智慧製造不只為獲利:精實成本管理四大面向(1/3)

#GLN, #Productivity, #SmartFactory, LeanManufacturing

By Sharon Hsieh

為何選擇精實生產和智慧製造?

為了滿足客戶需求和保持創新、與時俱進,工業 4.0 是製造業中不可擋的一項趨勢。但是,面對實際引入這些新穎技術,想像中的成本和復雜性讓許多製造企業望而卻步。智慧製造是否真的有必要?它到底能帶來什麼實質好處?

這個問題的答案很簡單—智慧製造能用更低的成本產出更好的產品,精實生產亦是減少浪費的過程。

藉由導入具有互聯特性、數據搜集、自動化的工具,就能為生產過程提供大大的靈活性。現在的產品因爲不停更新功能和組件,產線組裝變得越來越複雜。過去,客戶只看重產品質量、價格和交貨速度。現在,他們也看重「靈活性」,也就是,製造商對客戶需求波動的反應速度。少量多樣的製造型態,有著強大的力道正迫使企業轉型。

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「靈活性(Agile)」被列為工業 4.0 科技中的重要核心能力 (Source: McKinsey )

更低的成本來自於:

提升階段性製造品質,把關每項工序

被退回的瑕疵品,時常讓工廠增加不少成本,智慧製造技術可以即時監測製程中的產品質量,減少生產過程中的變異,消除人工沒有檢測到的錯誤,儘早發現問題,降低不良品和重新製作的成本。

不同以往的人工監測模式,管理者可以透過 AI 機器視覺搜集數據,得到全面的產線狀態評估,看到製程表面下隱含的真正關鍵影響。這些額外的指標和洞察可以幫助識別出人機料法環中,人為、機器或環境導致的質量差異原因,更迅速地解決問題。

擁有更高質量的產品能達到製造業的終極追求—「提高品牌價值」。藉由交出好產品,可以增進客戶關係,而且能降低後續維修成本和減少產品召回的風險。智慧科技主動地防止錯誤發生,能確保交貨品質,為企業把關。

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可預測的庫存需求

企業在計算總製造成本時,常常只估計了庫存成本,卻往往忽略了持有和維護存貨的確切成本。這些成本包括稅收、庫存服務成本、保險、財產折舊等等。

智慧製造的 AI 機器視覺可以幫助管理者精簡和可視化密集的產線訊息,評估生產狀態,減少零件過度訂購或不足的情形。同時間,也因爲良率提升,工廠不需再備著更多原料,以防產品出現問題,需要重新生產,沒有零件會被不必要地長期儲存,存貨一降低即可減少空間、管理成本還有其他的衍伸成本。

超前部署,流暢生產,驅動決策

智慧工廠佈署的高價值科技能搜集有用訊息,揭示設備的性能問題人員操作情形,幫助工廠達到更高的設備使用率、更低的生產停工時間以及標準作業程序的改善。

當一台機器發生故障,整條產線通常都會受影響,除了機器維修費用需要備納入成本中計算以外,人員被迫閒置也導致生產時程耽擱,讓工廠在等待中損失大量金錢。預測性維護分析有助於防止意外的停機發生,根據使用以及性能數據,對設備進行狀況評估,主動維護,搭配即時告警系統,更能立即採取措施,糾正錯誤,避免造成更多損傷。另外,對產線的長時間數據搜集,有助於線平衡和標準作業程序分析根源分析效率低落主因,找出可以改善的工站或工序。

這些改進能幫助降低維護成本、提高設備的可利用性、人員的作業效率等等,不僅可以帶來更好的作業連續性,還能增加產量,優化生產效能。

數據遷徙的動態路徑

透過大量的數據搜集,再加上人工智慧的洞察力,深度整合多樣應用科技,可以串連起不同的生產流程資訊。握有「數據的長期走向」在手中,代表了對生產狀態的全面頗析能力。

管理者可以回溯任一階段的產線情況、對比不同時間軸中的工站狀態,像是擁有一張完整的工廠歷史軌跡圖,方便理解現在定位,以及預測未來發展。

數據驅動的發展營運策略,讓企業更有效地利用資源、節省成本,制定生產策略改造。透過全面整合的端到端管理佈署,增加商業靈活度,以及更重要的:「創造產業新價值」。改革營運將為企業持續保持市場競爭優勢。

採用 AI 的企業於服務營運、製造、產品/服務發展等領域皆有可見的成本降低成果,其程度大於「利潤增加」的幅度。

減少成本然後呢?

智能運維與管理

構築智慧工廠和升級營運管理戰略,能實現一個靈活且具動能的企業環境,過程中從降低成本而獲得的利潤增加,可以轉變成未來的預算,加速對往後技術創新的投資。

工業 4.0 的轉型重點不在於數位化,而是創造新價值,並且於產業生態系中建立更好的商業夥伴合作關係。由大數據搜集開始,奠定基礎,深入了解製造情形,再配合自動化設備、智慧化檢測與人工智能分析,完善智慧平台發展,最終朝向精實製造前進。

踏出您的第一步,打造如同工廠大腦的智控中心

PowerArena 的 HOP (Human Operation Platform) 是幫助提升產線效能的AI 機器視覺,具深度學習的人工智慧可以捕捉工作站人員的動作,搜集大量生產數據,為您帶出清晰的產線資訊,精準掌控全部製造過程,透過數位賦能生產,讓數據驅動決策,「把現有成本化為未來預算」,達到精實生產,成就智慧工廠。

Source:
https://www.techtarget.com/searchcio/tip/6-tips-for-digital-transformation-budget-planning
https://www3.weforum.org/docs/WEF_The_Global_Lighthouse_Network_Playbook_for_Responsible_Industry_Transformation_2022.pdf

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