製造業數位轉型,最新 2025 趨勢、成功案例、方法一次看

製造業數位轉型,最新 2025 趨勢、成功案例、方法一次看

23 January 2025

By Sursha Wu 

數位轉型正重塑製造業,從電子製造到車廠轉型,企業透過 AI 、數位化管理和數位轉型軟體提升品質、降低成本。本文涵蓋 2025 智慧製造數位轉型的最新趨勢,深入解析數位轉型成功案例、工廠導入 AI 案例,並分享成功數位轉型方法,助您掌握數位轉型的實踐策略與發展方向。

數位轉型趨勢:邁向工業 5.0

對許多企業而言,「工業 4.0」仍然是當前數位轉型的重點。透過自動化、機器人、IoT 等技術,實現智慧製造升級,工業 4.0 已深刻改變了製造業的運作方式,並建構了企業的數位轉型的框架。

然而,當企業努力追趕工業 4.0 時,「工業 5.0 」已悄然興起。

工業 5.0 不僅是工業 4.0 的延伸,更聚焦於人機協作個性化生產。強調提升生產靈活性和效率,同時促進更可持續的發展模式。

對於頂尖製造商而言,工業 5.0 的快速發展意味著技術革新與市場需求的變化速度加快。這一趨勢要求企業不僅僅是持續關注新技術動向,而是應該著手提前部署應對策略,才能在未來的競爭中佔據優勢。

製造業數位轉型成功案例:利奧紙品集團 LEO PAPER GROUP

馬上觀看訪談影片:利奧紙品集團總經理 Johnny Fong 的談數位轉型旅程

利奧紙品集團(LEO PAPER GROUP)是中國前十大印刷廠,主要從事紙品印刷。業務範圍涵蓋書籍、畫冊、禮品袋到包裝紙、紙容器等等。在如此多量多樣的生產環境中,識別並應對生產變因是一件不容易的事。

數位轉型契機:以「精實生產」為目標

早在「工業 4.0 」 變成製造業界的熱門關鍵字之前,我們就已經在精實生產的旅途上了。
── 利奧紙品集團總經理 馮德源 Johnny Fong

精實生產(Lean Manufacturing)以減少浪費提升效率為核心,與工業 4.0 的概念息息相關。

對於利奧紙品集團而言,「工業 4.0」不僅是一個潮流,而是一場全面提升生產流程與生產環境的深刻變革。

集團並非單純為了追趕趨勢,而是聚焦自身生產,深刻體會到精實生產的核心價值,並將其作為智慧製造數位轉型的基石,逐步推動產線管理方法的提升。

掌握生產數據是基本

雖然數據主權的好處顯而易見,但要實現對數據的完全控制也伴隨著一定的挑戰,尤其是在複雜的製造環境中。在忙碌的生產環境中,管理生產活動最有效的方式就是透過數據。擁有即時數據的搜集,是管理層最在乎的事情。

然而,製造運營通常涉及來自多個系統的數據,這可能導致數據碎片化。如果沒有統一的系統,難以保持數據的一致性控制。

延伸閱讀:數據主權 Data Ownership 什麼?

與機器相關:IoT 物聯網

在工廠的生產車間裡,重要的生產機器,例如:印刷機、二次加工設備,被安裝了 IoT 物聯網系統── Heartbeat System。機器像有了自己的「心跳」,以相同頻率傳送機器的生產數據,記錄下運行狀態、設置時間等生產資料。

與「人」相關:AI 視覺技術

下載成功案例:AI 視覺怎麼協助產線管理?

在紙品製造過程中,除了機器生產,大量的工作仍依賴人力。

然而,過去缺乏有效的作業動作追蹤工具,許多低效率的問題在人工操作中始終無法解決。例如,節拍時間(Takt Time)難以精準控制,進而影響線平衡,降低生產效率。

現在,透過在生產線上安裝鏡頭並導入 AI 視覺分析技術,產線上的所有作業行為「變得更加透明」。

AI 視覺技術支持時間與動作研究(Time and Motion Study),能精確且持續追蹤工站周期時間(Cycle Time),並對作業員的操作行為進行詳細分析。

這些數據為工業工程師提供了強有力的支持,幫助他們優化作業 SOP,改進生產過程,並有效管理生產進度,進一步提升效率與品質。

看成功案例:全球前三大 EMS 利用 AI 視覺做產線時間與動作研究

產線數據搜集與分析,打造即時管理戰情室

現在有了傳感設備、即時訊息與數據捕捉,下一步是建立一個管理使用介面。
── 利奧紙品集團總經理 馮德源 Johnny Fong

在忙碌的生產環境中,集團管理層已認知到,「數據驅動」是最有效的管理模式。

然而,製造過程通常涉及來自數個系統的數據,經常出現數據分散、無法整合的「數據碎片化」現象。這種缺乏整合性的數據管理,不僅讓異常識別變得困難,也拖延了問題解決的效率。

為了解決這一項挑戰,工廠需要一個整合性的管理平台,能將「機器」與「人因」數據進行統一分析,並提供更直觀的生產洞察。針對異常數據,數位化管理平台應能幫助管理者快速定位問題根源並立即採取行動,實現真正的「數據驅動管理」。

透過數據支持,管理者不僅能迅速修正錯誤,還可將數據轉化為更長遠的決策依據,深入挖掘生產低效率或品質問題的原因,並制定更精準的改進計畫。

支持生產數據管理的系統:HOP 人因作業平台

製造業數位轉型起點:產線管理的痛點

從利奧紙品集團的案例中, PowerArena 發覺了製造業在數位轉型、生產管理中面臨的共通瓶頸。

PowerArena 提出了相對應的智慧製造解決方案,並透過實際案場驗證,幫助製造業者有效突破困境並取得明顯效益。

數據搜集後的下一步?仁寶電腦進階利用產線數據

人在產線上的作業行為難管理

超過 72% 的工廠任務仍由人類工人完成。機器人尚未完全取代我們的工廠中的所有工作。
Source: Kearney

無論是電子製造、成車組裝,只要牽涉到「人工」作業的生產環境,產品品質與生產效率都可能因為操作的變異產生影響。

舉例來說,生產線上的作業員可能因為疏忽、身體狀態、操作熟悉程度不同、作業條件改變等情況,使得成品品質不一,或是組裝速度不同。

傳統管理方式下,這些作業行為沒有被完整紀錄與分析,所以管理人員並不完全了解產線運作情況。

繼續閱讀:您對產線有多了解?

→ AI 數位轉型實踐策略:AI 視覺追蹤、分析、紀錄,

閱讀成功案例:AI 視覺管理半導體製程

現在,透過在生產線上安裝鏡頭並導入 AI 視覺技術,所有生產動作都可以被精準地追蹤、分析和記錄。

訓練充分的 AI 模型就像一位經驗豐富的管理人員,具備足夠的製程知識,能判斷作業員是否拿取正確的工件、放置在正確位置,並執行符合標準的作業流程。當 AI 偵測到異常時,能根據數據迅速解釋異常的原因並做出反饋。

導入 AI 視覺技術不僅大幅減少製程管理人員投入的時間與精力,還能通過影像數據快速提取製程洞察,讓管理更加高效且精準。協助管理層掌握真實的生產情況。

數據碎片化,即時洞察難實現

以 PowerArena 實際參與的案場說明。一家工廠注意到某些時段生產效率下降,並曾經看過操作員離開崗位情況。

然而,由於生產數據依賴 IE 工程師手動收集、觀察,資訊不完整且分散,缺乏整合的長期產線數據視圖。這樣的情況讓管理層無法精準評估各工序的效率和產能…繼續閱讀案場故事

→ AI 數位轉型實踐策略:HOP 人因作業平台,數位化管理產線

管理介面示意圖:根源分析清晰易懂,幫助管理者優定位異常,快速優化並提升產線效能。

 

HOP 人因作業平台(Human Operation Platform),24 小時 7 天 完整紀錄與分析生產影像,即時分析人員作業過程,抓出關鍵產線異常,提供管理人員「影像」搭配「數據」的產線資訊支持。透過可視化的生產報表呈現,建構最客觀、完整、直覺的數據分析,協助管理層優化產線,提升品質、效率,甚至進一步降低成本。

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