第一波工業(yè)革命的起源，一般多認為是從1781年英國人瓦特發(fā)明蒸汽機開始。其實后來經(jīng)歷史學家考證分析發(fā)現(xiàn)，瓦特發(fā)明了蒸汽機雖然具有指標性意義，不過在當時并未有立竿見影的效果，因為當時的蒸汽機所需的燃料和輸出的功率不符效益，難為市場應用，一直到1830年美國開始開拓西部建立鐵路時，蒸汽機的C/P值才足以讓它在市場普及，工業(yè)革命也才正式展開。從這個案例我們可以看出目前的制程智慧化趨勢。
自動仔細搜索術后起源大約是從1969年第一代PLC被研發(fā)出來后開始，但真正普及要從1980年代開始，因為當時全球經(jīng)濟正全面起飛，大量的物資需求開始浮現(xiàn)，現(xiàn)在大家在談智能制造，其實也不是新技術，而是所有周遭環(huán)境已成熟后的大勢所趨。
有哪些“大勢”呢?首先是自動化設備的整合需求，過去的自動化設備都是單機式的存在，在自動化時代初期，市場上并沒有統(tǒng)一的產(chǎn)品標準，廠商們各行其道，在此情況下，自動化產(chǎn)品各有各的架構(gòu)與接口，彼此無法互通。不過近期市場出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，一來由于自動化技術逐漸成熟，設備廠商必須提供有更高附加價值的產(chǎn)品，二來消費市場的產(chǎn)品也有生命周期短、交期快、微利等變化，這兩個內(nèi)外因素促使自動化系統(tǒng)走向整合之路，開放性架構(gòu)也成為自動化設備的必備規(guī)格之一。
整合是自動化必走之路，但這只是智能化的前身，自動化與智慧自動化最大的差異于數(shù)據(jù)庫的建立與分析，自動化設備多只單純的進行各種設定動作，對于數(shù)據(jù)的搜集并不多，智能自動化制造系統(tǒng)，必須在設備底層導入軟件架構(gòu)，讓設備的動作訊息得以被搜集，進而累積成龐大數(shù)據(jù)庫，以入的制造管理系統(tǒng)，雖也都強調(diào)有分析功能，但往往忽略了樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量與正確性，依據(jù)錯誤或過少的樣本數(shù)據(jù)所作成的分析與決策，其質(zhì)量自然堪慮，更不用談到智慧自動化。
除了底層的數(shù)據(jù)源，硬件廠商專業(yè)的咨詢也相當重要，制造業(yè)往往有著相當深的客制化特色，食品業(yè)所需的設備架構(gòu)與汽車業(yè)南轅北轍，制鞋廠與面板廠的專業(yè)更是截然不同的兩個方向，甚至即便是同一產(chǎn)業(yè)，也有可能因企業(yè)文化、廠房大小、人員素質(zhì)而有所差異，因此要讓生產(chǎn)設備由自動化升級到智能化，硬件制造商不僅要扮演供應角色，更要藉由過去長期累積的垂直應用經(jīng)驗，成為最好的咨詢者。
第一次的工業(yè)革命將會是機械取代人力，第二次的工業(yè)革命是自動取代了手動，第三次的工業(yè)革命將會是自動化升級為智慧化，面對這波智慧化工業(yè)革命，供需兩端都必須有全新認識，方能站穩(wěn)市場，創(chuàng)造更大價值。
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