By Sursha Wu
数字化转型正重塑制造业,从电子制造到车厂转型,企业透过 AI 、数字化管理和数字化转型软件提升产品质量、降低成本。本文涵盖智慧制造数字化转型的最新趋势,深入解析数字化转型成功案例、工厂导入 AI 案例,并分享成功数字化转型方法,助您掌握数字化转型的实践策略与发展方向。
数字化转型趋势:迈向工业 5.0
对许多企业而言,「工业 4.0」仍然是当前数字化转型的重点。透过自动化、机器人、IoT 等技术,实现智慧制造升级,工业 4.0 已深刻改变了制造业的运作方式,并建构了企业的数字化转型的框架。
然而,当企业努力追赶工业 4.0 时,「工业 5.0 」已悄然兴起。
工业 5.0 不仅是工业 4.0 的延伸,更聚焦于人机协作与个性化生产。强调提升生产灵活性和效能,同时促进更可持续的发展模式。
对于顶尖制造商而言,工业 5.0 的快速发展意味着技术革新与市场需求的变化速度加快。这一趋势要求企业不仅仅是持续关注新技术动向,而是应该着手提前部署应对策略,才能在未来的竞争中占据优势。
制造业数字化转型成功案例:利奥纸品集团 LEO PAPER GROUP
利奥纸品集团(LEO PAPER GROUP)是中国前十大印刷厂,主要从事纸品印刷。业务范围涵盖书籍、画册、礼品袋到包装纸、纸容器等等。在如此多量多样的生产环境中,识别并应对生产变因是一件不容易的事。
数字化转型契机:以「精益生产」为目标
早在「工业 4.0 」 变成制造业界的热门关键词之前,我们就已经在精益生产的旅途上了。
── 利奥纸品集团总经理 冯德源 Johnny Fong
精益生产(Lean Manufacturing)以减少浪费和提升效率为核心,与工业 4.0 的概念息息相关。
对于利奥纸品集团而言,「工业 4.0」不仅是一个潮流,而是一场全面提升生产流程与生产环境的深刻变革。
集团并非单纯为了追赶趋势,而是聚焦自身生产,深刻体会到精实生产的核心价值,并将其作为智慧制造数字化转型的基石,逐步推动产线管理方法的提升。
掌握生产数据是基本
虽然数据主权的好处显而易见,但要实现对数据的完全控制也伴随着一定的挑战,尤其是在复杂的制造环境中。在忙碌的生产环境中,管理生产活动最有效的方式就是透过数据。
拥有即时数据的搜集,是管理层最在乎的事情。因为只有透过客观的数据。制造运营通常涉及来自多个系统的数据,这可能导致数据碎片化。如果没有统一的系统,难以保持数据的一致性控制。
与机器相关:IoT 物联网
在工厂的生产车间里,重要的生产机器,例如:印刷机、二次加工设备,被安装了 IoT 物联网系统── Heartbeat System。机器像有了自己的「心跳」,以相同频率传送机器的生产数据,记录下运行状态、设置时间等生产资料。
与「人」相关:AI 视觉技术
在纸品制造过程中,除了机器生产,大量的工作仍依赖人力。
然而,过去缺乏有效的作业动作追踪工具,许多低效率的问题在人工操作中始终无法解决。例如,节拍时间(Takt Time)难以精准控制,进而影响线平衡,降低生产效能。
现在,透过在生产线上安装镜头并导入 AI 视觉分析技术,产线上的所有作业行为「变得更加透明」。
AI 视觉技术支持时间与动作研究(Time and Motion Study),能精确且持续追踪工站周期时间(Cycle Time),并对作业员的操作行为进行详细分析。
这些数据为工业工程师提供了强有力的支持,帮助他们优化作业 SOP,改进生产过程,并有效管理生产进度,进一步提升效率与质量。
产线数据搜集与分析,打造即时管理战情室
现在有了传感设备、即时讯息与数据捕捉,下一步是建立一个管理使用界面。
── 利奥纸品集团总经理 冯德源 Johnny Fong
在忙碌的生产环境中,集团管理层已认知到,「数据驱动」是最有效的管理模式。
然而,制造过程通常涉及来自数个系统的数据,经常出现数据分散、无法整合的「数据碎片化」现象。这种缺乏整合性的数据管理,不仅让异常识别变得困难,也拖延了问题解决的效率。
为了解决这一项挑战,工厂需要一个整合性的管理平台,能将「机器」与「人因」数据进行统一分析,并提供更直观的生产洞察。针对异常数据,数字化管理平台应能帮助管理者快速定位问题根源并立即采取行动,实现真正的「数据驱动管理」。
透过数据支持,管理者不仅能迅速修正错误,还可将数据转化为更长远的决策依据,深入挖掘生产低效率或质量问题的原因,并制定更精准的改进计划。
制造业数字化转型起点:产线管理的痛点
从利奥纸品集团的案例中, PowerArena 发觉了制造业在数字化转型、生产管理中面临的共通瓶颈。
PowerArena 提出了相对应的智慧制造解决方案,并透过实际案场验证,帮助制造业者有效突破困境并取得明显效益。
人在产线上的作业行为难管理
超过 72% 的工厂任务仍由人类工人完成。机器人尚未完全取代我們的工厂中的所有工作。
Source: Kearney
无论是电子制造、整车组装,只要牵涉到「人工」作业的生产环境,产品质量与生产效率都可能因为操作的变异产生影响。
举例来说,生产线上的作业员可能因为疏忽、身体状态、操作熟悉程度不同、作业条件改变等情况,使得成品品质不一,或是组装速度不同。
传统管理方式下,这些作业行为没有被完整记录与分析,所以管理人员并不完全了解产线运作情况。
→ AI 数字化转型实践策略:AI 视觉追踪、分析、记录
现在,透过在生产线上安装镜头并导入 AI 视觉技术,所有生产动作都可以被精准地追踪、分析和记录。
训练充分的 AI 模型就像一位经验丰富的管理人员,具备足够的制程知识,能判断作业员是否拿取正确的工件、放置在正确位置,并执行符合标准的作业流程。当 AI 侦测到异常时,能根据数据迅速解释异常的原因并做出反馈。
导入 AI 视觉技术不仅大幅减少制程管理人员投入的时间与精力,还能通过影像数据快速提取制程洞察,让管理更加高效且精准。协助管理层掌握真实的生产情况。
数据碎片化,即时洞察难实现
以 PowerArena 实际参与的案场说明。一家工厂注意到某些时段生产效率下降,并曾经看过操作员离开岗位情况。
然而,由于生产数据依赖 IE 工程师手动收集、观察,资讯不完整且分散,缺乏整合的长期产线数据视图。这样的情况让管理层无法精准评估各工序的效能和产能…继续阅读案场故事
→ AI 数字化转型实践策略:HOP 人因作业平台,数字化管理产线

管理界面示意图:根源分析清晰易懂,帮助管理者优定位异常,快速优化并提升产线效能。
HOP 人因作业平台(Human Operation Platform),24 小时 7 天 完整记录与分析生产影像,即时分析人员作业过程,抓出关键产线异常,提供管理人员「影像」搭配「数据」的产线资讯支持。透过可视化的生产报表呈现,建构最客观、完整、直觉的数据分析,协助管理层优化产线,提升品质、效率,甚至进一步降低成本。
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