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数据集成比搜集更重要 数字化2.0或走向开放API

当前越来越多制造业者透过开放API自主串联、集成生产系统。KAYSUN

智能制造带动一波生产数据、流程可视化的发展,继而让机联网筑起的基础工程成为各家业者发展智能制造的必经之路。然而大数据的搜集只是基础,更重要的是如何「应用」以发挥数据价值,这也促使数据集成成为业者下一步所关注的重点,并凸显出开放式架构的重要性。

过去制造业不是没有发展可视化、数字化,比如根据经济部工业局调查,台湾制造业导入各种信息系统进行内部或外部管理的时间已长达十年以上,多数企业其实多已累积相当多的结构性与非结构性数据数据,但问题在于,这些信息之间缺乏连结与集成,业者对于所搜集累积的各种格式数据,非常缺乏后续分析应用的构想与规划。

根据制造业者指出,虽然过去企业内部导入ERP系统管理生产资源,包括材料、成本、库存、订单、采购等信息,但过去以财务角度出发的ERP并不是专为与生产系统连结而设计,原则上这些数据并没有与生产端实时连动,也无法根据产线实际状况做出实时回应。尽管长期累积庞大数据数据,却往往只用来产制每月报表,无法发挥更大价值。

这也是目前多数传统产业的通病之一。由于生产现场的信息化跟不上,大多由人工抄写、事后登录,不过由于日夜班生产差异性大,这样的数据搜集方式,由于缺乏时效性造成数据不正确,也难以充分掌握进度、交期,ERP系统的数据,与现场存在不小差异。这也形成过去制造业者因无法掌握交期,只能采取准备安全库存的被动方式,但却造成库存堆积高,衍生呆料或重工等的问题。

虽然近年制造业已透过机联网完成数据搜集的基础工程,但这只达到了半自动化,在工业4.0的架构中,数据搜集只是基础,业者必须思考的是如何进一步深化数据的价值扩充服务。因此,除了从现场搜集外,如何善用累积十数年的ERP数据,数据间的集成就成了智能制造下一步必须思考的问题。

包括今年许多智能制造云服务平台,如机械云、扣件云等地相继推出,都是在为数据集成发展加值应用服务铺路。

而随著智能制造议题发烧,ERP的定位也被重新定义。资策会地方创生处分析,过去的ERP系统以财务角度出发,但在智能系统强调信息多元集成的趋势下,考量客制化系统开发的难处,未来可能形成一种新兴的商业模式,即系整商或资服业者基于通用版的软件包提供二次开发界面,而制造业者在内部培养具有程序开发能力的信息人员,以具备改造生产管理系统的能力,让系统能够因应产线需求衍生各种应用模块。

举例来说,就有某纺织厂导入产品生命周期管理(PLM)系统,同时也说服业者同意开放API,再由纺织业者内部的IT团队自行修改ERP系统来串接两者,让ERP的生产工单能自动连结到PLM进行生产任务分配。智能制造涉及多层面的技术融合,加上结合各产业Domain Knowledge,不管对制造业或解决方案商而言,都难以一家独大,也造成未来开放式架构的优势更显重要。

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