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ABB機器手臂上手容易，能夠與工具機或加工單元整合，可運用於專用機、壓鑄機、沖壓機、CNC加工機、橡塑膠設備執行搬運、疊棧、串接搬運及工件加工製程。 可程式化的高彈性生產特性，可長時間運轉，在高溫、潮濕和高PH值環境下，仍可以保持穩定與靈活工作。 -
永豐程可配合客戶需求，規劃設計後，再進行 AI 系統建置: 1. 設備製程數據收集大數據分析 2. 建立與訓練 AI 模型 3. 部署 AI 模型於本地端 4. AI 模型即時監控與預測 5. 製程異常預警與品質檢控應變 AI 系統（人工智慧系統）是一種能模擬人類智慧的軟體或硬體解決方案，透過演算法和大量數據進行學習、推理和決策。這些系統可以自動處理複雜任務，像是影像辨識、自然語言處理、預測分析，甚至自動控制。AI 系統核心組成
- 資料收集：感測器、攝影機、IoT 設備蒐集環境數據。
- 資料處理：清理、標註資料，準備餵給模型訓練。
- 模型訓練：用深度學習、機器學習演算法建立決策模型。
- 推論與決策：即時分析新數據，執行最佳決策或動作。
- 系統整合：與現場設備、PLC、ERP、SCADA 等系統連線，形成閉環控制。
AI 技術類型
- 機器學習 (ML)：用數據訓練模型，學習隱藏模式和規律。
- 深度學習 (DL)：使用多層神經網路，處理複雜數據（如影像、語音）。
- 電腦視覺 (CV)：辨識圖像、影像中的物件、文字、瑕疵等。
- 自然語言處理 (NLP)：理解和生成人類語言，例如客服聊天機器人。
- 強化學習 (RL)：透過不斷試錯，自我優化策略，適合自動化控制。
應用範例
1. 品質檢測（電腦視覺）
🔍目標：即時檢測生產線產品是否有瑕疵。
🔧 解決方案：- 用攝影機拍攝產品影像
- 辨識裂痕、刮痕、異物
- 檢測到瑕疵時，控制 PLC 啟動剔除機制
2. 預測性維護（機器學習 + 感測器）
🔍 目標：提前預測設備故障，避免停機損失。
🔧 解決方案：- 收集溫度、震動、電流等感測器數據
- 用隨機森林或 LSTM 模型學習正常/異常狀態
- 偵測異常時，提前通知維修人員
3. 能源優化控制（強化學習 + SCADA）
🔍 目標：根據時間電價和用電需求，自動調整設備運行策略。
🔧 解決方案：- 即時監控電力數據
- 用強化學習模型找出最低成本的運行組合
- 自動調整變頻器、空調、儲能系統運行參數
未來發展趨勢
- 邊緣 AI：在端點設備（如 IPC、智慧相機）直接運行 AI 模型，降低延遲。
- 生成式 AI：快速產生生產計劃、維護建議，幫助決策更聰明。
- 數位孿生：用 AI 模擬工廠生產環境，預測各種情境下的最佳策略。
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配合客戶需求 進行 AI 系統程式開發與系統建置: 1. 設備製程數據收集大數據分析 2. 建立與訓練 AI 模型 3. 部署 AI 模型於本地端 4. AI 模型即時監控與預測 5. 製程異常預警與品質檢控應變 -
ERP 系統（Enterprise Resource Planning，企業資源規劃）可整合企業各部門資源的軟體，幫助公司提升效率、優化流程，並即時掌握營運狀況。它將財務、供應鏈、生產、人力資源、銷售等模組整合到一個平台，讓資料流動更順暢、決策更精準。
🔧 ERP 核心功能：
- 財務管理：會計處理、預算編列、現金流追蹤。
- 供應鏈管理 (SCM)：庫存控制、採購、供應商協調。
- 生產與製造：物料需求計劃 (MRP)、生產排程、工單管理。
- 人力資源管理 (HRM)：人事資料、薪資計算、績效評估。
- 客戶關係管理 (CRM)：銷售管道、客戶資料、訂單處理。
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FAUNC 手臂長年使用於汽車產業、科技產業、傳統產業，並長時間連續24小時不間斷生產，以高穩定度受到客戶認同。 手臂產品齊全，手臂產品負荷範圍從 1kg ~ 2.3ton。 可運用於專用機、壓鑄機、沖壓機、CNC加工機、橡塑膠設備執行搬運、疊棧、串接搬運及工件加工製程。 -
全世界許多大型製造商皆依賴iFIX，監督、控制全廠的資料。強大功能被使用於各種工業應用，例如：電子產業、製藥、生化科技、消費性、食品及飲料、石油、天然氣、電力。 -
永豐程科技可將 IOT 物聯網系統進行建置、系統整合、整合與串接業主所需。- 設備生產狀態監控
- 設備資料收集
- MES 系統串接
- 圖控系統串接 / 戰情室串接
- 視覺檢測系統串接
- AI 訓練模型串接
IoT 典型應用場景
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智慧工廠
- 即時監控機台溫度、震動、能耗
- 異常超標時自動關閉設備，或推播警報到工程師手機
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能源管理
- 監測電力、水、瓦斯消耗量
- 根據時間電價，動態調整設備運行策略
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農業自動化
- 感測土壤濕度，自動啟動灑水系統
- 透過影像辨識監測作物健康狀況
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智慧城市
- 即時監測路燈、垃圾桶、停車位狀態
- 收集交通流量數據，最佳化紅綠燈切換時機
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醫療監控
- 監測病人心率、血壓、血氧濃度
- 自動發送異常警報給醫護人員
如何開始導入 IoT？
- 目標定義：明確要解決的痛點（如降低停機時間、提升能效）。
- 感測器選型：挑選合適的感測器，確保數據準確可靠。
- 通訊技術選擇：根據現場環境選擇 Wi-Fi、LoRa、5G 等最佳連線方式。
- 平台建置：選擇雲端或邊緣運算平台，設計資料儲存與分析邏輯。
- 逐步測試與調整：從小規模試點開始，逐步擴大導入範圍。
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可依客戶需求開發 PC-Base 控製系統，採用工業電腦（IPC）或標準 PC 開發設備監控、資料處理和生產控制的自動化解決方案。
PC-Based 控制系統特點：
- 靈活開發：可用多種程式語言開發，如 C#、C++、Python。
- 強大運算能力：處理大量資料、複雜演算法，適用於精密控制。
- 高擴充性：可整合多種工業通訊協議，如 Modbus、EtherCAT、OPC UA。
- 視覺化介面：設計直觀的 HMI（人機介面），即時顯示設備狀態。
- 資料分析與儲存：支援連接資料庫，方便生產追溯和數據分析。
PC-Base 控制系統應用：
- 自動化生產線：控制機械手臂、輸送帶、包裝機等設備。
- CNC 加工：即時控制數位伺服馬達，精準執行切割或鑽孔動作。
- 智慧倉儲：管理 AGV（自動導引車）運行路線，優化物料流動。
- 半導體/電子製造：監控溫度、壓力、濕度等關鍵製程參數。
PC-Base 控制系統開發流程：
- 需求分析：確認控制邏輯、資料流向、介面需求。
- 硬體選型：選擇工業 PC、I/O 模組、感測器、驅動器。
- 軟體設計：撰寫控制演算法、設備通訊模組、警報系統。
- HMI 視覺化：設計生產儀表板，顯示生產狀況、警告訊息。
- 測試與調校：進行模擬測試，確認即時性與穩定性。
- 部署與維護：上線後持續監控系統效能，定期優化。
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PLC 程式開發是針對可程式邏輯控制器（Programmable Logic Controller）撰寫控制程式，讓工業設備能夠自動執行特定的動作。PLC 廣泛應用於生產線、自動化機械、電力系統和樓宇控制，因為它穩定、即時性高，而且容易與各種感測器和致動器整合！
🔧 PLC 開發基本流程：
- 需求分析：確認控制邏輯、輸入輸出設備（I/O）、警報條件。
- 硬體選型：選擇適合的 PLC 品牌與型號，例如：
- Siemens S7 系列
- Mitsubishi FX / Q 系列
- Allen-Bradley (Rockwell)
- I/O 設計：規劃輸入輸出點，例如：
- 輸入：按鈕、光電感測器、溫度計。
- 輸出：繼電器、馬達、電磁閥、指示燈。
- 程式撰寫：使用 PLC 開發軟體編寫控制邏輯，例如：
- Siemens TIA Portal
- Mitsubishi GX Works3
- Rockwell Studio 5000
- 模擬與測試：使用模擬工具或現場測試，驗證控制邏輯是否正確。
- 現場調校與上線：連接實體設備，進行動態測試與參數調整。
🛠️ 常用 PLC 程式語言（IEC 61131-3 標準）：
- Ladder Diagram (LD) 梯形圖：類似繼電器電路，最常用！
- Structured Text (ST) 結構化文字：類似 C 語言，適合複雜運算。
- Function Block Diagram (FBD) 功能方塊圖：以圖形方式設計邏輯。
- Sequential Function Chart (SFC) 順序功能圖：適用於多段式流程控制。
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UR 手臂容易上手使用，UR 協作機器人（cobots）具備靈活、安全、學習曲線短，且容易上手使用，讓客戶能快速佈署於生產線上。 UR 協作型機器人（cobot）具備安全與靈活，中小企業也能輕鬆實現生產自動化與省人化。 可運用於專用機、壓鑄機、沖壓機、CNC加工機、橡塑膠設備執行搬運、疊棧、串接搬運及工件加工製程。 -
圖控系統程式開發是建立一個直觀的人機介面（HMI，Human-Machine Interface），讓使用者可以透過圖形化畫面即時監控和操作工廠設備。這種系統常與 PLC、感測器、驅動器連線，提供設備狀態、警報資訊，甚至歷史資料分析，幫助工廠更智慧、更高效。圖控系統核心功能：
- 即時監控：顯示設備運行狀態、溫度、壓力、產能數據。
- 警報管理：異常狀況即時跳出警報，並記錄警報歷史。
- 資料紀錄與趨勢分析：蒐集生產數據，繪製趨勢圖，支持決策。
- 控制操作：透過介面操作設備，例如啟動/停止馬達、調整參數。
- 權限管理：區分不同級別使用者，限制重要操作權限。
常用開發工具：
- WinCC (Siemens)：功能強大，與 Siemens PLC 無縫整合。
- iFix (GE Digital)：支援大規模 SCADA 系統，適合複雜工廠。
- AVEVA InTouch (原 Wonderware)：介面設計靈活，適合多種產業。
開發流程：
- 需求分析：確認監控點、控制邏輯、警報條件、報表需求。
- 系統架構設計：規劃通訊架構（例如 PLC ↔ HMI ↔ 資料庫），決定使用的通訊協議，如 Modbus、OPC UA、EtherNet/IP。
- 畫面設計：設計生產線流程圖、設備狀態燈、趨勢圖、按鈕等介面元素。
- 程式撰寫：撰寫控制腳本、警報條件、資料庫操作程式。
- 測試與調校：模擬運行，測試數據更新速度、警報觸發時機。
- 上線與維護：部署至現場設備，後續進行效能監控與功能優化。
圖控系統常見應用：
- 畫面元件：輸送帶動畫、感測器圖示、狀態燈、啟動/停止按鈕。
- 資料顯示：即時顯示馬達轉速、輸送計數、運行時間。
- 警報系統：當感測器偵測卡料，跳出紅色警報，並發出聲響。
- 趨勢圖表：記錄輸送帶負載變化，支援歷史數據查詢。
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天車監控系統:
1.無線通訊監控天車大車、小車移動頻率，建立預防保養機制
2.客制化天車監控系統 SCADA 圖控系統，即時監控工廠天車運轉狀態
天車監控系統是針對工業用天車（起重機、吊車）的智慧化監控與管理解決方案！透過感測器、PLC、IoT 和影像技術，即時監控天車運行狀態，預防故障、避免碰撞，甚至能自動收集數據進行預測性維護。🏗️ 天車監控系統的核心功能
🔧 基本監控項目
- 位置與行程監控：監測天車 X/Y/Z 軸位置，避免超出軌道或撞擊。
- 荷重監控：監測吊鉤負載重量，避免超載操作。
- 速度與加速度：防止過快運行導致晃動或失控。
- 防撞檢測：使用雷達、超音波感測器，偵測前方障礙物。
- 鋼索張力與磨損監測：預測鋼索疲勞狀況，避免斷裂風險。
📈 進階智慧功能
- 異常警報：震動異常、過載、軌道偏移等情況自動觸發警報。
- 視覺辨識：用攝影機和 AI 分析吊鉤位置，協助精準對位。
- 資料記錄與報表：自動記錄運行時間、搬運次數、負載歷史。
- 預測性維護：用 AI 模型分析感測器數據，提前預測設備故障。
- 遠端監控與操作：透過 SCADA 或 Web 平台，隨時查看天車狀態，甚至遠端控制。
系統架構
感測器/相機 → PLC/工業電腦 → IoT 網關 → 監控平台/雲端🔧 硬體設備
- 位置編碼器：記錄天車行程、吊鉤高度。
- 荷重感測器：量測吊鉤負載重量。
- 激光雷達/超音波：偵測障礙物距離，避免碰撞。
- 震動/溫度感測器：監控馬達、鋼索輪溫度和震動狀態。
- 工業攝影機：即時影像回傳，支援 AI 影像辨識。
🔧 控制系統
- PLC（Siemens、Mitsubishi、Omron）：處理感測器訊號，控制天車動作。
- SCADA 系統（WinCC、iFix、Ignition）：視覺化監控介面，顯示天車狀態與警報。
- IoT 平台（Node-RED、ThingsBoard）：收集感測器資料，支援遠端監控與推播通知。
🔑 應用範例
- 模擬負載感測器：隨機產生重量數據。
- MQTT 傳輸：將負載資料發送到 MQTT 伺服器。
- 超載警報：若重量超過 1000 kg，狀態顯示 Overload。
🚀 實際應用場景
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鋼鐵/重工業
- 大型材料吊運，如鋼捲、鋼板。
- 精準計算負載，避免超重影響結構安全。
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倉儲物流
- 監控自動倉儲系統的堆高天車。
- 實時追蹤貨物位置，結合 WMS 最佳化搬運路線。
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造船廠/港口
- 吊運大型構件或貨櫃。
- 防撞系統確保多人協作安全。
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半導體/精密工業
- 監控無塵室天車搬運晶圓或機台零件。
- 微米級位置控制，結合視覺辨識自動定位。
🚀 天車監控系統導入流程
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設備盤點與需求分析
- 確認天車型號、最大負載、行程範圍。
- 明確要監控的關鍵參數（如負載、行程、震動）。
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硬體選型與安裝
- 選擇高精度感測器、工業相機。
- 規劃激光防撞區域，設置安全距離。
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系統整合與測試
- PLC 收集感測器資料，傳送到 SCADA 或 IoT 平台。
- 模擬多種異常狀況，測試警報和停車機制。
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數據分析與持續優化
- 用 AI 分析長期運行數據，優化設備運行策略。
- 定期檢查感測器和控制系統，保持穩定性。
透過 IoT、AI 和視覺技術，工廠不僅能即時掌握設備狀態，還能預防故障、提升生產效率，甚至實現完全無人化搬運。
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