以「人」為本的智慧製造:善用數據 驅動決策(2/4)

#Employees, #HOP, #HumanOperation

By 方薪昀

上一篇文章,我們強調了轉型路上「人本」的核心思維。人機之間的優勢互補,可以全面落實於智慧製造,打造工廠競爭力。但如今,科技日新月異,各種五花八門的轉型工具充斥市場,企業在制定轉型策略時,不知該如何選擇對的科技和工具作為輔助,因而遲遲不敢踏出邁向工業 4.0 的第一步。那麼該如何成為科技的主人,「為我所用」適合的工具,讓手上的數據驅動未來決策呢?

運營管理: 從數位驅動開始

數位驅動聽起來是個偉大又遙遠的目標,光想要怎麼搜集數據就很頭痛,還要讓它驅動公司運作? 其實,我們可以把這件事情,規畫成一條單純又單向的思路,中間停靠五個不同的站點。

1. 分析對科技/ 工具需求: 知曉關鍵需求點,直搗黃龍 比如,工廠裡的 IE 團隊規模偏小,沒有足夠的人手採集資料、管理產線。這時候我們可以得知的是,我們需要科技,例如 AI 機器視覺,來分擔工程師的工作量,讓現場有限的人手,去做最重要的職務。

2. 有效搜集: 用對方法,比埋頭苦幹重要 還在徒手紀錄單個作業時間嗎? 或者還在辛苦的一格一格輸入數值,製作山積表? 選對轉型工具,能讓你在重複且須高精準度的日常作業數據採集上,省下可觀的勞動力。

3. 分析歸納: 萃取可利用價值 請不要讓這些好的轉型籌碼(也就是數據) 淹沒在你的數據湖 (Data Lake)裡!

4. 可視化: 最怕看不見根源問題 看得見數據=看得見改進空間。數字比文字來得直觀、科學,能中立的呈現目前產線概況。

5. 標準化: 開發規章 & 可視化未來藍圖 在知道根源問題和瓶頸之後,就能有效快速的建立未來改善方向。

轉型工具搜集到的數據 到底驅動了哪些決策?

FYI
VUCA 是取 Volatility 易變性, Uncertainty 不確定, Complexity 複雜性, Ambiguity 模糊性的首字母縮寫而成。這四個形容詞聽起來很嚇人,在供應鏈巨幅變動下,「變化」是持續性的,「不確定性」也將居於常態。而這兩者的頻率、破壞性,都將遠超過往,企業面臨的挑戰前所未有。但危機的背後總是轉機,挑戰來臨,代表機會也將來敲門。只有超前部署,才能有十足把握。用對工具搜集數據,再加科技的直觀中立,整合、銜接起不同的資訊。數據會呈現動態變化,而這些走勢,就是所謂數據遷移 (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。」

-閱讀更多 <數據主權: 智能產線 五大面向落地實現>

用對工具搜集數據,再加科技的直觀中立,整合、銜接起不同的資訊。AI 視覺能提供以下益處,完整呈現數據走勢,輔助企業開發規章和制定未來計劃。

降低成本 杜絕瑕疵 被退件的瑕疵品,是資源的浪費也是成本的支出,AI 視覺可以即時檢查製程中的產品質量,消除人工沒有檢測到的錯誤,馬上發現問題,降低不良品和重新製作的成本。

可視化產線 增加效率 透過影像可視化產線,得到分析之後的數據報表,剔除瓶頸,流暢生產。

盲點剖析 不停進步 透過 AI 的影像歸納,可以清楚的呈現有瓶頸的「盲點」讓每個人都能清楚理解目前遇到的困難。

即時影像 異地合作 透過即時影像,台灣總部能及時得知異地工廠資訊,零時差管理。也可利用數位分身,在實際建廠之前模擬產線。

資訊提供 規劃藍圖 AI 蒐集的資料能提供有效資訊,讓企業快速釐清未來努力方向。

擁有這些數據的走向,就彷彿有一本產線的自傳一樣。從採集紀錄的第一刻開始就有確切、精準的資料,方便隨時衡量工廠在任何階段的表現。能有辦法 100% 回溯過去,也能放眼未來。

數據驅動帶來的益處 (source)

讓數據引路: 建立企業內共同語言

「對於那些想要真正取得進步的企業而言,數據驅動的多元化和包容性是未來的發展方向。」

-彭博社中國業務負責人 Wayne Curry

簡單摘要上面文章的重點,可以說,沒有這些操作,將看不清努力方向。我們可以從數據和系統出發,朝著正確的路進步。從數據得知目前所欠缺的能力,看到改變的需求。利用系統,部門之間資料得以共享,完整建立溝通橋梁,避免掉不同部門本位思考,進而達到優化目的。

PowerArena HOP: 您的數據採集最佳助手

完整、精準的數據將會是你的最佳利器,掌握籌碼成功轉型。

PowerArena 的 Human Operation Platform (HOP) 由 AI 機器視覺全面支持,從每個生產線工站捕捉作業員動作。 全年無休的採集紀錄大量數據,可視化產線,進而歸納出根源問題和瓶頸,提供最準確的產線訊息。賦能運營,授權決定,將掌握數據的能力放回到您手中。

回顧一下,這一路,我們是不是都有數據相隨,現在,到了驅動未來決策的目的地? 下周,會再次將焦點放回「人」,我們將分享數據之於企業各階層的關係,以及它能擦出的火花!

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