談到工業4.0,會馬上聯想到機器人、物聯網、智慧化物流…等。台灣在內需市場規模限制下,製造業是以全球為市場,在面對國際搶單和產品外銷的競爭能力上,不變的二大核心因素是「成本」與「品質」,而致勝關鍵則在「效率」。運用AI機器人來減少人力提升產能,或是透過物聯網來即時掌握及控管現場資訊,皆是透過科技有效率地降低成本及確保品質的方法。

工業4.0 是啟動產業升級轉型與提昇競爭力的金鑰匙,然而在偏重機器人、物聯網等AI新科技的發展思維下,工業4.0 智慧製造的範疇已被過度簡化,也就將智慧製造與機器人或物聯網幾乎畫上了等號,易形成 AI 科技佈建完成後即可達到智慧製造場景完整運作的錯覺。

若由全流程角度切入來談工業4.0,那麼,智慧製造就是期望建構出一個有感知意識的新型智慧工業世界, 除了資源訊息即時互動整合外, 亦能利用人工智慧排程及預測技術,結合公司內、外部大數據資料(內在資料如人、機、料、法、環、存貨、品檢…等資訊;外部資料如國際原料價格、天氣預報…等)更精準地提供產銷決策所需資訊,並及時針對現有資源進行最佳調度,以降低成本及提升生產效率,最終的目標在提升獲利及競爭力。

而在實際走訪製造業後發現,最困擾業者且讓其疲於處理的問題是如何能快速的調整生產排程,以機動地因應來自於客戶、現場、供應商…等變化及需求。頻繁的「訂單抽插」及「少量多樣」的生產模式、突發的「機台故障」、即時的「原料訂購」、最佳的「產線調度」…等問題皆環環相扣彼此互相影響。當採用人工來進行排程時,常無法即時匯整排程所需的各類資料,也很難在考慮多重限制條件及目標下完成最適排程。

因此,在實踐智慧製造之路,不論早晚先後,最核心需導入的元件應該為具有「智慧」、「整合」、「互動」等三大特性的「先進規劃排程」(Advanced Planning & Scheduling, APS)。這樣的系統,不是單一套排程軟體可達成的,它必須是一個能與ERP、MES、PLM、SCM等各系統介接整合的智慧排程即時互動平台。在此理念下,本人帶領著團隊整合了極佳的智慧排程演算引擎,研發並打造出因應工業大數據分析之全供應鏈整合的「智能規劃分析排程平台」(i Planning Scheduling & Analytics Platform, iPASP),為台灣製造業提供最佳的排程解決方案。

為了強化平台的「智慧」、「整合」、「互動」等三大特性,並基於智慧分析、移動管理、互動回寫以及系統架構與資安控管的全方位功能後,以微策略(MicroStrategy,美國上市公司,Nasdaq:MSTR)做為平台視覺化管理的前台,並藉其自有軟體開發套件(Software Development Kit, SDK)將其與排程演算引擎無縫介接及完整整合。過去BI 軟體在企業內部的應用,多侷限在內部營運、銷售、財務…等資料之報表或儀表板等視覺化的呈現。因為MicroStrategy擁有紮實的軟體系統架構、軍規等級的三維資安架構、互動可回寫的BI 功能…等,可滿足排程作業流程所需的互動及回報以及嚴密資安授權控管的要求,所以本團隊運用其做為排程作業流程的前台元件。也因為MicroStrategy 的BI 軟體特性,本平台能擁有十分具親和力的畫面,能依各使用者角色調整平台的功能介面,並快速地建置出各類視覺化分析的儀表板。

在全供應鏈管理規畫思維下所打造的iPASP APS,它整合原料採購、庫存管理、出貨配送及業務訂單等全供應鏈資訊,在人、機、料、法、環完整考量下達成生產排程最適化的智能製造。運用iPASP APS,生管人員可依不同生產策略原則(如:「最快達交」、「最小成本」、「最小換線成本」…等)進行細部各工站與機台的最適規劃排程,並準確地預估完工時間,平台亦可依事件進行觸發回報或再排程。排程演算也能精準地估算出各製程的原料及半成品的需量,以確保備料足量並降低存貨成本。此外,團隊亦打造了iPASP SPC,使品質檢驗數據也能即時地跨廠區匯流及監控;為了整合製造現場即時回報之需求,同時也打造了以刷條碼或Pad觸控螢幕回報的iPASP MES。

在全供應鏈整合的智能排程與各系統協作下,可即時掌握現場資訊,快速回應及處理各類狀況,有效率地回覆客戶可允諾交期或交期變動,以爭取訂單及提高顧客滿意度;在中期及長期,可透過模擬排程,預估人、機、料各類資源的需用量,即早進行必要的產能調度。更重要的是平台內的資料庫會記錄全生產流程的軌跡資料,可溯往測來,並運用大數據分析來進行精實管理的優化。

總而言之,製造業各產業的e化程度各有不同,也會因其規模、組織文化及管理策略上之差異,其e化的過程也會有不同深度及側重之處。智慧製造的實踐是全供應鏈思維之營銷及生產鏈資訊的即時交換及流通,而在智慧製造與工業大數據分析的實踐之路上,共同且最重要的中途樞紐站則是「智能生產分析排程」,唯有打通此一任督二脈穴道,全供應鏈管理的循環才能通透運行。

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