透过机台、感测器与机器学习、算法的软硬件整合，以及实体环境和云端平台的虚实结合，工研院研发出具备自我修正机制的低碳卷对卷加乘制造系统 SAMMCERS，能大幅提升制造及研发的效率。
SAMMCERS 原意为 Self-guided Additive Manufacturing for Minimum Carbon Emission with Roll-to-Roll-production Systems，工研院电子与光电系统研究所软性电子组组长刘荣萱表示：“SAMMCERS 的设计考量不只为了降低成本，更要提升效率。对于产业的生产线而言，任何小小的改善都能带来极大效益，SAMMCERS 正是让大家有感的解决方案，协助生产更优质、更环保的产品。”由于工研院在卷对卷制造平台的研发已长达十多年，在 OLED 照明的研发也有三、四年之久，这两项重要技术成为催生 SAMMCERS 的动力。
OLED 制造参数复杂，激发投入云端应用
OLED 照明的研发，必须与许多灯具厂商和室内设计师合作，他们对于灯色的要求涉及结构与材料的千百种组合，参数极为复杂。因此，工程师必须时常管理及捞取资料，然而人工处理的方式却导致效能低落。
现在将资料移往云端后，不仅节省时间，且更有效率，以电脑做为设计界面，结合机器学习做模拟，并预测照明品质，整个设计及运算过程都在云端完成，资讯存取快又有效率。
刘荣萱指出，这个作法除了强化资料的排列组合，长久以来累积的资料量及研发成果加入数据库，再结合算法，就能转化为更大的助益。这也成为发展 SAMMCERS 的关键第一步。接着就是从研发延伸到制造现场，于是工研院本身的小规模试量产线便成为最佳的先导应用场域。
研发和制造结合，也让 SAMMCERS 具备互动客制化设计的功能，使用者在网页上设定产品想要达到的特色或效能，系统将其要求转换为生产所对应的参数，并将参数传送到产线端，使用者就能预先掌握成品结果。
卷对卷制程经验，资讯整合最重要
卷对卷制程可广泛应用于触控面板、软性印刷电路板、消费性电子与太阳能产品。更重要的是，卷对卷是连续式制程，毫无间隔或停顿，所以更需要清楚掌握制程品质，明确知道问题出在哪里，这正是 SAMMCERS 可以发挥效用之处。
刘荣萱说明，完整制程牵涉多部不同机台，但原始资料格式各不相同，资料正确性也缺乏检核，再加上制程连续性的考量，使得机台与机台之间难以进行资料面的连结。现行的替代作法是以量测机台来进行成品检测，但不良品等于是多耗费的成本，如何及早发现并改正才是根绝问题的方法。
透过装置于机台的感测器，结合资通讯相关的软硬件，建置虚实整合系统，达到时时监控、弹性生产的目的。感测装置会同步将生产机台上的状况，透过物联网上传到后端系统平台，让相关人员随时可以知道产线的状况，不同于以往必须亲自站在机台旁监看制程。
换言之，过去是出了问题才找解决方法，现在则是接收系统通知的应注意事项，预先反应可能发生的问题。为了达成这个目标，感测速度、分析速度、回馈平台等机制攸关重要。
结合机器学习和算法，系统就能根据感测资讯做出适切的判断及预测，如果预测将有不良品出现，系统会进行参数修正，将可能产生不良品的模式导正回来。工研院长期投入卷对卷平台的研发，拥有制程优化的领域知识，再加上与产业界的合作，就能找出不同产业在卷对卷制程上的关键参数。
跨领域的结合
SAMMCERS 最关键的四个环节，在于产业领域的知识、与既有系统的整合、资讯流的运算，以及资讯回馈的速度。领域知识的重要性在于决定哪些参数必须被监控，与既有系统整合则是智能化系统的最大挑战，对于原始资料格式的统整，以及资料的收集、传输、存放与连结，SAMMCERS 都有完整设计。
刘荣萱表示，台湾一向擅长硬件制造，过去对产线都着重硬件改善，所以 SAMMCERS 发展过程里最困难的部分就是软硬件整合。软件的价值在于机器学习的深度发展、不同领域知识的整合，智能化系统必须知道哪些资料是关键、以及如何回馈与验证其价值。
由于工研院和业界的长期合作，从传统制程转换至卷对卷制程，从造成大量废材的减法式生产，到零浪费的加法式生产，不仅降低了制造成本，还可节省平均多达 50% 的碳排放。透过软硬件能力与制程的结合、研发方式的调整，市场看好 SAMMCERS 的加入让卷对卷制程的前景如虎添翼；此外，还能发挥跨界人才的合作综效，并有助于确保制程最佳化和环保需求。
（首图来源：ITRI）
