远东先进纤维活用TIBCO数据分析工具 流畅推进智能转型步伐

举凡工业4.0、智能制造及数码转型，皆是现今制造业奉为圭臬的显学，连带让人工智能(AI)、机器学习(ML)跃为热门科技。隶属远东集团的远东先进纤维公司，尽管因制程成熟、良率已高，未必适用一般制造商定义的创新剧本，但依然清楚设定自己的转型目标与节奏，并选用TIBCO一系列智能数据分析工具，逐步将各个计划付诸执行，因而创造不俗的转型成效。

2021年出任远东新世纪化纤总部智能信息部协理的林伟仁，先前在远东先进纤维服务长达20余年，曾参与制程控制系统整合、设备维护等重要工作，后来出任营运协理一职，肩负厂区营运管理重任，带领整厂一步步打好数码转型基底。

林伟仁认为，企业要做数码转型，须先练就两大基本功，一是数据整合，二是可视化分析加上简单AI建模，一旦修炼纯熟了，才能进一步淬链更精进的AI模型与演算法，继而落实边缘运算，甚至还需要搭配一个能让模型不停循环进化的机制，让老师傅的智能结晶彻底嵌入系统，确保生产过程的品质水准持续改善。几经审慎遴选，远东先进纤引进TIBCO的Data Virtualization、Spotfire，藉以推动营运数据的虚拟化及可视化。

藉数据虚拟化  迅速整并各环节数据

远东先进纤维身处化纤产业上游，发展历程十分久远，不管在制程稳定性、产品良率均已达到颇高水准，数码升级空间相对有限。因此林伟仁将数码转型的命题，设定在具有更大进步空间的生产品质之上，一方面要让品管抽取的样本数贴近母体、降低品质风险，二方面把老师傅经验嵌入系统，时时刻刻提醒大家维持正确的操作逻辑。

为实现两大愿景，远东先进纤维需要选定适当工具、布建必要的基本功。首先针对数据整合，考量化纤制程下有着许多独立控制系统，有的奠基于老旧封闭架构，有的立足在开放架构。

要想集中统整新旧系统下的庞大数据，其中一种方法就是建立数据仓储，但创建过程需耗时3~5年，可谓缓不济急；于是另辟蹊径转而借助TIBCO数据虚拟化工具，透过建构虚拟数据模型方式，快速将来自不同制程控制系统、或SAP ERP的数据汇集至单一数据平台，利用最短时间实现犹如数据仓储一样的功效。

此外林伟仁认为Data Virtualization尚有许多值得称许的亮点，譬如提供权限分工机制，让各系统的Owner能依据前端应用工程师的需求，仅精准发布必要数据、而非供应全部数据，将机敏数据外泄疑虑降至最低。与此同时，应用工程师只需凭藉单一界面，无需反覆登入注销众多数据库系统，即可一次采集所需之全部数据。

不需繁复编程  实现可视化分析

接下来的关键。就是寻求一套使用流畅、Zero Coding的可视化工具，让真正具有Domain Know-How的同仁，不需依赖IT人员或数据科学家协助，即可像操作Excel般，自行完成大数据的可视化分析、转化为仪表板图示呈现，不仅如此还能一气呵成完成商业智能应用开发，乃至生成简单AI模型。

经过远东先进纤维评估，在众家可视化工具中，唯有TIBCO Spotfire兼具前述种种优势，因而在2018年间启动采购专案，同步引进Data Virtualization、Spotfire两项产品。

如今远东先进纤维可透过Data Virtualization汇整大数据，接着由具有Domain Know-How的人员操作Spotfire，藉以找问题、看问题、分析问题，甚至尝试在0.5~1小时内建构简单模型，让团队共同检讨解决问题的大方向是对是错，确认无误后，再委由IT或数据科学专家协助发展更深层的演算法。

「简单的模型，仅用于确立大方向，还不算是『活的AI』，尚无法像人一样，可透过持续的学习来提升智商，」林伟仁说，因此远东先进纤维设定的转型战略，还有第三部曲、第四部曲，先透过不同演算法找出相对精准的模型，接着将模型部署到边缘，像老师傅般不停做实时判断、提醒生产单位的同仁有无错误操作外，另外也会继续启动PDCA循环，用Data Virtualization串流新数据、用Spotfire获得新启发，回过头来促成模型不断优化，营造有生命的AI。

展望后续第三步、第四步，远东先进纤维正在与TIBCO密切讨论，考虑引进TIBCO Statistica，利用这套既无需Coding、又融合诸多AI/ML演算法的数据科学软件，用以生成精准预测模型；另考虑引进TIBCO Streaming，藉以建立实时边缘运算环境，搭配预测模型，持续在营运现场执行串流数据分析与判断。

自2020年第2季进入疫情爆发期以来，远东先进纤维充分善用Data Virtualization与Spotfire，有效监控并修正各单位的成本撙节执行力，得以从容因应订单锐减的艰困期；到了下半年，则预先洞察疫情渐趋和缓的迹象，及早展开原物料准备，因而欢喜迎接后续市况翻转的成果，使全年保持盈余，智能转型的功效可见一斑。