科技創新(一百三十八):AIoT產業-智慧製造升級-整廠智慧化

科技創新(一百三十八):AIoT產業-智慧製造升級-整廠智慧化

[工業4.0的未來 整廠智慧化]
之前談到的智慧製造的廠內方式,有利用影像辨識找出瑕疵品、利用設備累積數據找出模型以找出預定保養的時機以保養,有收集數據提高良率、最佳化能源使用,以及排程最佳化,以及微軟、通用電氣跟西門子倡導的數位雙胞胎,今天我們討論我書中提到的智慧製造的最後一個部分:整廠智慧化。

圖源:commons.wikimedia.org

[以整廠為考量 包含各個部分]

每條產線上的機器,都裝設感測器收集數據,建立模式後就可以提高產線的良率;或是在重要的耗能機器上,裝設感測器,收集其耗能資料,建立模式,搭配排程資料與電力耗費資料,就可以做出最佳電力計畫;或是針對產線排程,結合供應鏈的上下游,收集數據,以建立模式,就可以提供生產最佳排程。但因為整廠智慧化是以整廠為考量,所思考的不只是產線,還有廠務、倉儲,以及物流運輸……等等其他部分。
[不止全廠 整合供應鏈上下游更是重點]
 以廠務而言,可以在相關廠務設備上及針對環境裝設感測器,如排出液體處理狀況、水及空氣的溫度、空氣成分與濕度等等,針對工廠製造運作與整體安全而設計,這裡人工智慧的運作主要在分析數據,看是否異常,一但異常,要派出適當人員即時處理。也有可能是,經過模型判斷,多少時間後也可能異常,因此要預先處理,防患未然。
以倉儲物流而言,透過感測器可以收集倉儲環境資料、入出庫物件狀況、貨架做到自動盤點,隨時掌握貨物狀況,而人工智慧可以協助結合訂單狀況,加上智慧入料檢驗(AI視覺辨識、成分分析……等等),智慧化的出庫、入庫,以及出貨安排,而這裡不只是整合全廠的數據,整合供應鏈上下游的數據更是重點。
 [整廠智慧化讓低階人力減少 但高階人力因此增加]
整廠智慧化是工業4.0的最高目標,整廠因為都智慧化了,廠內工作低階人力大為減少,反倒是一些管理跟高階計畫的人力,以及因應彈性變化的人力不會減低,甚至有增加的可能,西門子的資料中就提到他們的安貝格工廠中,作業人員都升級了,所以並沒有進行裁員。
目前在台灣最接近全廠智慧化的企業有鴻海、台塑、台積電……等等,特別是鴻海、台塑的宣傳資料中常常強調他們有很棒的關燈工廠,但是在人工智慧的應用上,這幾家公司還有更多的空間。
[智慧製造的升級是一個長期的計畫]
智慧製造的升級是一個長期的計畫,而升級的需求與速度隨著產業環境與競爭對手狀況而有所不同,但是世界各國都已經開始動了,而晚動者很可能會輸給先動者,面對這個趨勢是不得不戒慎恐懼的。

裴有恆

現為昱創企管顧問有限公司總經理,多家公司的顧問、新北市工業會會務顧問與生產力4.0委員會委員,以及多家媒體的科技專欄與特約作家,同時也是趨勢觀察者。講授與輔導課題有物聯網、人工智慧、Fintech、工業4.0、大數據、產品創新、服務創新、商業模式創新與專案管理。現在同時也是Google查詢物聯網顧問、物聯網教練、AIoT教練、物聯網講師丶AIoT教練丶AIoT 顧問丶數位轉型教練丶數位轉型講師人名第一名。

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