以「人」为本的智慧制造：善用数据 驱动决策（2/4）

8 December 2022

By 方薪昀

上一篇文章，我们强调了转型路上「人本」的核心思维。人机之间的优势互补，可以全面落实于智慧制造，打造工厂竞争力。但如今，科技日新月异，各种五花八门的转型工具充斥市场，企业在制定转型策略时，不知该如何选择对的科技和工具作为辅助，因而迟迟不敢踏出迈向工业 4.0 的第一步。那么该如何成为科技的主人，「为我所用」适合的工具，让手上的数据驱动未来决策呢?

运营管理: 从数位驱动开始

数位驱动听起来是个伟大又遥远的目标，光想要怎么搜集数据就很头痛，还要让它驱动公司运作? 其实，我们可以把这件事情，规划成一条单纯又单向的思路，中间停靠五个不同的站点。

1. 分析对科技/ 工具需求:

知晓关键需求点，直捣黄龙 比如，工厂里的 IE 团队规模偏小，没有足够的人手采集资料、管理产线。这时候我们可以得知的是，我们需要科技，例如 AI 机器视觉，来分担工程师的工作量，让现场有限的人手，去做最重要的职务。

2. 有效搜集:

用对方法，比埋头苦干重要 还在徒手纪录单个作业时间吗? 或者还在辛苦的一格一格输入数值，制作山积表? 选对转型工具，能让你在重复且须高精准度的日常作业数据采集上，省下可观的劳动力。

3. 分析归纳:

萃取可利用价值 请不要让这些好的转型筹码(也就是数据) 淹没在你的数据湖 (Data Lake)里!

4. 可视化:

最怕看不见根源问题 看得见数据=看得见改进空间。数字比文字来得直观、科学，能中立的呈现目前产线概况。

5. 标准化:

开发规章 & 可视化未来蓝图 在知道根源问题和瓶颈之后，就能有效快速的建立未来改善方向。

转型工具搜集到的数据 到底驱动了哪些决策?

FYI

VUCA 是取 Volatility 易变性， Uncertainty 不确定， Complexity 复杂性， Ambiguity 模糊性的首字母缩写而成。这四个形容词听起来很吓人，在供应链巨幅变动下，「变化」是持续性的，「不确定性」也将居于常态。而这两者的频率、破坏性，都将远超过往，企业面临的挑战前所未有。但危机的背后总是转机，挑战来临，代表机会也将来敲门。只有超前部署，才能有十足把握。用对工具搜集数据，再加科技的直观中立，整合、衔接起不同的资讯。数据会呈现动态变化，而这些走势，就是所谓数据迁移 (Data movement)。

「唯有數字才能呈現變化，看到變化後才能動態調整，企業才能與時俱進。」

阅读更多：数据主权：智能产线 五大面向实现智慧制造

用对工具搜集数据，再加科技的直观中立，整合、衔接起不同的资讯。AI 视觉能提供以下益处，完整呈现数据走势，辅助企业开发规章和制定未来计划。

降低成本 杜绝瑕疵 被退件的瑕疵品，是资源的浪费也是成本的支出，AI 视觉可以即时检查制程中的产品质量，消除人工没有检测到的错误，马上发现问题，降低不良品和重新制作的成本。

可视化产线 增加效率 透过影像可视化产线，得到分析之后的数据报表，剔除瓶颈，流畅生产。

盲点剖析 不停进步 透过 AI 的影像归纳，可以清楚的呈现有瓶颈的「盲点」让每个人都能清楚理解目前遇到的困难。

即时影像 异地合作 透过即时影像，台湾总部能及时得知异地工厂资讯，零时差管理。也可利用数位分身，在实际建厂之前模拟产线。

资讯提供 规划蓝图 AI 搜集的资料能提供有效资讯，让企业快速厘清未来努力方向。

拥有这些数据的走向，就仿佛有一本产线的自传一样。从采集纪录的第一刻开始就有确切、精准的资料，方便随时衡量工厂在任何阶段的表现。能有办法 100% 回溯过去，也能放眼未来。

让数据引路: 建立企业内共同语言

「对于那些想要真正取得进步的企业而言，数据驱动的多元化和包容性是未来的发展方向。」
-彭博社中国业务负责人 Wayne Curry

简单摘要上面文章的重点，可以说，没有这些操作，将看不清努力方向。我们可以从数据和系统出发，朝着正确的路进步。从数据得知目前所欠缺的能力，看到改变的需求。利用系统，部门之间资料得以共享，完整建立沟通桥梁，避免掉不同部门本位思考，进而达到优化目的。

PowerArena HOP: 您的数据采集最佳助手

完整、精准的数据将会是你的最佳利器，掌握筹码成功转型。

PowerArena 的 Human Operation Platform (HOP) 由 AI 机器视觉全面支持，从每个生产线工站捕捉作业员动作。 全年无休的采集纪录大量数据，可视化产线，进而归纳出根源问题和瓶颈，提供最准确的产线讯息。赋能运营，授权决定，将掌握数据的能力放回到您手中。

回顾一下，这一路，我们是不是都有数据相随，现在，到了驱动未来决策的目的地? 下周，会再次将焦点放回「人」，我们将分享数据之于企业各阶层的关系，以及它能擦出的火花！

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