簡介

以智慧機械手臂為例，Fanuc是全球最大機械手臂製造商，2016年提出“Edge Heavy”概念，及FIELD(FANUC Intelligent Edge Link and Drive)系統平台架構，並與NVIDIA合作共同發展人工智慧在機械手臂上的應用。FIELD系統具備即時處理能力，為自律分散型組織(Decentralized Autonomous Organization)，數據主要集中在邊緣(Edge)之設備處理，即所謂Edge Heavy概念，邊緣設備包含工具機、伺服馬達、驅動裝置、感測器、電腦視覺等。如此不但降低通訊成本更可以達到資通訊安全目的

FIELD系統應用物聯網的架構，終端設備與分散式霧運算(Fog Computing)系統相連，可先即時處理，以有效減輕網路流量，然後再統一傳送至雲端大型資料中心，如此可加快運算能力增進營運效率

Fanuc的FIELD系統平台對Fanuc的客戶為開放式架構。在平台上提供人工智慧應用、加工時間預測、可對話程式設計、機器監控應用，並可連接個人電腦等功能。現有Fanuc設備亦可改裝，並可遠距遙控進行操作等

智慧機械手臂具備學習及預測能力

Fanuc目標是未來的工具機及機械手臂，具備：1)能自行學習規則，並自主動作。2)能發掘到人沒有注意到的變化。3)機器間能自主相互協調。4)遇到瑕疵時能予以補救。5)能自主學習熟練者的技巧

機械深度學習之課題包含：1)要蒐集何種資料是最佳狀況；2)如何蒐集所需資料；3)個別機械差異與環境差異間如何整合；4)如何避免錯誤的學習；5)錯誤動作及預想外動作其安全對策

Fanuc機械手臂具備之學習能力能夠：1)從反覆的成功與失敗中學習到正確的操作方式，2)自動產生易於抓取之量化規則。3)自動調整與決定抓取的順序。以機械手臂撿取排列為例，一部機械手臂學習需要8小時，利用分散式學習方式由四部機械手臂同時學習僅需2小時即可完成，大幅縮短總學習時間

對於機械手臂的故障預測能力上，如對機械手臂減速機之故障預測及主軸軸承老化之與故障預測等，主要利用加裝之感測器蒐集數據，並依照： 1)加速時振動狀況、2)加速時電流狀況、3)空轉時振動狀況、4)空轉時電流狀況、5)運轉時聲音、6)軸承溫度等資訊。藉由感測器將蒐集到的資訊經過判讀分析後處理，並提早於損壞前提出警示，使得不會停止的工廠、不會停機的設備、設備損壞前即時預知的Fanuc理想服務目標得以實現

市場

根據Statista的估計，2016年智慧製造市場規模為455.7億美元，預計2022年可達748億美元。

主要廠商

GE Automation、Johnson Controls、Emerson、Rockwell Automation、Danaher、Honeywell International、IBM、Cisco、Accenture、Microsoft、Mitsubishi electric、Yokogawa electric、Omron automation、Fujitsu、NEC等。