緩或防止食物因氧化而產生變色。本計畫執行之研究成果能夠提供給感測器研發帶來進步，發展性能更好的感測器。導入智慧製造技術可以提升產業價值。
安全帽智慧倉儲管理系統設計
簡介：本計畫的合作公司─隆輝安全帽有限公司，於1988年創立於台南，年銷售約40萬頂安全帽。安全帽雖然是功能性產品，由於產品種類多，生命週期短，造成成品倉庫管理困難。本計畫擬提出「智慧倉儲管理系統設計與執行」以改善隆輝目前成品倉庫管理的困境。具體而言，本研究提出「安全帽智慧倉儲管理系統設計與執行」。此系統涵蓋三個主要決策模組：(1) 即時料帳、(2)智慧撿貨、(3) 智慧補貨。即時料帳模組結合隆輝數位環境基礎，透過WiFi網路、企業雲、行動電腦，實現即時料帳一致系統，並支援智慧撿貨和智慧補貨的實現。智慧撿貨模組以既有的產學合作為基礎，以確定現場資料的取得來源，和奠定物料定位的基礎。進一步發展智慧撿貨系統，首先計算最佳撿貨路線，並透過備配有行動電腦的撿貨台車導引最佳撿貨路線，以漸少撿貨距離和時間，並減少錯誤撿貨率，也減少找貨時間。最後，智慧補貨模組將建立動態補貨策略。此決策模組將即時與ERP系統交換存貨水準資訊，透過演算法決定補貨種類及數量，以最小化成品倉庫存貨水準，改善存貨周轉率績效。研究成果將大幅改善隆輝倉儲管理績效，預期可以降低：平均發貨時間20%、出貨錯誤率10%。第一年已經實證提案的可行性，也完成第一年提案內容，第二年將擴大智慧倉儲到另一個較複雜的倉庫管理。也建立在第一年進行產品的生命週期分析，據以有效分群存貨補充模式。另外，藉此研究計畫，也可以成為隆輝安全帽數位轉型的基石，據以提升隆輝安全帽的智慧製造能力。
▎智慧機械產業中小型企業導入精實生產整合智慧製造與數位轉型之研究
2 樓廠區機台聯網配置圖
簡介：本研究協助臺灣智慧機械中小型企業能夠輕易快速落實精實管理推動與導入智慧製造技術達成數位轉型。相關研究成果分述如下：
1. 以基於客製化服務與基於數據決策，進行中小型企業以精實生產為基礎之智慧製造架構研究，以協助智慧機械產業中小型企業規劃智慧製造與數位轉型。
2. 透過過智慧機械產業中小型企業為對象進行精實智慧製造架構，進行智慧製造與數位轉型之實務驗證。
3. 將以中小型企業精實智慧製造架構為基礎建立中小型企業精實智慧製造系統，讓智慧機械產業中小型企業能輕易透過本系統，提升智慧生產及時化資訊串接，逐步實踐智慧製造與數位轉型。
4. 配合政策以工業3.5為概念， 透過既有智慧聯網硬技術結合精實生產軟實力， 發展適合臺灣智慧機械產業中小企業為基礎智慧製造升級模式。
5. 建構產線機台智慧聯網機制，將設備生產資料進行資料擷取分析，建立製程產線生產可視化技術。
6. 設備故障即時警示：針對設備感知資料，建立機台監測故障警示模型，整合即時通訊軟體主動推播，減少停機損失。
臺灣智慧機械產業技術社群及機構與政府間的合作關係緊密，使得中小企業間早已形成聚落模式運營。後續相關研究可將此架構從單一企業生產設施擴展到整個供應鏈網路，監控製造過程的各個方面，包括生產能力分析、在製品庫存周轉和標準提前期。生產管理軟體提供有關作業和訂單、人力和物料、機器設備狀態以及產品出貨的即時資訊，預期可有效快速協助智慧機械產業升級。
簡介：在本計畫中我們研發與運用物聯網技術於傳統的製造產業，實現一個智慧化的酵素製造工廠，面對建置物聯網過程中不可避免的異質性、標準不一、管理性等問題，我們以軟體定義網路技術實作三個關鍵機制來解決，並且能夠結合雲端系統以及資料分析系統，整合成一個能夠支援智慧製造願景的軟體定義式物聯網系統。
本計畫的實施場域主要是在一個以酵素製造為核心的生技公司，過過本計畫的實施，已經在台灣地區獲致初步的成效。計畫結束前，已有國內網通業者與我們聯繫，有興趣承接本計畫產出的系統，我們正規劃將相關建置經驗以技術移轉或購買系統的方式推廣至其他類似公司，以合作企業在華人地區酵素產業的領導地位，本計畫的實施經驗能夠對於系統的推廣有極大的幫助。後續在推廣本計畫案的研發技術上，我們可以有以下三個切入點: (1)讓工廠製程資訊數位化、(2)傳統工人智慧轉化為人工智慧及(3)生產決策智慧化。
▎國際趨勢情報
▎基於強化學習的可擴展框架，促進人形機器人的遠端操作
資料來源：TechXplore
網址：https://techxplore.com/news/2024-04-scalable-learningbased-framework-teleoperation-humanoid.html
卡內基美隆大學的研究人員最近開發了Human2HumanOid (H 2O)，這是一種能夠對人類大小的人形機器人進行有效遠端操作的方法。這種方法是在arXiv預印本伺服器上發布的一篇論文中介紹的，可以對人形機器人進行需要特定動作組的手動任務的訓練，包括進行各種運動、推手推車或嬰兒車以及移動箱子。
H2 O是一種可擴展且高效的方法，可讓研究人員編譯大型人體運動資料集，並將這些運動重新定位到人形機器人，以便人類可以即時遠端操作它們，在機器人上重現他們的所有身體動作。即時實現機器人的全身遠端操作是一項具有挑戰性的任務，因為人形機器人的身體並不總是允許它們複製涉及不同肢體的人類運動，並且現有的基於模型的控制器並不總是在機器人中產生逼真的運動。
▎新型隱私保護機器人攝影機模糊了人類無法辨識的影像
資料來源：TechXplore
網址：https://techxplore.com/news/2024-04-privacy-robotic-cameras-obscure-images.html
這項研究題為「值得信賴的自治系統的固有隱私保護願景：需求和解決方案」(Inherently privacy-preserving vision for trustworthy autonomous systems: Needs and solutions)，由《負責任技術雜誌》(Journal of Responsible Technology)發表。
相機就像機器人，相當於人的眼睛，對於理解世界、知道什麼是什麼以及它在哪裡非常寶貴。我們不希望這些攝影機拍攝的照片離開機器人的身體，從而無意中洩露機器人環境中人或事物的私人或私密細節。
研究人員已經能夠對通常在電腦內部發生的處理過程進行分段，包括相機的光學元件和類比電子裝置，而這些處理超出了攻擊者的範圍。
此方法也可用於製造可在註重隱私和安全的地方工作的設備，例如倉庫、醫院、工廠、學校和機場。
編輯出版：國家科學及技術委員會補助｜工程科技推展中心
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