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影響智慧製造數位轉型 ”人、機、料、法、環”之我見

  在工業4.0的浪潮下,台灣的製造業也正在積極地往數位轉型、智慧製造的方向的邁進,在此同時,也面臨著各項問題與挑戰,如何突破與解決,時為當務之急。筆者有幸能與目前各家中小企業的夥伴們共同努力朝此目標邁進,將過程中遇到的困境整合為人、機、料、法、環五各面向來探討,並提出相對應的解決方式與大家共同分享與解析,希望能群策群力,共同創價,得到更多的發想與回饋。

"人”的問題:

  在中小企業數位轉型過程中,最常碰到的就是資訊人員(IT)與經營管理使用者(user)溝通困難的問題,這中間的GAP存在於經營管理使用者在已經熟悉的經驗領域中,有其主導地位,能熟悉判斷問題所在與執行方式,也就是常說的懂”眉角”的人,但是,使用者卻不擅長將其需求規劃成整體流程與系統規格,或是數據分析邏輯,提供給資訊人員進行流程系統串接、開發;相對地,系統人員常專長於某項邏輯語言,但無法理解使用者的情境與需求,導致因溝通造成的隔閡加大,改造更難。

  解決方案分享:

  1.經營管理人才開始利用標準化流程改善手法及可視化BI數據分析,開始接觸系統介面操作與數位工具使用。

  2.資訊人員找各項專業SI業者共同協力合作,提升公司數位轉型能量與速度。

  3.組織智慧製造團隊,協同外部智造經管顧問,同盟產、官、學合作,創造變革的氛圍與環境,加速競爭力提升。

"機”的問題:

  智慧製造最終目標希望做到CPS(虛實整合),第一項面臨到的就是第一線機台如何與相關系統串接的問題,也就是機台àIOTàMESàERPàPLMàCRM…..等各關鍵系統與資訊流相互串聯的問題,在中小企業中,滿常只存在其中一個主系統,或是系統是自行開發的,若要往上或往下串接,都會有缺漏不足處。舉例來說,最近很夯地IOT、AIOT,將機台資料擷取出來,現場出現即時OEE看板,但是如何讓每個產品生產時機台參數最佳化都能自動控制?機差如何降低?如何與MES工單結合? 現場OEE如何真的能銜接到ERP的成本歸結? 或是常看到單一機台自動化,效率提升的狀況,但是其他瓶頸又該如何解決? 這些都是資訊流中,每個資源資料都需要建立與串接才能解決達成的。所以最常被問到的是,到底該先從哪個系統開始建置串聯?

  解決方案分享:

  1.每家公司系統建置程度不一,有的強ERP,有的強MES,有的強自行開發,沒有一定的標準,不管是從上層到下層,或是從下層到上層建置都是可行的,但是要先有智機藍圖規畫較佳,因為每個系統建置都需要時間,所以先有規劃出3~5年藍圖,在執行過程中,較能聚焦且能築夢踏實。

  2.機差問題可先由經營管理使用者開始進行機台參數數據蒐集與分析,有時不用等到系統完成,利用分析手法,即可先降低機台變異。

  3.機台參數分為”產能效率”&”產品品質”兩種類型參數控制,”產能效率”參數數據要與MES、ERP串接,”產品品質”參數數據要與客戶需求、PLM、產品FMEA/控制計畫等相關流程串接,先做哪個?就以各行業關鍵需求為主先關聯。

"料”的問題:

  提到料,就會想到供應鏈數位串流管理,所有製造業都是由原物料經過製造流程產出有價值的產品,但是如何管控供應商或委外廠的料(包含原物料、半成品、成品)的品質變異,達交變異,最終產品準時、良品達交到客戶手上。所以在做供應鏈數位串流時,最常遇到的問題就是如何跟供應商或委外廠要即時的品質/WIP/庫存資料? 要回來後,如何進行供應商或委外廠的品質數據分析與缺料預測?如何降低料的各種變異? 如何做到運交數據串流?...等問題。

  解決方案分享:

  1.利用供應鏈管理模式(SCOR MODEL/SCM….),盤點供應鏈上下游角色、定義關鍵指標/流程/表格/參數,結合供應商平台開發,進行數據串流,資安要先考量進去。

  2.經營管理者與關鍵供應商或委外廠洽談商業合作方案,提升合作契機。

  3.結合ERP排程、MRP進行物料缺料預估與採購下單。

  4.原物料品質變異分析,進行產品BOM表物料的設定,降低產品生產變異。

"法”的問題:

  製造作業方法須改變,製造業是一個很深的專業領域,因為產品要求,所以每家工廠都必須有標準化的流程與製造既定的經營管理模式,必須要求一個口令一個動作,不能有所差池,成本才能管控得當,所以相對的,改變作業方法也是一件不易的事情。最大的問題就是,如何將原有的製造經營管理模式,作業手法,在變為數位化/系統化/自動化的過程中,還能保有原來方法的產量與品質,以及人員的調度? 常看到在轉型方法改變過程中,傳統作業手法還是要同時並進,所以並無法快速改善就能達到效率、效益、品質的提升。舉例來說,能否將ISO所有表單文件改為數位系統?電子表單?並能相互串聯?

  解決方案分享:

  1.製造經營管理手法現有SI系統很多解決方案,經營管理者可多去接觸評估SI解決方案,找尋適合之方案;或經由政府提供免費之智慧製造診斷、AI診斷、數位轉型診斷…等,先進行公司體質診斷,再逐步提升。

  2.利用公司內部持續改善,標準化流程,建置E化表單,或是直接用數據串流取代表單,全體動員,適應數位化解決方案。

  3.結合數位精實生產手法、六標準差數據分析手法,往可視化、即時化、數據分析,往AI預應邁進。

"環”的問題:

  製造環境原來最關注在5S,在數位轉型過程中,環境上會面臨到的問題會是製造環境的變異要降到更低,更需要管控得當,5S已經無法再用人為方式進行改善。因為試想,當自動化整條產線快速生產時,一個零件定位不得當,就出現不良品了;一個溫溼度變異大,不良品就更快速產生了;所以,會需要大量的sensor架設在環境中,隨時監控環境上的各項影響產品的變異與分析。

  解決方案分享:

  1.關鍵環境參數先進行盤點與設計,結合產品規格因果分析,先進行關鍵SENSOR架設。

  2.將5S的改善方案數位化,逐步提升數位化能力。

  3.到自動化無人工廠廠域觀摩學習,學習5感IOT或AIOT解決方案。

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