工業 4.0 浪潮下怎培養製造技術實力?掌握業界脈動,工研院「智慧電子學院計畫」助您迎接智慧製造浪潮

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Photo Credit: Reuters
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工程師職涯除了倚靠就學時期努力不怠,更需平時不斷吸收新知,隨時讓自己跟上時代;另一方面全球興起的「智慧製造」趨勢也吹進了台灣,蔚然成為台灣產業新必修課題。

這股「智慧製造」趨勢最大特色在於從最基本的工廠環境開始,無論各式機械設備、產線流程甚至是原料,都將透過智慧感應器,讓所有環節皆具備隨時聯網、即時收集資料,並把資料傳至雲端進行交換與溝通,再依生產需求自動調整的「智慧」特質;但這也讓面臨轉型諸多台灣製造業都出現智慧工程人才短缺的問題。

那麼工程人員在台灣該怎麼培養技術實力,把自動化數位思維帶回本身工作,迎接這股浪潮?當然包括自學在內,增強實務方法可謂不少,但工研院呼應業界第一手趨勢,積極規劃的「智慧電子學院計畫」對業內人士而言,將是最有系統性,也是最具反應實務面需求的學習途徑之一。

「感應裝置」是工業 4.0 中最基礎,卻也最不可或缺的一環。工研院在這波課程中從廣至深,提供了【MEMS 微機電致動器與感測器模擬分析技術】【Raspberry Pi 無線感測器應用實務】【Arduino 感測器開發與 Python 語言應用實務】三項熱門感測器技術,讓學員可挑選最適合自己職場的部分學習。

微機電是結合微電子與機械工程的工業技術,藉著微加工(Micromachining)步驟,製造電子訊號處理與機械可動結構區塊,這些微米至厘米尺度的微系統元件無論消費性電子或工業用元件都充滿其蹤跡。工研院準備的課程部份主要應用 COMSOL Multiphysics 進行軟體模擬,從電-結構、熱-結構、電-熱-結構、壓電/壓阻等相互作用的直覺式輸入介面,提供解決微機電相關之問題。

許多工程師耳熟能詳的樹莓派由於成本低廉、開發者社群眾多,很常用於無線感測器之物聯網解決方案。【Raspberry Pi 無線感測器應用實務】將深入剖析 Raspberry Pi 開發板使用與數位邏輯技術,並介紹國內外 Raspberry Pi 開發生態圈發展狀況,教導學員從基礎知識到未來趨勢的掌握與實際產品的體驗;同時透過實作 Raspberry Pi 開發各種產品原型,讓學員縮短開發時間、增加研發部門開發能力。

此外將結合嵌入式 Linux 作業系統,應用 C、Python、Java 等語言,讓學員具備從感測器到中繼站,甚至雲端主機都可以透過 Raspberry Pi 來達到商轉的應用開發技術。 此外開發版另一大主流「Arduino」部分工研院同樣準備【Arduino 感測器開發與 Python 語言應用實務】,透過展示與實際操作,讓學員具有規劃適合自身或企業所需各有線、無線感測器之開發能力。此外課程也將教授 Python 語言,Python 環境提供了豐富的 API 和工具,以便程式設計師能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,可使用 Python 將其他語言編寫的程式進行整合和封裝,而且各種 package 齊備,方便開發者專注在開發及問題上的處理。

一個完整的智慧製造系統建立每個環節的感應裝置之後,接下來就是結合工廠控制器與雲端分析,達到「全面感知」的目標。再說通俗一些,就是透過物聯網系統「收集全面數據」。這些資訊傳送過程必須可靠、不能中斷,而且還得有效連結雲端分析,才能將訊息充分解析做為決策依據。

物聯網系統規劃、建置與應用實作】課程也將介紹,如何實際透過樹莓派裝置做完感測器端與中繼站端,實際傳送感測器所感測器的資訊上傳雲端伺服器,透過中繼站的圖形化邏輯控制軟體做分流與作動,完成整個物聯網系統 (IOT=IT+CT+OT+APP) 的實際應用開發過程。

另一堂【工業 4.0- 現場資料快速建立物聯網架構】課程則將教導學員「收集數據」系統建構所需具備的每個環節與技術,包括資料收集器運用、現場訊號聯網、如何使用 WebOP 連線現場訊號、並採用 WISE-4012E、應用.Net Library 與 Modbus、及 RESTful 與現場訊號連線,完整提供工廠控制器整合、生產資訊收集與設備資訊連網,幫助學員具備快速建立現場物聯網架構之能力。

大數據與智慧化分析可說是工業 4.0 的最終目的。大數據意指資料規模巨大,但對業界來說,其中精髓乃是在巨量資料中如何透過資料探勘(Data Mining),摸索出資料所要表達的意涵,或從中找出隱藏特殊關聯性及特徵,近一步提煉出「數據精華」。

說來簡單,但要掌握資料探勘技術需跨越難題其實不少,像文字採掘等非結構性資料分析就是一大挑戰,此外是否要取分散式資料分析架構、模型調整技巧甚至到進一步採用探索式分析,都考驗分析者的功力。工研院的【大數據 Big Data 與資料採礦 Data Mining 分析實作培訓課程】將以 PolyAnalyst 工具為基礎,傳授 SVM、類神經、Fuzzy、群集、模式測試等方法,讓學員藉由實作快速上手。此外也針對耗時之資料搬運或合併、中文文字採掘實作提供快速整合之技巧,讓學員分析巨量數據更具優勢。

不過不僅於大數據、物聯網、感應器等新興議題,今年度的「工業局智慧電子學院計畫」內,工研院也為機電技術升級開了一系列課程。去年台灣半導體產業設備採購需求高達 5000 億,商機可謂十分龐大;但若要讓國內製造業廠商進一步滿足這股需求,就得注重精密設備技術升級的環節。【高精密設備設計實務】課程著重晶圓研磨 (Wafer grinding)、細微溝槽 (V-cut machine)、氣浮雙軸精密定位平台 (Aerostatic XY stage) 設計,針對高精密設備設計要項、製程與設計關聯等相關主題進行探討與實務講授,提供機械、半導體或相關技術領域之研發人員培訓,來推動台灣高精密設備生產升級。

而針對半導體及智慧電子產業中最常被使用的電磁干擾與電磁相容 (EMC/EMI) 設計與測試技術,【電路板電磁干擾防制設計與量測驗證】課程裡講師將以 PCB EMI control 工作實務經驗,傳授結合、濾波、接地、隔離、佈線等各項防制準則與具體作法是如何應用在 PCB EMI control 工作需求中,確保 PCB 電性功能工作正常;另一堂【靜電 (ESD) 防護設計與量測驗證培訓】,將依照電性與物性工程實務,傳授 ESD 工作領域之實戰經驗,使學者全面性認知 ESD 有關電性物性特性、防制設計規範、量測驗證方法,以達具有防制 ESD 損害的高價高品質電子產品工作需求。

除了上述課程以外,工研院「智慧電子學院計畫」也準備了一系列物聯網、機電與品測技術升級培訓給工程人員。有興趣的讀者,請至 https://college.itri.org.tw/edm/D3/003/04/indexV2016.html 參考。(工業技術研究院廣告)


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