越來越多工廠邁向自動化，設備運作時產生的數據雖然寶貴，管理卻是極大挑戰。BMW Hams Hall 工廠創新和數位化團隊的技術負責人 Brad Tomlinson 表示，「儘管 BMW 掌握（工廠）所有的數據系統，我們發現仍然存在許多盲點。」
BMW 位於英國伯明罕附近的 Hams Hall 工廠，每年生產超過 40 萬台引擎和 140 萬個機械零件，機台與系統運轉所產生的資料量極為龐大。對 BMW 來說，要讓資料發揮價值，除了要理解數據，更重要的是找出資料盲點，但可以怎麼做？
過去，BMW 一度建立超過 400 個自訂儀表板來彙整、分析數據，背後甚至使用不同的資料存取方式。很明顯地，BMW 需要一個所有員工都能存取的「單一資訊來源」，因此 2 年前就開始打造集中資料蒐集的基礎設施──全廠的數位孿生模型，整合超過 15 個 IT 系統。值得關注的是，BMW 因此發現部分區域缺少了現場設備的運作數據。
BMW 的數位孿生共分為三層架構：第一層是工廠的 3D 可視化模型，第二層為由自動化設備、IT 系統等裝置持續回傳的資料層，第三層則是將數據整理為可讀、可追蹤的應用層，用於品質控管、生產規劃等決策支援。員工可透過手機或平板即時查看數位孿生模型，掌握工廠特定系統的運作狀況。
BMW 發現，Hams Hall 工廠內部擁有涵蓋管線、冷卻系統與液壓面板的龐大地下通道系統，這些設施容易發生漏氣問題，卻缺乏檢查數據。因此，BMW 意識到下一步是協助維修人員擴大檢查工作來補足資料。
裝感測器太貴、靠人力太慢，機器狗成理想選項
然而，如要擴大檢查作業範圍，BMW 評估以人力檢查不只耗費時間，也會占用維修人員的主要工作時間；但如全面部署物聯網感測器，成本過高且佈建時間需耗費數年。因此，BWM 決定透過波士頓動力的可自動行走四足機器人 Spot（於廠內命名為 SpOTTO），為數位孿生蒐集有價值的資料。
SpOTTO 機器狗搭載熱像儀、360 度攝影機、聲學感測器與雷達掃描儀，可沿著預定路徑每日或每週自動完成指定區域的巡檢任務，並偵測包括設備溫度異常、空氣洩漏等問題。
數位孿生串連現場巡檢資訊，放大決策效率
SpOTTO 所蒐集的資料會即時串連至數位孿生平台，員工可以在數位孿生放大特定區域畫面，檢視巡檢紀錄，並在遠端直接提交維修請求。透過平板控制，工程團隊也可讓 SpOTTO 協助臨時巡查異常振動或可疑聲響，有助於即時研判是否需要立刻維修。
此外，SpOTTO 的操作門檻低，也成為 BMW 實習生與新進人員熟悉工廠環境的助手。BMW 表示，虛擬化、自動化與 AI 是 BMW 工廠策略的一部分，機器狗除了能幫數位孿生蒐集有價值的資料，另方面也成為維護生產設施的監督者。
自去年開始，BMW 持續測試機器狗其他潛力應用，例如讀取類比操作控制器，或執行一連串複雜動作，進入人類難以觸及的區域。除了 Hams Hall 工廠之外，BMW 集團旗下的其他工廠也正在測試導入機器狗的可能性。
【推薦閱讀】
◆ 現代汽車宣布引進數萬台 Atlas AI 機器人，波士頓動力將加入人形機器人商業化行列
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Robot Report》、BMW、Boston Dynamics，首圖來源：BMW。
