制造业的重大趋势：睽违三年的中国国际工业博览会
By Dave Chu
介绍
事隔 3 年，在短短 5 天的展期内，205,000 名专业同行涌入 2023 年中国国际工业博览会。我们再次看见了制造业，于未来串连全球所扮演的重要角色。
工博会的主战场 6.1 展馆，包括西门子、三菱、欧姆龙、施耐德、凌华等企业都在这里。
来自本地、世界各处以及首度参展的企业纷纷齐聚此次展会，呈现各自领域里最尖端的技术解决方案，每个摊位都成功吸引数千名行业专家，切磋交流新一个世代的制造工艺，着重在 5G、AI 和 IoT 驱动的数字转型讨论。机器人、5G、ESG、自动化等创新应用，一如既往地引人注目，每年的技术常客，也在过去 3 年中逐步成长优化。特别值得一提的是，AI 的应用如同旋风般地登场，展示了爆发性的潜力。
不过，我们另有些有趣的发现。
机器人一如既往地万众瞩目
“面对全球性的挑战，包括劳动力萎缩、供应链中断，以及对效率和环保的运营模式有更高、更迫切的需求，机器人技术正经历一个剧烈增长的阶段。”ABB 机器人总裁 Marc Segura 在专访中表示。
2023 上海工博会应该算是目前全世界最大手臂厂商的军火展示了，各家厂商卯足全力将最新的技术带到展场，当然也有许多当地后进厂商，用更低价的策略，慢慢打入 Tier2、Tier3 市场。
我们相信机器人未来终将主导制造业，但同时，我们也看到这个愿景与实际应用间的落差，从未如此巨大。
“设想一个情境，一条全自动化生产线的设置成本为一百万元人民币。要打平投资报酬率（ROI）， 大约需要两年的时间持续生产。然而，现今多数的消费品没有那么长的生命周期，制造商依赖机器人和自动化设备，只会导致逐年的财务亏损。”全球前三大 EMS 制造商的产线经理如此表示。
工厂仍然对人力有着极高需求，尽管我们不愿承认，但市场的反应骗不了人。根据展会官方统计，在劳力与科技结合的智慧解决方案展区中，驻足的人流数是 IAS（工业自动化）展厅里其他地方的两到三倍。
下一波浪潮：视觉
这两个领域的视觉应用特别显眼：扩增实境（AR）和电脑视觉。
虽然我们认为扩增实境尚需要几年时间，才能达到实际的工厂应用，但我们看到了相当大程度的进展，特别是在高度管制的行业，在推动安全检查中，AR 眼镜取得了不错的进展。
此外，我们也看到越来越多的视觉解决方案服务商，不论是在 2D 或 3D 领域，开始深入发展电脑视觉技术。
机器视觉厂商展示自动光学检查（AOI）技术。
尤其是在自动光学检查（AOI）方面，针对微小错误的侦测，现在的视觉技术甚至能判断反射性金属表面上的涂胶，是否有正确得进行上胶。不仅如此，工厂员工只需要戴上 AR 眼镜，在厂中巡视关键区域，就可以进行安全检查。
反思与重整运营基础：数字转型到数字孪生
数字转型的第一步，就是数字化运营。
为了加快并减轻转型的痛苦，西门子和施耐德等行业领先者正推出整合生态系的解决方案，包含数字化运营等基础服务，到数字孪生的进一步应用。
数字孪生可分为三个部分：生产设计、流程与生产、运营。
在这三个部分中，制造商都非常仰赖各式工具搜集而来的产线资讯，以用来维持产线的运作顺畅度和灵活性，透过可视化产线、透明化管理盲点，制造商可以预测未来的生产情形。如果产线转移至其他地区，不论是东南亚或是印度，管理者也能提前做规划，在人人纷纷寻找下一个生产基地的现在，这样的产线管理应用能为制造商带来最大价值。
除了过往机联网、数字孪生方案，这次各家厂商更加强调以各式 sensor 及视觉，进行柔性生产的人机协作。另外在全球布局上，也可以让工程团队或管理层，更加容易掌握各地工厂状况。
我们看到，制造商现在采取了新的立场，他们将创新科技带回至生产线上，从最基础的地方开始，打造数字转型。
日系大厂展示柔性生产人机协同应用。人在工厂中还是必要元素，完全无人化的工厂在成本积效考量上，其实不太现实。透过新科技让员工与机械高度协同作业，扩大员工潜力。
没错，当然必须提到 AI
首先，我们必须厘清一个普遍的误解，AI 的目的并非来取代人类，从来都不是，它是来弥补我们的不足。AI 公平客观、全年无休且全方面地存在于人类难以达到的工作范畴。
行为分析系统，是一种 AI 解决方案，旨在协助优化劳动密集的生产线。对于前端制造商来说，想要使成本最小化，并同时达到生产效能最大化，最佳的首选方案就是人工智能驱动的数字生产线。
人类最重要的感官──视觉，现在可以升级为一个完美的解决方案，全面数字化您的生产线，萃取出劳动资讯，以前所未见的方式可视化生产。
一台摄像机即可捕捉工作站生产资讯，让 AI 进行分析判断，提供实时数据。
只需一台简单的摄像机，AI 就能记录和确保作业员的每个工作步骤。 为制造商提供充足的数据，以提高整体生产效率，并提供即时警告，保障产品品质，将所有错误留在工厂内，绝不流入市场。
*摄像机系统必须与服务器或边缘服务器结合，并符合最低技术规格要求，以便有效处理 AI 演算法，让实时记录与分析产线数据顺畅进行。
