數位轉型必看！一篇掌握工廠自動化關鍵技術，製造業全面升級

數位轉型必看！一篇掌握工廠自動化關鍵技術，製造業全面升級

工業自動化（Industrial Automation）是一種將製造業「營運流程自動化」的模式。工業自動化的主要優勢在於節省勞動力，將人類從複雜、危險的勞動環境中解放出來，大幅提高控制效率！同時，還能節約能源和材料，提升產品品質、準確度和精度。 透過掌握數據策略並結合適當的科技與技術，企業能在現今資源充足的環境中建立高度自動化的工業4.0工廠。本文將介紹實現工廠自動化的核心技術，助你成功邁向數位轉型。

為什麼工廠自動化是未來趨勢？關鍵技術你了解多少？

工業4.0為臺灣製造業帶來全新發展契機，隨著工業4.0和物聯網的結合，製造業正從傳統的設備自動化轉向工廠智慧化，這使得少量多樣的生產模式、分散製造及快速回應成為競爭的核心。成功推動工廠自動化需掌握以下要點，以加速智慧製造的發展並有效應對全球市場需求。
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智慧機器人是關鍵技術

智慧製造是實現工廠自動化的第一步，並從關鍵的機器人技術入手！智慧機器人將在工業4.0時代發揮關鍵作用，根據統計，從2008年到2013年，機器人數量的年增長率達12%。在傳統的自動化機器時代，運作主要依賴中央控制器向馬達發出指令。而進入工業4.0的智慧工廠時代，廠內每個設備都連接至物聯網，成功的關鍵則在於模組具備強大的3C能力。

全球機械手臂使用密度分析
全球使用機器人的密度，通常是以「每萬名員工擁有的機器人數量」作為指標。目前，韓國每萬名員工約有450台機器人在運作，位居全球前列；而臺灣的密度約為150台，與美國、法國、義大利及西班牙的水準相當。

使用自動化設備與技術

自動化技術是一門綜合性學科，涵蓋各種設備與控制系統的應用。儘管工廠自動化系統種類繁多且看似複雜，但它的核心結構皆由四大元件組成：受控體、控制器、致動器與感測器。自動化技術融合了機械、氣動、液壓、電子、電氣、計算機等多領域技術，其中「控制理論」與「計算機技術」對工廠自動化的發展影響尤為深遠。
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建立自動化產線

電機產業大多以人工操作為主，尤其是電動車馬達產線，由於工件種類繁多且數量較少，路徑變化需隨工件形狀調整，因此難以實現全面工廠自動化。然而，透過引入機器人自動化模擬軟體，結合虛實整合的路徑生成與產線分析技術，可使機器人針對不同形狀的工件進行加工，實現產線自動化。此項技術在機械手臂加工製造業中具有廣泛應用潛力！

精準掌握工廠自動化成本，讓你事半功倍！

製造生產的整體流程非常複雜，某些成本（如時間單位等）甚至難以量化。因此，評估工業自動化成本的重點，應聚焦在設備採購、人員培訓、軟體及其他系統等可量化部分。可計算的製造成本可分為以下四大類：

直接製造成本（direct cost）

直接製造成本是與生產製程直接相關的成本，涵蓋了原料購買、工廠生產工人工資、設備租賃、機械手臂折舊、能源消耗，以及軟體和其他系統等直接運作所需的支出。這些成本具有可直接計量的特性，能清楚反映生產活動中的資源投入情況。

間接製造成本（Indirect cost）

這是指與生產間接相關的隱性成本，包含工廠自動化系統的設備維護與修理費用、工業用水的耗量與費用、廢物處理成本等。這些成本通常為非常態性支出，難以直接分配至單一產品，但對生產運作的持續性與穩定性至關重要，需在成本分析中加以考量。

管理成本（management cost）

管理工廠自動化相關的成本，包含行政規費、研發成本、庶務和財務支出、倉儲管理費用及物流費等。這些成本雖不直接涉及生產線執行，但在工廠自動化的前期規劃與後續運作中必不可少，支持整體運營和流程優化。

投資成本（investment cost）

這是指與資本投資相關的支出，大多是事先規劃並涉及較大金額的投資，包括新設備購置、新廠房建設等，通常會帶來較高的一次性成本支出。近年來，機械手臂設備租賃成為另一種可行的選項，有助於減輕工業自動化初期的資金壓力，使企業能在降低成本的同時，逐步實現自動化升級。

導入自動化前必看！三大重點助你成功轉型

在導入工廠自動化系統和設備時，有三個關鍵注意事項需要重視：

導入工廠自動化1.評估經濟效益

建設自動化生產線的成本相當高昂，因此在面對不斷變化的消費需求時，企業應仔細評估自動化取代人力的經濟效益。這包括考量投資回報率，以及自動化系統是否能在長期內提高生產效率和降低運營成本。
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導入工廠自動化2.選擇高品質設備

在選擇機械手臂時，企業不應僅僅追求低成本，而應重視產品的品質。使用劣質或來源不明的設備可能導致高故障率，進而影響生產線運作，並增加維護和修理的開支。選擇可靠的設備不僅能保證生產效率，還能減少長期的運營風險。

導入工廠自動化3.適當配置電腦設備

自動化技術的核心在於計算機系統，除了受控體、控制器、致動器和感測器外，電腦設備的選擇至關重要。在初期建置階段，企業需要進行大量測試，以將經驗數據轉換為可用的數據。這需要高速數據處理、即時分析以及精準的計算能力，才能確保自動化生產的順利進行。

總結

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