作者：謝涵如
工業4.0帶動產業智慧生產，已成為全球製造業發展的趨勢。且隨著5G世代到來，智慧製造結合5G網路大頻寬、大連結、超低延遲特性，能讓產線具備更敏捷、更彈性的生產能力，有效提高生產效率，創造更多商機。
當5G遇上工業4.0，能迸出什麼精彩的火花？本次的5G技術線上交流會邀請兩位專家，從他們各自的專業領域出發，帶領觀眾一探究竟。
5G網路解決機器通訊問題
「當工廠中有多個機器人、多個物聯網，同時在運作上傳資訊時，網路速度不夠快是最棘手的問題，這時就需要5G上場解決。」台科大工業4.0實作中心梁書豪助理教授，一針見血點出5G網路在工業4.0中的必要性。
未來工業中機器運作的型態，必然會從傳統的由人對機器下命令，進化成更快速更高效率的機器對機器直接下命令。而大量機器對機器的溝通，就需要極度可靠的低延遲通訊來支持。5G網路能連結更多的設備，同時具有更快的連線速度及更大資料傳輸量，以及更低的電力消耗和更小的訊號延遲。此外，還有一個最直觀的優勢 — 降低傳統網路布線的成本及維護費用。
5G的連線速度更快、多裝置連結及低延遲特性，能讓工廠機台間的通訊更快速、即時且穩定。如今市場對於客製化、少量多樣的產品需求越來越大，要想快速製作出不同的產品，產線設備必須具備人工智慧，而大量的資料運算處理需求就需要5G網路的幫助。
AR擴增實境的工業應用方面，同樣需要及時處理大量資訊的能力，若能結合AR眼鏡及5G零延遲的特性，可為維修人員快速提供輔助或指引資料，就能提升維修效率，減少出差錯的機率，同時降低工安意外發生的可能。
5G網路技術在工業4.0中的應用契機
要談5G在工業4.0的應用契機，得先從從工業4.0的技術要點談起。梁書豪指出，工業4.0主要使用的技術是網宇實體系統(cyber-physical system)，也就是將資訊科技（IT）與運營科技（OT）相結合的技術，透過大量數據蒐集及分析，達成工場智慧化。
「工業4.0的主要特色為讓設備能傳輸大量、即時的訊息；機器能直接對機器下指令，不必再透過人；以及透過大數據分析讓系統不斷優化。」
以工廠的機械手臂為例，若是直接把機器手臂裝在CNC上，那麼10台機器就必須安裝10隻手臂，CNC的運作需要時間，這樣做相當不符合成本效益。然而若把機械手臂裝在AMR(Autonomous Mobile Robot，自主移動機器人)上，就必須有穩定、高速的網路來進行通訊，才能讓AMR能在高速移動的狀況下遇到障礙物也能及時反應。
「未來的機器人，能做出『類人類』的反應。」梁書豪表示，透過5G輔助的機器人，藉由對大數據的處理能力，及彼此間零延遲的通訊，未來將能夠做出「遇到火災會自動躲避」等類人類的反應，讓工廠在自動化、無人化方面更上層樓。
5G網路的特性，能解決許多目前工業智慧化時遇到的難題 。（圖片來源：Industrial 5G – The Wireless Network of the Future ）
5G結合室內定位實踐智慧工廠
「使用外送平台訂購餐點時，根據外送員即時的定位資訊來估算下樓取餐的時間，就是室內定位技術的展現。」以提供室內定位為主力技術的獵戶科技執行長柯承祐，向來賓介紹最常見的室內定位應用。
除了外送員的定位，對於工廠業主而言，他們更關心的是能否透過即時、精準的室內定位技術，針對公司員工進行定位，進而判斷他們是否有準時在工作崗位上工作，或者是否在危險區域停留過久時間等等，這些定位數據，都與企業的營運狀態息息相關。
此外，疫情期間特別重視社交距離及確診個案足跡等防疫資訊，也能透過定位來監測與記錄。例如公司只要有員工確診，就能立即調閱他過去幾天的定位資料，進而確認他與誰有過近距離的接觸，達到防堵疫情的效果。
柯承祐表示，目前獵戶科技所開發的混合型定位技術，由九軸感測器為基礎的慣性定位搭配無線訊號特徵定位法，並導入5G技術讓定位更即時。
以九軸感測器為基礎的慣性定位技術，成功克服傳統慣性定位的高累積誤差缺陷，提升51%精準度。無線訊號特徵定位則採用自創的AI 運算模型，降低定位成本與提高精確度。由於定位必須透過網路回傳，5G網路零延遲的特性能更精準快速地把每一次移動都記錄到數據中。
目前獵戶科技的定位技術，已應用在工廠產能、產線的改良，工廠安全管理，災害引導等方面。例如台灣有許多高風險的石化產業與鋼鐵產業，如果能透過定位紀錄工人待在鍋爐等高風險區域的時間，並且及時發出警示，就能有效避免工安意外的發生，落實工業4.0的目標。
此外，定位技術還能應用在AMR機器人上，利用定位技術幫助它們更精準的移動，只要搭載各式應用模組，就能應用在不同的情境，實現智慧工廠的藍圖。
獵戶科技與中華電信合作，聯手推出5G網路加值服務。（圖片來源：獵戶科技）
小結
5G網路所具備的快速、低延遲等特性，讓過去許多工業智慧化時遭遇的難題看到解決的曙光，成為了工業4.0強勁的助力，為智慧工廠上最後一哩路。期望未來5G技術能越來越成熟，幫助更多工廠優化產線，減少工安意外，達成智慧製造的終極目標。
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