智慧製造軟體發展及應用

前言

在全球產業競爭日益激烈的環境下，製造業正面臨著前所未有的挑戰與機遇。消費者對產品品質、交期和客製化的需求不斷攀升，傳統的生產模式已難以滿足市場的多元化需求。為應對這一挑戰，智慧製造應運而生，透過先進的資訊技術和自動化設備，實現生產過程的智能化、柔性化和高效化。

為了因應這些新的需求和挑戰，製造業正積極導入先進的數位化工具和系統，而其中製造執行系統(MES)和製造控制系統（MCS）扮演著舉足輕重的角色，可提供生產計劃管理、設備監控等基礎功能，更通過即時數據收集和分析，為決策者提供寶貴的洞察。

然而智慧製造的實現遠不止於此，隨著工業物聯網（IIoT）、人工智慧（AI）和大數據分析技術的快速發展，製造業正迎來更深層次的變革。各項技術的融合可使得生產過程中的每一個環節都可以被精確監控和優化。例如:通過分析製程振動訊號並應用深度學習模型，可以實現製程異常的即時偵測和切削參數的動態優化，從而大幅提升產品品質和生產效率。

與此同時能源管理和資訊安全亦成為智慧製造中不容忽視的重要課題，在能源成本持續上漲的背景下，如何有效管理和優化能源使用，成為製造企業降本增效的關鍵。另一方面，隨著IIoT設備的廣泛應用，製造生產環境中的資安風險也日益增加，因此採用零信任等先進的資安模型來保護關鍵資產和數據，已成為企業數位化轉型過程中的必要措施。

智慧製造執行系統

製造執行系統（MES）的架構通常由多個模組組成，每個模組負責不同的功能。核心模組包括排程管理、工單管理、品質管理、設備管理和數據收集。這些模組共同運作，實現對生產過程的全方位監控[1]。如圖1的MES架構圖。

其中第一步先進行所有基礎資料的建立，這些基礎資料包括設備資訊、製程順序、員工權限管理等。設置完整的基礎資料是MES正常運行的前提條件，因為只有在具備完整和準確的基礎資料後，MES才能夠開始有效地蒐集和處理生產數據[2]。例如，設備訊息的設置可以幫助MES監控每台機台的運行情況如圖2所示。