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七十年老工厂不靠外援 传统机械业者靠自己打造智能工厂

金丰机器不仅是全台最大冲床设备制造商,同时也是全球第四大生产商。金丰机器

老牌冲床设备大厂金丰机器,从1948年创立至今已逾七十年,可说是间名符其实的「老工厂」,然而四年前投入智能工厂转型时,却大胆尝试一路从做中学,不但透过低成本开发工具自建机联网装置,也导入AI解决目前最迫切的准时交货问题。

金丰机器不仅是全台最大冲床设备制造商,同时也是全球第四大生产商。冲床可用于生产汽车车体、传动轴、齿轮等,小至手机箱、硬币等举凡金属成形相关需求,在其生产在线皆可看到冲床设备的运行,包括富士康在内也是金丰机器的客户之一,去年更打进离岸风电市场,成为全球唯一可生产离岸风电塔柱的冲床设备厂商。

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金丰机器信息部经理凃佑达。廖家宜摄

然而过去几年,因全球市场低价竞争,为了走出差异化,金丰机器转往大型客制化与特殊机种。在金丰机器所生产的设备中,小至25吨、大至3,200吨都有,大型冲床甚至可达4层楼高,这也使得大型冲床的生产过程相当不易,必须先个别生产,再行组装, 如此来往平均生产周期要耗时6到8个月,相当冗长。

而另一方面,市场也在发生剧烈变化,少量多样的订单需求增加,加上交期缩短,无不形成金丰机器生产的巨大压力,例如为在制造期长的情况下如期交货,工厂不得不同时进行设计与生产,但却也因此增加许多难以被掌控的生产风险,再者,设计一经变更,不仅自制变动频繁,金丰机器也同时外包生产,二次外包多导致供需预测困难。而另一方面,机台出货后,产品的稳定、生产状况皆无数据,难以为日后产品改良与售后服务提供数据,种种生产挑战,让这间七十年老工厂开始思索,工厂必须迈入智能转型,为产业升级铺路。

然特别的是,金丰机器在发展智能工厂过程中,却是以做中学取代外援,证明老牌工厂也能靠双手砥砺前行。金丰机器信息部经理凃佑达率领团队,自2015年开始进行智能工厂升级计画,分别从三大对策着手,包括落实精实生产、提高供需预测,以及发展智能化设备。

凃佑达表示,当智能工厂议题刚升温时,金丰机器前后花了2、3年摸索,无法预期效益通常是制造业者最难以克服的心结,因此金丰的作法便采取由小做到大的策略,先由最基本项目开始做起,并利用厂内既有设备验证,对容易取得的成果先收割。

从容易取得成果收割:设备联网与数码化

因此金丰率先从设备联网、工厂数码化开始着手,利用传感器搜集生产数据,并集成至金丰自行建构的数据收集平台,藉由系统优化提高设备使用率、改善作业流程等,甚至近年更自主开发AI供应商进料预估预测系统。

过去金丰在生产现场有许多作业流程采取人工回报、人工抄表,却不便于实时掌握设备稼动率以及运行状态,为了确实掌握生产动向,减少生产风险,金丰机器第一步同一般制造业者一样从搜集设备数据开始。从旧设备与新设备兵分二路,由于节省成本、开发门槛低,金丰在工厂内针对旧设备加装传感器,并透过单板计算机树莓派(Raspberry Pi)自主开发连网装置收集数据,而新设备则和PLC直接联机,届时所有数据都会传输到同一个资料库中。

树莓派是一种相当低成本的微型计算机,由于其体积轻便,但该有的基础功能包括I/O、通讯模块等皆具备,树莓派因此成为许多开发者相当青睐的工具之一,凃佑达笑说,虽然初期外界质疑不到千元的开发装置究竟能够发挥何作用,但令人出乎意料的是,从2015年上工至今,厂内仅有2台故障,也证实了树莓派的可行性。

不只将设备数据数码化,现场的人工作业流程也迎来大改造。金丰在2016年全面导入电子报工系统,在各工作区域布建数十台的资料收集站,取代过去人工报工方式,而这套系统也是由信息部门自行开发完成。凃佑达也特别提到,对于现场作业人员来说,导入新的作业流程必然需经过转换期,因此金丰在电子报工系统设计上也很有巧思,以操作者在10秒内输入完毕,且动作不超过5个为目标,凃佑达建议,系统设计不仅强调功能性,使用者经验(User Experience;UX)也是重点。

导入AI 率先解决准时交货挑战

金丰在2017年订立五大更明确的发展蓝图,从产品、装备、工厂、管理到服务等皆围绕在智能化架构之下,显然智能化已是这家老牌冲床制造商开启新时代的目标。过去因生产型态使然,金丰面临最大的挑战是如何在生产周期长且突发状况多的情况下,依然达到准时交货,尤其金丰上游供应商多达200多家,一旦生产途中偶有波动,光靠采购人员透过ERP系统逐一紧盯缺料,根本应接不暇。

为此金丰提出的解决之道,则是利用AI结合ERP进行供应商进料预测,而这也是金丰首次在工厂内导入AI。金丰透过机器学习将ERP系统过去的历史数据与业务活动纪录作为训练样本建模,结合生产现场的MES系统与IoT数据,用以预测客户的交期与出货数量,进而推估零件的库存与需求量,让采购人员得以提前预测备料,甚至可排列优先顺序。

金丰机器成功转型智能工厂,IT系统与数码化扮演相当重要的关键,因此一路走来几乎都是由信息部门一手主导催生,凃佑达也建议,智能制造要能落地才有效果,业者不妨可先从简单易做的开始,培养经验和信心,之后再逐渐扩大战果,当想法成功落地实现,未来就会引发更多的创新。


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