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30/09/2022

加速工業4.0!BMW、川崎重工在元宇宙模擬生產線運作,或助提升生產力!

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  • 方展策

    方展策

    少年時,曾研習 Geographic Information System,可惜學無所成,僥倖畢業。成年後,誤打誤撞進入傳媒圈子,先後在印刷、電子、網絡媒體打滾,略有小成。中年後,修畢資訊科技碩士,眼界漸擴,決意投身初創企業,窺探不同科技領域。近年,積極鑽研數據分析與數碼策略,又涉足 Location Intelligence 開發項目;有時還會抽空執教鞭,既可向他人分享所學,亦可鞭策自己保持終身學習。

    智城物語

  元宇宙(Metaverse)是科技界的熱門議題,目前市場對元宇宙的討論多半聚焦於沉浸式遊戲與社交體驗,其實把它應用在工業生產層面,實際效用可能更大。近年愈來愈多製造業者開始布局「工業元宇宙」(Industrial Metaverse),將現實工廠中的研發、設計、製造等場景複製到虛擬世界,然後透過AI對生產過程進行模擬和預測,以提高生產效率、促進產品創新。有市調機構預測,基於工業元宇宙的智慧製造產業,到2025年全球市場規模上看5,400億美元!

 

工業元宇宙推動智慧製造發展

 

  工業元宇宙之所以備受看好,主因在於元宇宙可以幫助解決製造業當前的挑戰。近年,先進國家的少子化現象愈益嚴重,令工廠缺工問題逐漸浮現;而且不少老師傅累積多年的經驗與知識,也急需用數碼方式保存下來,避免因青黃不接而出現知識斷層。

 

  受到中美貿易戰、俄烏戰爭、通貨膨脹等環境因素衝擊,製造業營收增長放緩,業者亦要謀求新的技術方案,改善產品研發與生產流程,以減省成本。工業元宇宙透過虛實結合的人機協作互動,呈現更透明的量化管理模式,為優化工業生產效率和人員培訓帶來嶄新發展思路。

 

  市調機構TrendForce指出,元宇宙可滿足模擬作業、遠端協作等工業需求,智慧製造(Smart Manufacturing)亦有望乘此熱潮而加速發展,預估到2025年全球市場規模有望突破5,400億美元(約4.21兆港元),2021至2025年複合增長率將高達15.35%。

 

  相比起消費市場,元宇宙能夠搶先在工業領域大規模落地使用,不但因為工廠本身有場域封閉性,大型生產線的數碼化程度亦普遍較高,更因為工業4.0(第四次工業革命)的核心其實是虛實整合系統,讓製造業具備引入元宇宙技術的先天優勢。

 

促進產品創新,縮短測試時間

 

  目前被業界視為工業4.0應用重點的「數碼分身」(Digital Twins),能以符合真實物理狀況的方式,在數碼環境中建構模擬實物的虛擬物件,成為塑造工業元宇宙雛形的關鍵技術。只要能夠將工廠所有運作數據整合到數碼虛擬平台,便可以透過數碼分身技術,在虛擬環境中搭建模擬現實工廠的立體數碼模型——「元工廠」(Metafactory)。

 

  如此一來,在整個生產過程中,無需等到實際出了毛病再忙著搶修,而是可以在元工廠上模擬各種狀況,務求找出潛在問題,及早對症下藥。因此,工業元宇宙的出現,可為製造業帶來3大好處:一、促進產品創新,縮短生產時間;二、實現遠端維修,減少停機損失;三、提供高效而安全的虛擬訓練,降低實習風險。

 

  在數碼分身的支援下,製造業者可在元宇宙內仿造出跟現實世界等比規格的實體產品,然後透過AI人工智能對產品進行模擬和預測,從而找出產品缺陷,再作出改良與創新。對車廠來說,如果可以在車輛生產前找到設計缺陷並加以修正,便有助減低車禍發生的機率,故此率先引入數碼分身技術的製造行業,正是汽車產業。

 

寶馬在元宇宙模擬生產線運作

 

  德國寶馬集團(BMW)是第一家把整座工廠虛擬化的汽車製造商。該公司使用輝達(NVIDIA)的元宇宙技術平台《Omniverse》,花了6個月時間搭建出一座元工廠,模擬現實生產線的運作狀況。

 

BMW透過《NVIDIA Omniverse》平台在虛擬世界中建立了元工廠,並在其中進行改變生產線配置、工人動線、機器人與倉儲管理等實驗,以提高規劃流程的精度、速度和效率。(圖片來源:BMW官網)

 

  BMW在元宇宙平台上建構了不同的元工廠模型,將員工、機械人、裝配零件、廠房內部結構等元素均輸入至模型,其運作會根據即時的現實數據進行模擬。廠方如想知道員工與機械人要怎樣配置,始能達成最高的生產效率,可以事先在元工廠中模擬不同配置下的生產情況,以找出最優化的配置組合。

 

  假如要製造新車型,廠方也可以在元工廠檢查生產線運作,尋找現實生產線上可能會發生的錯誤,並予以修改。如基於實際的設計藍圖進行模擬,還可以計算出每件產品從投入原料至完成製作所需的時間,以及收到訂單後到運送給客戶所需的時間。

 

在BMW的汽車生產線上,人和機械人一起工作,但如何配置才可達成最高的生產效率?只要透過《NVIDIA Omniverse》平台進行模擬和預測,便可以找出答案。(圖片來源:BMW官網)

為求建構高像真度的元工廠,BMW自2020年11月起使用流動式3D激光掃描儀對旗下汽車工廠進行空間掃描,預計到2023年初便可以完成對所有廠房的掃描流程。(圖片來源:BMW官網)

BMW拍攝逾800,000張生產設備圖像,匯集成AI數據集,用於創建虛擬世界中的元工廠。(圖片來源:BMW官網)

 

  參考元工廠的模擬分析,BMW對其現實生產線與原本設計圖作出30%的修改,不但促成了生產流程創新,更有效地縮短產品從概念到生產的投入時間。

 

BMW利用《NVIDIA Omniverse》集成廠房結構和生產設施數據,以及生產材料的項目和零件編號,搭建成元工廠,讓不同時區、不同地點的員工都可以訪問此虛擬空間,在需要時一起規劃和優化生產流程。(圖片來源:BMW官網)

 

實現遠端維修,減少停機損失

 

  當元工廠搭配AR/VR頭戴裝置使用後,更可讓工廠內的技工可以突破現實空間限制,與總部的工程師進行遠程協作。以往,一旦生產設備發生故障,因為生產線本身的複雜性,動輒需要多個部門協同合作,聯手進行搶修。這樣既要耗用大量人力,又要花時間調動各部門人員,相當費時失事;有時候很難在短時間找到故障成因,令生產線被迫停擺,造成難以估計的經濟損失。

 

  現在,只要技工戴上AR/VR裝置在廠房待命,在工廠以外的工程師就可以藉由遠端協作的方式,指導技工進行維修。以日本川崎重工(Kawasaki Heavy Industries)為例,該公司在2022年5月導入微軟(Microsoft)的工業元宇宙方案,讓工廠員工穿戴微軟HoloLens頭戴裝置,幫助生產、維修和管理供應鏈。

 

川崎重工採用微軟的工業元宇宙方案,可讓身處不同地點人員透過虛擬化身進入元工廠,一起討論如何維修和管理供應鏈。(圖片來源:翻攝微軟官方YouTube影片)

微軟工業元宇宙方案建構在公用雲端平台「Microsoft Azure」上,讓企業用戶可按自身需要創建專屬的元工廠,並確保不管用電腦、手機、抑或平板電腦,都能流暢登入使用。(圖片來源:翻攝微軟官方YouTube影片)

 

  在微軟《Azure Percept》邊緣運算系統與HoloLens相互結合下,戴上HoloLens員工眼中所看到的現實廠房環境,疊加了全息影像(Hologram),呈現生產設備的實時運作數據;如設備發生故障,更可以顯示問題所在。

 

  當需要維修時,川崎重工不用派遣工程師親赴現場,只需讓廠房員工使用HoloLens與遠方的工程師連線交流;當工程師透過視訊畫面掌握問題癥結,便可用AR的視覺提示方式,指導現場員工完成維修。如此一來,工程師就無需舟車勞頓,遠赴廠房進行搶修;技工亦不用等待工程師抵達現場後,始可著手修理故障設備,有助加快維修速度。

 

工廠員工戴上HoloLens裝置後,便可跟遠端的工程師一起協作維修。當工程師掌握故障成因後,可以把維修指示輸入到穿戴裝置,讓現場員工知曉如何進行搶修。(圖片來源:微軟官網)

 

虛擬教學訓練,降低實習風險

 

  過去,新進員工要學習如何操作生產設備,都要進入廠房進行實習,但有些工廠環境可能處於高溫、高壓、高噪音等危險狀態,讓培訓員工存有一定的潛在風險。如今,有了元工廠,新員工可以在虛擬環境中接受訓練,就算有任何犯錯,都不會造成生命危害或經濟損失。

 

  在元工廠中,尚未熟練作業的新員工不僅可以練習高危險性的操作,還可以接受因原料成本過高、或必須穿著特殊裝備而難以實際演練的技術訓練。這樣可以避免訓練過程中可能發生的意外事故,又不用浪費高成本的生產原料,並可讓新員工在短時間內充分學習相關技能。

 

  更重要的是,可以在元工廠內向新員工示範,生產線上有哪些重要環節,必需多加注意操作,並模擬錯誤操作的話,會產生甚麼不可逆轉的嚴重後果,讓他們知所警惕。

 

元宇宙兩大隱憂:資安與私隱

 

  不過,建構如此巨大的工業虛擬世界,需要的數據量是非常龐大;尤其當人們在元工廠中自由移動時所留下的大量數碼足跡,將會讓更多數據曝露在數碼環境下,出現個人資料洩露、網絡釣魚攻擊等風險自然大增。

 

  為求滿足身歷其境的沉浸式體驗需求,新型AR/VR裝置均內置感測器與攝影鏡頭,以偵測用戶的所有動作,從中分析歸納出用戶的生理狀況、心理狀況、年齡、性別等個人資訊。因此,一旦元宇宙平台發生資料外洩事故,帶來的私隱問題將會比過去的互聯網時代更加嚴重。

 

  由是之故,各國政府對元宇宙平台收集個人資料、以及與第三方共享的方式,必須制定更明確的指引。同時,各大企業在開發元宇宙產品和服務時,必須積極思考個人私隱和資訊安全課題,從保護用戶私隱角度來建構元宇宙的基礎設施,務求共同創造一個可信任的元宇宙生態系統。

 

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