追求工業4.0下建立智慧生產平台

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姓名

吳明修(Ming-Hsiu Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

工業管理研究所在職專班

論文名稱

追求工業4.0下建立智慧生產平台
(Smart Production for Industry 4.0)

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摘要(中)

自從人類開始使用機械代替人力以來，人們不斷地加快生產製造的效率，到了工業革命，人們開始會使用電力後，開始能夠大量生產，人們有了更多時間能夠進行其他發明工作，直到1970發明了電腦，生產製造更是以等比級數的進步，2011年德國提出了工業4.0，內容包含無人工廠、人工智慧及大數據與雲端運算等技術，各國也紛紛提出相關的政策，但各國企業大多還沒有相關的技術，部分還在工業3.0的自動化階段，甚至某些產業還在工業2.0大量生產的階段，且不是每間企業都能夠有足夠的資源能夠進行升級，但各產業仍須順應趨勢不斷創新，避免失去競爭的優勢。
工業4.0範圍廣泛，但主要意涵在於智慧生產，使用大數據及雲端運算取代人為判斷，其中包含感測器、物聯網及大數據與雲端運算，企業在追求工業4.0的目標前，需確認那些概念或是功能，能夠有效的協助企業升級，並盤點現有資源，逐步進行升級，導入過程中在新舊系統間取得平衡，導入後須衡量是否有成效，並逐步進行修正。工業4.0的目標無法一蹴可及，本文以半導體代工廠建立智慧生產平台為案例，旨在說明企業如何進入工業4.0的流程，提供資源有限的中小企業做為參考。

摘要(英)

People have been accelerating the efficiency of production and manufacturing, since people replaced the workers with machines. After industrial revolution, people began to use electricity and began mass production. We have more time to carry out other invention because of the invention of the computer in 1970s. The manufacturing is progress faster than before. In 2011, Germany proposed Industry 4.0 which includes technologies such as unmanned factories, artificial intelligence, and big data and cloud computing. Countries have also put forward related policies, but most companies have no relevant technology, some are still in the automation stage of Industry 3.0, and some industries are still in the stage of mass production of Industry 2.0. Not every enterprise can have enough resources to be able to upgrade, but the industries still have to follow the trend. Constantly innovate to avoid losing the competitive advantage.
Industry 4.0 has a wide range of applications, but its main implications are smart production, which uses big data and cloud computing to replace human judgment, including sensors, the Internet of Things, and big data and cloud computing. Companies need to confirm those goals before pursuing Industry 4.0. Concepts or functions can effectively assist enterprises in upgrading, inventory existing resources, and gradually upgrade. In the process of import, a balance is achieved between the new and old systems. After the introduction, it must measure whether or not it is effective and gradually correct it. The goal of Industry 4.0 cannot be reached. This article uses a semiconductor manufacturing plant to establish a smart production platform as a case. It aims to illustrate how companies can enter the process of Industry 4.0 and provide SMEs with limited resources as a reference.

關鍵字(中)

★ 工業4.0
★ 智慧生產
★ 物聯網
★ 雲端運算
★ 大數據

關鍵字(英)

★ Industry 4.0
★ Smart production
★ Internet of Things
★ Big data and cloud computing

論文目次

目錄
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 v
表目錄 vi
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 2
1.2 研究目的 2
第二章文獻探討 3
2.1 工業4.0的誕生 3
2.2 全球工業4.0的發展狀況 4
2.3 我國工業4.0的發展狀況 5
2.4 工業4.0的架構 6
2.5 工業4.0的相關技術 8
2.5 生產履歷 11
第三章智慧化生產履歷及生產管理的排程 12
3.1 生產排程的手法 12
3.1.1 交期先後原則 12
3.1.2 產能平衡原則 13
3.1.3 關鍵比值法 13
3.2 機台產能指標 14
3.3 生產排程的問題 15
3.4 生產履歷的演進 16
3.5 智慧化生產履歷 17
第四章智慧生產排程個案探討 19
4.1 個案企業簡介 19
4.2 半導體製程簡介 19
4.3 建立智慧生產平台 20
4.4 生產指標及生產排程的問題 20
4.5 智慧化生產排程企業個案 21
4.6 改善成效評估 24
第五章結論 27
參考文獻 29
ㄧ. 中文文獻 29
二. 英文文獻 30

參考文獻

中文文獻：
1.德國聯邦教育研究部，“工業 4.0 戰略計畫實施建議”， 2013。
2.中國國務院，“中國國務院關於印發《中國製造 2025》通知”，2015/5/8。
3.石漢華，“借鏡工業 4.0 ，台灣製造業下一步 ? ”，2014 。
4.朱躍生，“結構化大數據智慧分析技術及應用”，台中第四屆海峽2岸高校高端IT人才論壇，2015/07/27。
5.行政院，“生產力 4_0 發展方案”，2015/9。
6.沈榮津，“以生產力 4.0 創造台灣產業成長新契機”，2015/09/01。
7.李杰，“大数据时代中的制造业转型与工业 4.0 趋势”，2014/10/24。
8.數位時代第251 期，“一次搞懂大數據”，2015/4。
9.科技產業資訊室，“再談工業4.0 與虛實融合系統（CPS）”，2015/2/26。
10.科技會報辦公室報告，“生產力4.0 發展方案(草案)”，2015/7/23。
11.財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心，“解讀《中國製造 2025》之高階工具機推動”。
12.陳昭宏，“資訊與數學於工業 4.0 與雲端大數據應用”，2015/10/02。
13.經濟部工業局，“從Industry 4.0看臺灣生產力推升的契機，看臺灣生產力推升的契機”，2014 。
14.廖建興，“嵌入式系統之新興發展應用趨勢” IECQ 報導年刊 (BSMI-IECQ-99-05)。

英文文獻：
1.Enzo Morosini Frazzon, Jens Hartmann, Thomas Makuschewitz, and Bernd Scholz-Reiter.(2013). "Towards socio-cyber-physical systems in production networks." Procedia CIRPVol. 7,pp.49-54.
2.Enzo Morosini Frazzon, Jens Hartmann, Thomas Makuschewitz, and Bernd Scholz-Reiter.(2013). "Towards socio-cyber-physical systems in production networks." Procedia CIRPVol. 7,pp.49-54.
3.Jay Lee, Behrad Bagheri, and Hung-An Kao, (2015). “A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems.” Manufacturing Letters, Vol. 3, pp.18-23.
4.Joan Jacinto. Where PROFINETFits Into the IIoT and Industrie 4.0March, 28, 2016
5.Malte Brettel, Niklas Friederichsen, Michael Keller, and Marius Rosenberg. (2014). "How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape: An industry 4.0 perspective." International Journal of Mechanical, Industrial Science and Engineering Vol. 8.1, pp. 37-44.

指導教授

曾富祥

審核日期

2018-6-26

推文