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        FIEKView:智慧製造技術應用 產業淨零排放加速器
        • 2023/01/16
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        2050淨零排放已是製造業必須面對的挑戰,根據國發會資料顯示,我國2019年溫室氣體排放總量為287.06百萬公噸二氧化碳當量(MtCO2e),其中製造部門排放量最多,為147.46 MtCO2e,約占排放總量51.4%。

        製造業無論大型企業或中小企業,都須仰賴智慧製造應用方案,分別從能源供應、能源使用效率角度,逐步實現淨零排放目標。

        國發會在2022年3月公布「臺灣2050淨零排放路徑及策略」,作為後續政府與各界推動淨零排放的重要依據。

        針對製造部門淨零轉型推動策略,產業部門將以「先減少排放,再淨零排放」為推動策略,具體作法包括透過製程改善,減少能源消耗及碳排放,在短期內,以設備汰舊更新及導入智慧節能管理為主,長期則朝氫氣技術開發應用及含氟氣體削減等創新技術發展。

        能源轉換部分,短期以擴大使用天然氣及生質燃料為主,長期則朝百分百使用綠電及無碳能源應用;循環經濟部分,短期以原料替代、使用固體再生燃料及能資源整合為主,長期則朝二氧化碳捕捉再利用等突破性創新技術開發應用。

        幫助製造產業達成淨零排放,有四個關鍵的智慧製造應用方案,第一,結合感測及物聯網,掌握確實能源消耗。日益成熟的各種感測裝置,結合物聯網、機聯網,以及初級資料分析與資訊可視化工具,能夠協助設備、產線、工廠管理人員,快速獲得有用的即時資料。

        例如工廠中的動力馬達、空氣壓縮機,以及生產用的工具機、塑膠射出機,都能透過智慧電表、控制器、智慧機上盒等內嵌或外接裝置,呈現監測時段的電力消耗 與用電模式。管理者可依據電力使用 資料,找出能源消耗最多的設備、時段,估算產品製造過程碳足跡;以及與過去歷史資料比對,找出異常製程及設備運作問題。

        第二,結合巨量資料及AI人工智慧,實現參數控制最佳化。大量的設備、機台、產線運作資料,經過巨量資料分析及AI人工智慧學習模型,可以進一步透過運作參數最佳化調整,進一步降低總體製程能源消耗。例如工具機可依據切削材料、所需加工精度與表面粗度,透過巨量資料分析,決定可兼顧加工效率與能源消耗的控制參數。

        此外,許多機器設備需要較長的暖機時間,因此頻繁的開機、暖機、生產、停機,會使能源消耗量增加。而透過智慧生產排程,從產品規格、交期、原物料供應、機台與人員可用性等生產需求與限制,可規劃出能兼顧交期、成本、產能、能耗的最佳生產規劃。

        第三,透過品質檢測及預測,避免重工增加碳排放。人工智慧結合機器視覺、自動光學檢測,已經逐漸成為實現產線品質全檢以及進行品質預測的重要應用方案,提高生產品質與良率,避免持續對瑕疵半成品進行加工,可以減少材料與製程能源浪費,進而減少碳排放。

        第四,用數位分身,減少產品生命周期能耗及預測碳足跡。數位分身結合實體產品、設備、流程,以及對應的虛擬數位模型,可以用於產品設計、生產線與流程規劃、生產監控與 流程 控制最佳化,以及產品、設備應用監控及控制最佳化。

        國際間有許多製造企業推動淨零排放的案例,國際知名無線通訊企業愛立信(Ericsson),位於美國德州路易斯維爾(Lewisville)的智慧工廠,被世界經濟論壇(WEF)評選為代表工業4.0發展典範的燈塔工廠(Lighthouse factory)。在其智慧工廠中,透過大量使用結合感測器及 4G/5G網路建構的智慧化設備能源管理平台,可即時監控工廠內多種設施的能源消耗、運作狀況、環境參數,並將這些資料可視化,協助人員判別重要資訊、進行決策反應,透過這些智慧化應用方案,路易斯維爾智慧工廠的能源使用量比其他類似設施減少24%,並能達到更高的生產力。

        對許多製造企業來說, 推動淨零碳排會導致營運成本與風險增加。但從另一個角度來看,如果企業能持續推動各種淨零排放方案並順利執行,產生實際效益,將可形成另一種競爭優勢,協助提高企業總體競爭力。另一方面,製造企業可以透過內部研發,或是與外部設備供應商、資通訊及智慧科技廠商、廠務及系統整合廠商進行異業合作,將具有實務應用效益的各種節能減碳製造應用方案商品化、服務化,進而衍生出新的獲利管道,將是製造企業在面對未來10至20年淨零排放及永續製造大趨勢下,值得思考與掌握的新成長契機。

         

        本文經編輯後刊載於2022年12月11日【工商時報】
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