越來越多自動化裝置投入工業部署。IIoT是IoT的分支，其主要作用是將自動化設備部署到包括工廠、倉庫和公司等工業環境的製造系統或其他生產流程中。數量日益成長的資料經由IoT支援裝置導入網路，需經過快速有效的處理，才能得到深入見解，進而改善產業的決策和製程控制。
機器人加入工業應用已有很長一段時間，多數人最為熟悉的例子當屬生產線上組裝汽車的機器手臂。其中半導體產業善用機器人達到製程穩定可靠，順利生產需要小心且保持動作一致的產品。
IIoT的崛起推動協作機器人在產業中的利用率。協作機器人是一種協作式的機器人，其經過不斷調整，能與人類並肩合作(圖1)。協作機器人之所以得到重用，是因為IoT使機器人與人類活動相互協調，達到更高層次的合作與效率。傳統機器人則多設定為獨立運作，不需要與人類進行特定的交互活動。相較之下，協作機器人能與人類合作並互相支援。當然不是說協作機器人將全面入侵，用侵略性的方式占據整個產業。相反地，新技術將形成對人類和產業均有利的雙贏工作模式和關係。本文將探究其中的啟用技術，以及協作機器人在IIoT領域的應用。
啟用技術促協作機器人落地
協作機器人投入IIoT，仰賴超越以往傳統機器人領域的技術，這些技術強化人類與機器人的互動，提升工作人員的安全，並降低成本。感測器、執行器、控制功能和運算技術上的改善，讓協作機器人獲得感知、資料融合與處理、人工智慧與執行能力。加上其他技術的出現，更進一步提升方便性和調整能力，同時降低成本。以下將探究三項讓協作機器人在IIoT中落地應用的特定啟用技術，包含人工智慧與機器學習、電腦/機器視覺以及智慧邊緣。
AI/ML助機器人認知技能
人工智慧(AI)是一項用於處理數位資料的技術，會模擬人類思考的功能、行為或結果，雖與人類的邏輯不同，但仍會嘗試透過合理的程序來達到目標。機器學習(ML)為運用AI並導入演算法的程序，這套演算法的目標是產生成果，並以機器在達成設定目標過程中所獲得的經驗不斷改善成果。
傳統機器人是按照預先設定的指令作業，並持續重複執行，不考慮作業環境中的任何變動。而協作機器人則整合AI，具有感知環境的能力，可以理解問題並加以解決，同時做到辨識、學習，對新的狀況和脈絡做出調整，並能自主決策、與人類互動。協作機器人要在新環境下運作並不需要經過太多複雜的編程，雖然有時可能需要操作人員手動介入，引導協作機器人手臂進行一次所要的行程，以完成指定動作。
AI需要由高速的電腦處理器，以及整合模糊邏輯、機率證明方法、神經網路和專家系統等多種技術的軟體，賦予協作機器人如同人類般的特質，讓人類與機器達到更好的互動與協作。協作機器人能從許多感測器擷取大量原始資料並加以處理，經過整合、處理和解譯後的資料，有助於協作機器人針對環境做出資訊充足且準確的推論，而後才能採取適當的行動。這整個流程必須以近乎即時的速度完成，避免協作機器人在與人類合作的過程中發生延遲。雖然感測器會散布在工作場所中的不同位置，且感測的時間點可能不盡相同，但編程演算法能有效地整合來自各感測器的所有資料，並對環境和狀況做出資訊充足且準確的推論。AI和ML讓協作機器人擁有某種形式的認知技能，能模仿人類的行為，因而能在IIoT環境下更出色地與人類互動。
電腦/機器視覺提升感知
視覺是人類所擁有最重要的感官，也是人類得到感知能力、察覺外在環境的重要方式。同樣地，機器(尤其協作機器人)也能設計成透過電腦或機器視覺的程序來進行感知。機器視覺能讓協作機器人以模擬人類肉眼的方式，透過可見光(波長430~730nm)、紅外光(波長>730nm)和紫外光(波長<430nm)來偵測及識別物體、空間、景色、方向和位置。光線偵測與測距(LiDAR)是一種偵測系統，其採用雷達的原理運作，但使用雷射光源。機器視覺的主要焦點在於解決適當分辨及正確分類物體的問題上，讓決策和物體處理不致成為工業製程的瓶頸。機器視覺有助於改善準確度、提高處理量、避免碰撞，並能提高狀態感知。
智慧邊緣將資料本地化
邊緣裝置彼此互相連結，部署在物聯網的最前線，協作機器人便是從邊緣裝置衍生而來。這些邊緣裝置的技術功能和情報能力持續提升，智慧化程度也越來越高，能感測及回應更多事物，並依照設定進行傳達和處理。協作機器人代表機器人自主性的下一個階段，能賦予其更多能力，與人類並肩在工作環境中運作及決定如何執行特定作業。要提升機器與人類之間的複雜互動品質，需能貼近作業位置處理及協調龐大數量的資料，因此最好在本機端運用智慧方式處理資料，而非從遠端或透過集線器/閘道。智慧邊緣是一套網路系統和技術，在適當進化和調整後，能滿足本地化資料管理的需求。智慧邊緣必須具備充足的資料容量、適當的系統效能、系統頻寬、安全性和可靠性。智慧邊緣如能獲得進一步的開發，工程師便能讓協作機器人發展出能隨時間提高自主能力的功能。
提升製造業/IIoT產能應用
協作機器人在製造業的新型態應用仍持續發展，可靠的協作機器人能安全地協助製造商提高品質，改善製程調整能力，同時提高生產力。IIoT的應用則包括組裝與操縱、搬運與裝卸，以及檢查。
執行精密組裝與操縱
用於電腦數值控制工具機(CNC)加工的生產機具必須由操作人員持續監看，操作人員負責的工作包括裝載原料、啟動機具、確保機具正確運作以及卸除成品。組裝和操縱為最常見的一些工業作業，單調且無趣，通常不需要高階技能，操作人員也很容易因為重覆不斷地舉起沉重的原料和零件而受傷。組裝和操縱作業的其他例子還包括沖壓、磨削、修邊、焊接、射出成形、印刷電路板(PCB)測試、零件檢查和三座標測量。
協作機器人是組裝和操縱應用的理想選擇之一，可放在傳統生產機具的前端，經過簡單編程就能執行所需要的裝卸作業，再定期由具專業技能的技師對機具和工具進行檢查，執行定期保養即可。由協作機器人進行技術門檻較低的手動作業，而檢查、維修及更換工具、執行品管測試和採取適當的修正動作等技術需求較高的作業則交由技師負責，如此合作將能改善工作場所的人力。透過適當的工作分配，不只可省下大量勞力成本、降低人員受傷機率、縮短產線停機時間，更能激勵人心，同時提高生產力。
拾放製程機器人需要精準放置未完成的組件和零件，協作機器人則能經過調整後用在非高精度的放置作業，因為其整合機器視覺系統，可提供定位回饋。協作或調整式的組裝作業一開始需要先由操作人員進行檢查、分類，並選出特定零件，接著將零件概略對準放到未完成的組件上(亦即處理中工件)。在後續的組裝步驟中，再由協作機器人將零件固定到未完成的組件上，如此便算是完成組裝。這種作業方式能在以下情境中改善生產效率與提升工作安全：零件太小，用人類肉眼難以對準的情況下；或零件的最終對準及連接需要高靈敏度或力道；抑或是最終組裝需要在高溫、高挑戰性的環境下，甚至用到危險化學物質或黏著劑的情況。因此當未來將零件放到未完成組件上不需要精準或重複性的定位、方位調整或放置動作，協作機器人便能派上用場。
協作搬運與裝卸
搬運與裝卸作業包括移動產品或從組裝線或輸送帶上拿下產品，經過計數和適當的包裝，貼上標籤，放入紙箱，然後封箱。高產速、高產能的製造商或許會生產專用的機器人機具和設備來進行包裝，但協作機器人也可以是搬運與裝卸應用的選擇。
協作機器人可用來擴展人類在製造和組裝作業中的能力，輔助執行低技術含量(重覆性)的作業，或需要高強度或拉長延伸範圍的作業。此外，製造作業經常會需要舉起像是車門等大型零件，然後放到車體等未完成的組件上。這類製程不見得適用於完全自動化的作業，因為其需要微調零件位置，確保將零件正確組裝到未完成的組件上。在汽車組裝作業中，各類車款可能有不同數量和外型的車門需要安裝，因此不適用於全自動製程。不過，對於需要舉起大型零件的作業場景，則可以使用協作機器人，它可執行操作人員的「指令」，對操作人員的觸碰作出回應，將零件移到未完成組件上所需的位置。
機器人檢查可改善製程
協作機器人能對物品執行細膩的檢查或複查，且絕不會感到疲累、無趣或心煩意亂。對於改善IIoT製程的安全、品質與生產力來說，是很重要的資產。協作機器人只要經過簡單的編程，便能辨識及計數輸送帶上的物品、加入包裝材料和標籤，然後將物品放入合適的紙箱內。但工作人員在執行高技能等級的作業時仍能與協作機器人一起合作，像是執行與監督有關的品管檢查等。此外，協作機器人的程式易於修改，可針對產品包裝需求的變動加以調整。
機器人與人類共構新合作模式
協作機器人在IIoT領域的參與程度越來越高，它們可以與人類並肩作業。IIoT在人類和技術之間建構了全新的關係，透過數位與機器人技術改善效能，滿足人類的需求。在未來的工業自動化領域中，機器人並不會完全取代人類，而是與人類齊力合作，使工作環境更美好。
(本文作者任職於貿澤電子)
