導入IoT推動生產力再造

 　　新冠肺炎COVID-19衝擊全球經濟，伴隨中國經濟快速崛起與歐美貿易摩擦甚至對立，加上大陸生產成本大幅提高與大陸企業經管能力提升，大大影響企業生產與行銷策略與布局，隨著全球分工隨著產生很大的變化唯一不變就是『生產力即競爭力』。

　　無論是在已開發家或開發中國家企業，甚至每個產業都必須有其生產力計算方式，經營管理模式才能夠真正擁有競爭力，雖然生產力的公式都一樣是「產出÷投入」，經營管理也是在讓在分子極大化與分母極小化，核心專業不同在生產力關鍵因子均不同。

　　所以企業也要隨著發展需求及全球分工，依據各事業部核心在價值鏈的任務及創造價值方式不同，都須依據特性訂定計算方式才能產生經管效益；例如企業或事業部是以專業委託代工生產（OEM-Original Equipment Manufacturer）為核心，追求是效率就會以勞動生產力為管理核心，因為材料設備所佔的成本極低，其關注重心在於人力、方法、管理為主。

　　如果核心是以原廠委託設計製造ODM（Original Design Manufacturer）時就必須考量產品設計到如何高效能生產，管理資源包含資金、材料、設備、方法、人才…為主；核心為自有品牌設計製造OBM（Original Brand Manufacturer），除了要關注ODM的相關效能外，還要加入客戶需求、市場競爭、售後服務、分工合作…等策略與管理。

　　近年來隨著模組化以整合元件製造IDM（Integrated Device Manufacturer），從未來客戶需求著手從設計、製造、封裝測試到銷售自有品牌IC都一手包辦的半導體垂直整合型，因大都屬於新創的材料、產品、製程、設備、方法、管理...，除了要擁有頂尖多元的高手人才外，還要擁有許多研究整合團隊運作與資金技術投入。

　　當然所生產力計算就更複雜，以往因專業分工考量或競爭機密考量，生產加工製程常被分割在不同企業生產，隨著價值鏈整合及競爭強化必要，一條鞭服務成為生產力提升的策略。

　　雖然企業核心能耐不同在價值鏈扮演不同角色，都有機會創造不同的附加價值，端看企業如何掌握關鍵投入最適當的資源，重新創造更高的附加價值，正是生產力再造的精神；舉例以委託加工生產力計算公司，分子為委託加工收入分母為投入的成本，若要讓分子極大化就必須固定的投資加工規模與能量擴大，所謂加工規模是指實際的產出要較同業高，能量就是要能夠隨時配合委託業者各種需求。

　　隨著市場供應與需求的多元化，終端消費者個性化與差異化需求成為購買的關鍵，時代潮流已經邁向高度尊重滿足個別需求設計行銷，加工業者必須要具備非常高的彈性配合度，近年來精實生產就是在因應大量客製化的需求趨勢，更重要是能夠讓所有訂單產品進度訊息透通，讓業務及生管單位隨時了解生產的寬裕度。

　　當有需求時就可以立即回應顧客承接訂單，自動化與智慧化生產計畫排程與即時跟催訂單與產品實際生產進度，成為首要數位化的重點，才能在產能有限下承接更多訂單，並確保訂單都能準時交貨，精準回應產能狀況跟有效管控生產進度就是生產力再造關鍵。

　　以往做好生產排程與進度管控，都要依賴非常有專業經驗又靈巧的資深人員，還要有快速敏捷的反應生產過程存在的變數，隨著數位時代應該把這些寶貴的數量化管理經驗，透過數據化及運作方式建立模組化，運用數學建模結合AI科技運算協助處理。

　　設備生產為主最好能透過可程式邏輯控制器（Programmable Logic Controller）或透過IO-Link直接數位化傳輸，把設備生產關鍵資訊直接擷取或經scada匯集到伺服器，即可計算設備稼動率（時間）、產出率（性能稼動）及良品率，並加以相乘獲得綜合效率。

　　如果以人工生產為主，就必須要視實際產線狀況以感知器，或簡易輸入回報工作狀況，將可以獲得實際生產產出的良品或不良數，並結合從ERP轉過來的產品製程目標工時，計算出訂單各產品製程之生產管理效率，回饋到未來生產排程之安排及管理改善，讓生產計畫準確度達到穩定與最佳化。

　　另外要考量是生產能量或技術限制，必須要某一製程採取委外加工，務必要透過供應鏈整合建置協力廠成夥伴關係，才能夠把委外製程更精確的管控。

　　理論上生產力再造分成分子及分母但其間密不可分，要讓分子極大會分母必須要能夠極小化，分母極小化就要從投入的資源管理效能著手，如投入的人力、設備、管理成本最佳化，要具備高的競爭力完全看投入產出比率，就會與日常管理KPI、目標與績效鏈結，一般常見的就是品質直通率、生產效率、生產準時率、綜合效率、訂製時間、庫存天數…等。

　　要讓投入資源最小化就以設備生產為例，設備生產綜合效率OEE（Overall Equipment Effectiveness）包含設備時間稼動率、性能稼動（產出）率及良品率，以往依賴人員經驗逐步有科學管理觀念，就以人工將設備相關產出與運作參數手工紀錄，管理者透過運作紀錄及個人經驗判斷管理。

　　更進一步會把人工紀錄輸入資訊系統，再透過各種統計軟體呈現出實際狀況，降低管理人員管理的盲點，但經冗長的程序幾乎都只能從歷史資料，加上個人經驗推估異常原因，作為下次操作改善得對策。

　　隨著物聯網IoT （Internet of Things）、設備智慧化、通訊協定標準化及傳感器普，有PLC控管設備可議將每一個產品生產程序、時間、良品或不良數量，如有AOI（ Automated Optical Inspection）更棒可以將品質檢測量化即時匯集統計分析與管理，傳輸時間依實際管理急迫性設定，將可以與生產作業同步顯示生產狀況。

　　如應該要開機卻沒有開機的時間稼動率，進一步了解是訂單不足、缺人、設備故障還是因管理協調不當造成，性能稼動率可以即時了解是材料、人員操作、刀具、速度、零組件性能、周邊環境…等因素導致異常，良率則是跟設備參數、原料、輔助料、操作方法…等相關。

　　透過IoT及傳感器只能顯現出動態問題即時顯現，是否為異常要納入不同的改善對策，必須要與目標績效管理鏈結，也可以透過MES或SCADA加上管理功能設定，該項KPI的績效依不同權責單位自動警示通知，如某一台設備該運轉卻沒有開機，就必須在一個時限（10分鐘）內同時自動通報（手機）給班組長、生物管、設備課、主辦人員…

　　如果超過一個時限（10~30分）還是維持未開機就要通報到課長、生物管、設備課主管，如果超過30分鐘還是無法克服改善，就要自動通報給廠長或經理，把精實生產「安東」精神與管理系統聯結，才能真正落實生產力再造精神，實際管理儀表板可參考下圖：

圖：設備生產綜合效率OEE管理儀表板

　　要強化企業競爭裡就是要持續提升生產力，隨著資通訊技術的成熟與普及，要強化資源投入極小化與產出最大化，必須充分應用智慧化元素，先以把經驗、人工記錄分析決策管理方式，建立數字化及數位化的管理模式，透過IoT把任何異常發生可以立即發掘，才能把異常狀況的真因呈現，並針對真因對症下決策有效解決異常問題。

　　進一步可以分析因果關係找出關鍵參數進行即時監控，在發現異常徵兆時就提出警示並採取對策，以達預防異常發生如停機、效率、良率、材料、方法…等，從事後分析管理邁向問題即時發掘解決及預防，務必達到異常預知與預應，才是推動生產再造的意義及目的，也就是達到所謂的智慧生產境界。

【參考資料】

• WTO電子報-中華經濟研究院台灣WTO中心蘇怡文分析師
• MBA智庫網站-自由的百科全書-Wikipedia
• CTT – blogger網站半導體報導
• DIGITIMES網站廖家宜報導衡量生產力的關鍵數字 OEE將是智慧製造效益的初步指標