工業4.0或智慧製造是現代製造業的發展趨勢，其中不可或缺的關鍵技術就在於工業物聯網(Industrial IoT；IIoT)與人工智慧(AI)大數據分析。經由物聯網(IoT)技術收集在生產環境與機具設備的各種感測器數據，並透過AI技術進行大數據分析，有助於提高生產效率、降低成本並實現更安全的生產環境。
IIoT結合AI帶來的效益可望實現爆發性的成長。越來越多的業者採用結合AI、IoT、大數據、雲端、邊緣運算等技術的解決方案，在生產製造過程導入智慧化製造模式，持續推動各種應用升級轉型。如今，這一應用市場正日益擴展，相關研究數據也顯示未來幾年內業界對於IIoT市場的投資至少將成長3倍。
瞭解目前主要的IIoT應用趨勢以及如何實施該系統，才能進一步掌握競爭優勢。《電子技術設計》(EDN Taiwan)本期封面圖集將分享在AI與IoT等技術加持下的最新工業物聯網/智慧製造應用，探索在數位化轉型過程中如何串連IoT、感測器、機器人、雲端運算、AI與大數據分析等技術，打造高度「自動化」與「智動化」的工業物聯網。
工業自動化系統加速物流中心升級轉型
隨著物流中心的貨物量日益龐大、品項分類愈趨繁雜，加上持續高度競爭的物流產業壓力，如何提升貨物處理效率、提前預警、降低非計畫性停機時間，同時確保準確性並持續降低成本？
施耐德電機(Schneider Electric)以其於中國上海的智慧物流中心為例表示，由於廠區內使用各種不同的系統軟體，缺少整合式儀表板讓管理者掌握廠內營運狀況；再加上軟硬體升級時發生程式相容性的問題，使得升級過程曠日廢時。
施耐德電機為此導入其以軟體為中心的工業自動化系統EcoStruxure Automation Expert，連接和整合各品牌的軟硬體以及不同子系統，讓所有元件以模組化的形式整合在同一生產線，以一致性、可擴充且高效能的規劃並協助改善營運流程。這套靈活的系統還能整合IT與OT軟體，讓客戶輕鬆整合高階IT應用程式、工具和技術，提升營運效率，擴充和升級更便利也更節省成本。
該系統並改善智慧物流中心的倉儲控制系統，包括自動分揀設備、廠區內的輸送帶系統，取代原有的老舊軟體，也從傳統的PLC控制模式升級。實際建置完成後，讓物流中心運作的智慧化與自動化實現最佳化，配送品質和倉儲準確率高達99.99%，整體營運效率也提升30%，並因而大幅縮短員工的工作時間。系統中提供視覺化功能，有效地協助物流中心將機器故障排除能力提升4倍。
這套以軟體為中心的解決方案打破傳統硬體控制架構的限制，提供更多的靈活性以及未來的可擴充性，適用於智慧物流倉儲業、食品業、包裝系統設備商、汙水處理廠等產業。
本文授權擷取自《電子技術設計EDNTaiwan》
