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在智慧工廠中監控績效的男士

什麼是智慧工廠?

智慧工廠如其名,非常地…聰明。智慧工廠是機器、通訊機制和運算能力的互連網路,它也是運用人工智慧(AI)和機器學習等先進技術來分析資料、推動自動化流程的網路實體系統,並在運作中學習。

 

智慧工廠和智慧製造,是被稱為「工業 4.0」或「第四次工業革命」的技術轉型的一部分。前三次的工業革命都是從一種創新的新技術中誕生的,它完全改變了我們加工和製造貨物的方式:即蒸汽機、生產線、電腦的力量。如今,第四次革命則將由數位轉型和智慧自動化驅動。

什麼是智慧工廠?

變動世代下的智慧工廠

過去幾年,企業領導者紛紛指出,數位轉型是供應鏈和製造營運的當務之急,並希望在 2020 年提升競爭力和應變力。而疫情更進一步暴露了全球供應鏈的弱點和行業漏洞。富比士雜誌的一篇文章重申:「COVID-19 已向世界展示製造業應該意識到的事情。傳統供應鏈和製造生態體系並不完善,因此我們需要改用更具適應性、靈活的解決方案,來充分發揮數位功能。」

 

消費者的期待也為智慧工廠技術及未來工廠的發展做出貢獻。消費者對隔日到貨的需求正穩定且迅速地上升,這被稱為「亞馬遜效應」。根據《企業家》雜誌2019年報導:「無論好壞,美國經濟與全球經濟目前都處於亞馬遜效應的洪流之中。[…] 電子商務供應商為配合 Amazon 的速度和效率,正面臨越來越大的壓力,且尚無證據顯示消費者期望已趨緩和。」這種趨勢一直是智慧工廠技術需求不斷攀升的主要因素,因為過時的系統已被證明不足以滿足物流和倉儲產能的規模,來跟上這種現象的步伐。

 

製造商和供應鏈經理在努力降低對國際夥伴的依賴時,將會面臨進一步的風險和營運中斷。隨選式製造和虛擬庫存等智慧工廠解決方案,可有效減少對海外供應商和製造商的依賴。然而,正如哈佛商業評論在 2020 年的一篇文章中指出的,要將製造業帶回美國,說起來簡單做起來難。「製造商已轉向只專注於單一領域的專家和外包商,即使是那些專家,也不得不仰賴其他眾多領域。此外,就像世界已經依賴不同的區域來獲取鐵礦石或鋰金屬等天然資源一樣,其也變得依賴於這些專家居住的地區。」國內製造業增加肯定可以降低成本和供應鏈風險,但卻不一定會消除海外合作夥伴的需求,或減少鏈上的連接數量。因此,相較於以往,數位工廠技術是否能在優化效率和能見度上到位,會更為關鍵。

智慧工廠如何運作?

我們在談論自動化流程時,經常講得就智慧工廠來說,它們是獨一無二似的,但實際上自動化和機器人早已在製造作業中使用數十年。許多傳統工廠在各部份的營運都會使用條碼掃描器、相機和數位化生產設備等自動化機器,但這些裝置並未相互連結。傳統工廠中的人員、資產和資料管理系統皆獨立運作,且須持續手動協調和整合。

 

智慧數位工廠將機器、人員及大數據整合為單一且數位化連線的生態系統。智慧工廠不僅可管理和分析資料,實際上也能從經驗中汲取教訓。其會解讀資料集並獲得洞察,來預測趨勢和事件,並推薦和建立智慧製造工作流程和自動化程序。智慧工廠經過不斷的程序改進,來實現自我修正和自我優化:它可以教導自己(和人類)更具彈性、有生產力、更安全。

 

智慧工廠的結構

 

智慧工廠的基本結構大致可概括為三個步驟:

智慧工廠結構

構成智慧工廠的三大程序

  1. 資料取得:人工智慧技術及現代資料庫技術讓我們可從整個企業、供應鏈及世界中獲取不同的實用資料並加以管理。工業物聯網(IIoT)會透過感測器和閘道,讓連接機器將數據收集到系統中。透過無數的資料入口網站,AI 支援的系統可以編譯與性能、市場趨勢、物流或其他潛在相關來源相關的資料集。
  2. 資料分析:機器學習與智慧商業系統會運用進階分析和現代資料管理解決方案,來充分掌握收集到的所有零散資料。IIoT 感測器會在機器需要維修或服務時發出警告,其可彙整市場和營運資料,找出機會與風險。您可隨著時間研究工作流程效率,以優化效能和依規定自動更正。事實上,可比較和分析的資料集提供接近無限種組合的可能性,協助數位工廠優化和供應鏈預測。
  3. 智慧工廠自動化:資料取得和分析完成後,便會建立工作流程,並將指示傳送至系統中的機器和裝置。這些裝置可能位於工廠的牆內,或位於物流或供應鏈中製造連結的遠方,持續監控及優化智慧工作流程及流程。如果新聞報導警告特定產品的需求量飆升,則可指示 3D 印表機工作流程來提高該項目的生產優先順序。若原料出貨延遲,則可將庫存緩衝量投入輪替,以消除任何中斷情形。

智慧工廠的效益

許多企業已經對幾十年來毫無變化的供應鏈營運和系統做出應對,但隨著消費者期望和經濟不確定性到達歷史新高,供應鏈經理需要能夠提供可衡量、可觀效益的解決方案,並且能快速實現目標。根據《富比士》雜誌的報導,在 2017 年只有 43% 的製造商正在進行智慧工廠計畫。到 2019 年,他們之中有 68% 做到了。投資數位轉型和智慧工廠解決方案的公司有潛在的企業效益,包括:

  • 生產力和效率:綜觀整個歷史,製造業主要都著重在反應 – 觀看一個事件或者已經發生的趨勢,然後試圖引導企業在事後往不同方向前進。智慧工廠技術旨在降低被動實踐的需求,並將供應鏈管理轉型為更具彈性和回應性的模式。使用預測分析和大數據分析,找出能優化的流程,並付諸實踐。即時庫存管理、精準的需求預測、提升上市速度,是智慧工廠提供的幾項效率效益。透過數位洞察的擴充,在智慧工廠工作的人員也能簡化作業流程,進而提升整體營運的生產力。Deloitte 在 2019 年的智慧工廠研究中告訴我們:「公司在投資智慧工廠方案後,在製造輸出、工廠利用率以及勞動生產力等領域貢獻多出 12%。此外,擁有智慧工廠的製造商到 2030 年可能將超過凈勞動生產率 30% 的傳統工廠。」
  • 永續性和安全:消費者越來越願意花費更多時間來尋找使用社會和環境責任方法確認貨源和製造的產品。現代智慧工廠技術使企業更易發現、實踐更多綠色、安全、社會責任的産業機會。智慧工廠經理則可使用區塊鏈、RFID 讀卡機等數位創新,確保即使來自供應鏈中距離最遙遠的連結,所有物料和供應均受出處和品質控管。最重要的是,國際自動化協會(International Automation Society of Automation)報告顯示,機器人和自動裝置也有助於減少或消除五大工作場所傷害的主要原因。
  • 產品品質和客戶體驗:就像兒童電話遊戲一樣,傳統製造商通常很難確保他們的指令能被準確接收,並為供應鏈中較低層級的供應商和製造商所遵循。智慧工廠中的雲端連線能力,以及智慧工廠的端對端能見度,可為製造流程的所有層級提供即時洞察和建議。快速客製化及因應變遷趨勢的能力,代表產品與客戶慾望密切相關。而系統數據的進階分析很快就會發現有待改進的劣勢或問題,這樣才能提高市場的競爭力,並獲得更好的產品評價,以降低退貨或回收的成本。

智慧工廠技術

智慧工廠技術非常靈活,隨著數位轉型方案在企業內大幅提升,您幾乎可以視需要調整、修改或更正。

  • 雲端連線:無論是公開、私人或混合,雲端皆是智慧工廠所有資料和資訊流通的管道。企業級及全球雲端連線能力會確保各商業領域皆採用即時資料營運,並即時掌握供應鏈內所有互連的設備及系統。
  • 人工智慧:使用整合 AI 技術的作業系統不僅能收集並分析不同資料集,還能提供即時洞察和回應性建議。智慧工廠內的自動化流程和智慧系統會透過人工智慧不斷優化,並獲得資訊。
  • 機器學習:機器學習帶給智慧工廠的重要效益之一,便是進階預測性維護能力。透過監控和分析製造程序,可在系統失敗前先傳送警示,並可根據情況進行自動維護,或者必要時建議人為干預。
  • 大數據:強大的大型資料集可在智慧工廠中進行預測和進階分析。企業早已理解大數據的戰略價值,但直到最近仍缺乏能做出有意義運用的必備系統。 供應鏈和智慧工廠的數位轉型,已開創了企業運用大數據洞察優化與創新的潛力世界。
  • 工業物聯網(IIoT):在智慧工廠中,當裝置和機器配備了獨特的識別器以及傳送和接收數位資料的能力時,就等於它們組成了一個 IIoT 網路。現代機械可能已經有數位入口,但即使是幾十年前的類比機器,也應可裝上 IIoT 閘道設備,以使其快速進入狀況。基本上,裝置報表傳送的狀態和作業資料,以及傳送裝置的資料,會控制並自動化其動作和工作流程。
  • 數位分身:機器或系統的完整虛擬複製品會成為其數位分身,讓營運風險降至最低,以達到最大創新與創造性。數位分身可提升至極限、以多種虛擬方式重新配置,或在現有系統中測試其相容性,而這些都不會在實體環境造成風險或資源浪費。
  • 加色印片:也稱為 3D 列印,其允許智慧工廠使用智慧自動化來進行隨選製造。這在供應鏈意外中斷或突如其來的產品需求衝擊下尤為重要,縱使如往常營業,虛擬庫存仍能藉由即時製造來大幅降低風險和浪費。
  • 虛擬實境(VR)和擴增實境(AR):2019 年,Assembly Magazine 將智慧工廠中的一些 VR 穿戴設備應用程式描述為「能夠將環境狀況、庫存量、流程狀態、組裝錯誤資料、利用率和產出量指標結合成一個情境依賴的樣式(你看到或走路的地方)」。這種沉浸式的感官體驗,可讓使用者使用來自任何位置或時間的即時資料加強其自然感官,使工廠狀態認知不受阻礙。
  • 區塊鏈:幸運的是,隨著智慧工廠技術的進步,安全解決方案也持續跟上腳步。區塊鏈在供應鏈中有許多應用,從與供應商共同建立「智慧合約」,到追蹤貨物的供應量,以及整個供應鏈旅程的處理等。在智慧工廠中,區塊鏈對於管理企業內互連資產和機器的存取特別有用,它可保護系統的安全性以及這些裝置所持有的記錄準確性。
  • 現代資料庫:記憶體式資料庫和現代 ERP 系統是工業 4.0 背後的「大腦」,也是所有智慧工廠和智慧供應鏈解決方案。遺留下來的、磁碟式的資料庫,往往能夠遠超乎其極限,跟上執行智慧工廠與現代供應鏈所需的複雜資料管理分析功能。

實現智慧工廠轉型

2020 年,全球企業面臨到巨大的中斷和營運風險。在 COVID-19 疫情爆發前,根據 2019 年 Deloitte 對超過 600 名製造業高階主管進行的調查,有 86% 認為在未來五年內「智慧工廠方案將是推動製造競爭力的主要因素」。如今,數位轉型和供應鏈現代化已經從長期目標變成企業達到創新與競爭的當務之急。

 

如何開始智慧工廠轉型將取決於您的目前所在位置,以及哪些流程對您的業務最重要。初始系統稽核可協助您分析和取得現有程序、資產和企業系統的庫存。在您開始自動化工作流程和製造程序之前,您需要先評估目前的外觀。

 

請記得在數位轉型的起點上,智慧工廠的「智慧」來自於其進階資料分析和資料管理能力。現代資料庫和強大的 ERP 系統,可以說是智慧工廠背後的大腦,其支援可驅動系統的進階功能,而智慧工廠轉型成功的主要因素在於現有企業系統的大數據管理能力,以及整合 AI、機器學習和進階分析等技術。

 

最後,智慧工廠轉型最棒的一點在於,所謂的效果不必一蹴可幾,也不需要中斷或暫停現有的商業活動。企業進行現代化並優化其數位系統所必須採取的行動,將會使工廠與全面整合的智慧工廠更上一層樓。再者,藉由智慧工廠技術的本質來收集和分析資料,代表任何新數位技術的影響和投資報酬率(從安裝時開始)皆可進行衡量和評估。

智慧工廠實際案例

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  • 深入瞭解數位轉型的承諾,使 Kersen 打造更具活力的智慧工廠。
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