如何提升生產線管理效率？關鍵四步驟。加入 AI 影像辨識，管理再升級

5 September 2024

生產線是什麼

生產線是指一系列有序的工作站，人員按照規定的 SOP 進行特定的生產活動，以將原材料轉化為最終產品。

例如，在一家 EMS 公司，需要先將電路板和電子元件進行焊接，接著組裝外殼和連接線路，最後產品抽檢。這一連串的操作和檢測過程都在生產線上進行。

生產線管理的工作內容

生產線管理包含所有製造過程中的資源、設備、勞動力和製造 SOP 等 。目標是確保產品按照計劃高效地生產出來，並在整個過程中最大化資源利用，降低成本，並維持一致的產品品質。良好的生產線管理不僅可以提升生產效率，還能促進企業的長期競爭力。

生產線管理的目的

• • 資源有效利用

• • 提升生產效率

• • 生產成本控制

生產線管理的挑戰

1. 人因作業危害

現今製造業生產線仍依賴作業員。然而，生產線工人的手動組裝檢查，容易出現未按照 SOP 的操作錯誤，進而影響生產效率與生產品質。

80% 的非計劃性停機時間，可歸咎於人為錯誤。(source: Worldmetric.org.)

2. 品管困難

隨著廠房生產線的複雜度提升與多變，工序之間的協調變得更加困難。品管人員無法及時追蹤和處理每個生產環節的異常，增加了品質缺陷未被及時發現和修正的風險。

3. 缺乏即時數據支持

傳統生產線上的數據必須經過人工搜集、彙整、分析後才可能產生有意義的調整流程。面對生產線上正在發生的問題，延遲的數據分析，會導致低生產效率和低市場應變能力。

要實現高效的生產線管理，可以從以下四個關鍵步驟著手：

高效生產線管理的關鍵四步驟

1. 產線最大不可控因素『人』：標準化流程設計與執行

目前工廠大量仍依賴工廠老師傅的口頭傳授以及過去累積的錯誤經驗，並逐步建立出符合生產線流程的 SOP 。經過反覆練習後，熟悉生產流程的作業員再指導新進的作業員。然而事實上，完全倚賴「人」的標準化生產線流程的方式，就會很大程度受「人」的多變性與不確定性而影響。導致生產波動、品質不穩定，甚至無法達到生產線流程的 SOP 預期的生產效率。

在工廠實際情況中，因為不同老師傅的工作習慣和經驗累積各不相同，常發生未按照生產線流程 SOP，甚至發生跳過生產流程中的必要步驟的情況，導致成品品質不穩定；對於新人而言，則是因為不熟悉作業流程，必須停下手邊工作，反覆觀看操作手冊，影響生產速度。

隨著生產線長度或複雜度增加，若每一個工站都因為生產線上的「人」按照不同的理解和習慣執行操作，則會大程度危害整體生產線效率。

基於這個困境，我們將 AI 視覺影像導入到生產線上。

透過 AI 視覺影像紀錄的完整生產線作業情況，擷取生產線上的小細節。例如，作業員細緻的手部動作、姿勢分析、放置工件的習慣位置等。基於 AI 影像分析，更有效率的制定符合生產線流程的 SOP。

AI 視覺能夠自動辨識生產線上作業員是否按照標準化的 SOP 進行操作，當作業員未按照步驟執行動作時，AI 示警系統會提供作業員即時警報，阻止生產線上的錯誤。

同時，當錯誤發生時，AI 示警系統會即時擷取下影響生產線效率的畫面，通知生產線管理者，作為後續生產線流程 SOP 設計與改善的依據。例如，多數作業員們經常將零件放在稍微偏離標準位置的地方，AI 系統會自動識別這個問題，並通知管理者。管理者可以根據這些數據，決定是否需要對該作業員進行再培訓，或者進一步優化 SOP，使之更加符合實際操作需求。

2. 科技輔助揪出管理盲區：異常示警與即時數據分析

導入 AI 視覺系統四週後，能夠協助生產線 5.2% 的 UPH 提升，和超過 5 倍的投資報酬率 (ROI)。

現今仍有大量的生產線依賴人工搜集數據。IE (Industrial Engineer) 站在生產線工站旁用按碼表與手抄的方式紀錄作業員的動作時間，試著找出拖累生產線效率根本的原因。然而，以這樣人工檢視生產線的方式既耗時，數據品質也不可靠。

不只是耗時，人工搜集的數據品質也是一大問題。人工紀錄的方式難以客觀、完整紀錄整條生產線上發生的事情，造成了數據分析上的偏誤。

為了解決這個困境，在生產線上導入 AI 視覺影像是更有效的解決方案。

例如，在某電子零組件製造廠的生產線上，IE 原先認為某特定工站的週期時間（Cycle Time）會最長。透過導入 AI 視覺系統後，發現該站作業員並沒有如管理者預料中一樣，花費大量時間組裝作業。在數據支持下，管理者能客觀發覺產線問題，並訂定最合適的製程標準，不會因為錯誤的認知而無效評估，造成整條產線的管理失誤。

AI 視覺鏡頭 24/7 搜集整條生產線上的影像，完整紀錄每一個工站上正在發生的事情。在完整的影像數據資訊支持下，AI 數據分析能夠解讀生產線上的數據，並針對異常生產流程識別，向 IE 發出警報，協助掌握生產線上各個工站的生產情況。

3. 低效率生產線肇因溯源：彈性因應與修正

預期或非預期的停機，皆會佔用 10% 的生產線時間。(source: Forbes) 

生產線上每天發生的問題變化多端。人因作業危害、設備故障、物料供應問題是三大常見生產線上的問題。立即停機或暫停生產線，是防止問題繼續擴大的第一步。多數情況 IE 只能在異常發⽣後，進入產線逐站檢查肇因識與修正。然而，工廠在停機等待 IE 調度的時間裡，仍要承擔相對應成本，包含勞工與機台固定成本、浪費的材料費用，甚至因延後交付所產生的違約金等。

為了讓生產線盡快復工以減少損失，我們將 AI 視覺影像導入到生產線上。

AI 視覺影像具有即時告警、可回溯、遠端管理的優點。在百分之百數據＋影像支持下，IE 工作效率與品質提升。面對生產線上的問題，AI 視覺影像能即時通報作業錯誤的工站，減少 IE 識別問題的時間。同時，即時作業員動作分析也是協助 IE 找出作業瓶頸的一大助力。

例如，在一家機車製造廠的生產線上，已導入 MES 系統與多項連網工具，仍無法全方面提升生產效率與生產品質。為了獲得完整的生產履歷，工廠在生產線上導入 AI 視覺系統。與舊有的 MES 比較後發現，過去所捕捉到的生產週期 (Cycle time) ，與 AI 視覺系統比對後經常性出現數秒落差。以AI 視覺影像追溯後發現，作業員本該在完成兩道螺絲鎖付後，才點擊系統完成鍵，但作業員為了動線方便，在鎖完第一道後，先行按下完成鍵，才鎖第二道。

AI 視覺系統能為產能優化提供透明且完整的生產線履歷。

4. 致力打造『模範產線』：持續改進與創新

成功案例：AI 數位防呆提高全球知名精密製造商生產品質󠀠
在工廠場域中，生產線每天發生的狀況都不一樣，而生產線上的「人」更是最大的變因。要維持高效的生產線運作，對於 IE 而言，依賴經驗和人工紀錄來分析，和發現線有生產線流程的問題，並追蹤多條生產線的效能，無疑是一項非常艱巨的挑戰。

例如，對於精密加工製造業而言，其價值來自複雜的製程和精細的工藝。維持良率是確保高品質成品的關鍵。但正因為生產過程步驟精細，所以提升了生產環節出錯的可能性。即使是微小的瑕疵，也可能導致產品被判定為不合格。對細節控管稍有疏失，就必須承擔重工與材料浪費的成本，甚至影響品牌信譽。

但因為沒有足夠的實質數據支持，IE 對於驗證改善生產流程 SOP 的信心度不足。

AI 影像系統可以完整記錄所有影響生產效率的變因。透過 AI 視覺即時分析，幫助產品經理以客觀角度檢視低效率的生產線 SOP。有了影像的支持，其他管理階層，例如廠長，亦能即時關注產線上正在發生的事情，與追蹤改善後續的成效。

從高效生產的四步驟中我們可以發現，「人」是影響整條生產線流程最大的原因。

無論是在作業員在生產線上偏離 SOP 的行為或是完全依賴 IE 執行生產線管理，都會因為「人」的不確定性影響執行層面與管理層面的效率。

所以，善用生產線管理工具能夠協助生產線管理在資源有效利用、提升生產效率與生產成本控制上達成更好的效益。

高效生產線管理的四個工具

1. SCADA （Supervisory Control and Data Acquisition）資料採集與監視系統

• • 應用目標：工業自動化和控制領域。提供對關鍵基礎設施的即時檢測和操作控制。

• • 常見適用場域：電力、供水、石油和天然氣、製造業、交通管理。

• • 優點：數據採集、實時管理、遠端追蹤。

• • 缺點：系統側重於單項或少項設備層級，難以與其他管理系統整合和數據共享，缺乏對整體生產過程的管理，並且存在數據孤島問題。

2. IoT （Internet of Things）物聯網

• • 應用目標：連接工廠設備和感應器，搜集設備運行狀態、溫度、壓力等數據，通過設備互聯和數據共享，實現協同運作和智慧控制。利用大數據分析支持實時決策和預測性維護，幫助管理者識別問題並減少生產延誤。

• • 常見適用場域：智慧物流、智慧工廠、智慧交通、工業 4.0等。

• • 優點：設備協同、數據共享、其他管理系統整合。

• • 缺點：僅針對生產線上的「機器」進行數據搜集與分析，無法協助更加進階的決策支持。

3. MES（Manufacturing Execution System）製造執行系統

• • 應用目標：幫助工廠優化生產計劃、提高產品質量、降低成本，並實現生產過程的全程可追溯性。為 IE 提供生產線管理的決策支持，以提高生產線效率和數據透明度。

• • 常見適用場域：電子零件加工、汽車製造、食品加工與其他需要大規模管理生產流程的工廠。

• • 優點：能夠協助 IE 更進階的決策支持。例如，生產計劃制定、品質控制、生產線效率分析等功能。

• • 缺點：現有系統僅提供「機器數據」，無法全面揭示生產線細節。對於勞力密集型生產線，「人」的行為分析至關重要，但現行 MES 系統無法支持，限制了 IE 在優化 SOP 時的數據支持。

4. HOP 人因作業平台（Human Operation Platform）

• • 應用目標：將 AI 視覺系統導入生產線，以影像紀錄完整生產線的生產過程，透過 AI 數據分析，辨識出生產線上人因作業的錯誤，為 IE 提供百分之百生產履歷。

• • 常見適用場域：電子零件加工、汽車成車組裝、半導體製程、勞力密集生產線與需要全方位生產線管理的智慧工廠。

• • 優點：可視化生產作業平台，即時提供作業員預警與作業提示，防止錯誤生產流程。系統同時回報產線管理者，確保 IE 能獲得完整生產線資訊，作為修正生產線流程 SOP 的重要數據支持。

• • 案例：在某電動機車組裝的生產線上，作業員被要求按照生產流程 SOP 以「對角線順序」將螺絲鎖於碟盤上。若未按照標準化作業，則可能讓顧客承受行車安全的風險。為了追蹤與確保最完整的生產工序，工廠在生產線上部署 AI 視覺系統，進一步追蹤作業員的鎖付順序，在減少事後補救的成本的同時，大幅降低產品安全風險。透過 HOP 可視化的作業平台能夠補足生產線上的品管的缺口。