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台湾工业4.0进化策略:先蹲好工业2.0马步

人力抄表纪录仍常见 台制造业自动化基础普遍不足

目前多数制造业者对于人力作业的依度颇高,从而降低制造效率,甚至拉长整个生产周期。李建梁

台湾制造业绝大部分都还停留在工业2.0的阶段,这与全球至今所提倡的工业4.0虽然还有极大的差距,但众所皆知由于工业4.0的发展并非一蹴可几,对于台湾制造现况而言,起跑点应是如何先从2.0开始着手改善,然实际从产业现况来看,所谓的工业2.0其实正是由于目前多数企业对于人力作业的依存度颇高,从而降低制造效率,甚至拉长整个生产周期。。

概括台湾制造业目前所处工业2.0的现象,事实上也为一种另类的「人工」智能!亦即至今仍有很多业者,其生产数据乃是依靠传统的人工抄写方式以达到数据纪录的目的。举例来说,位于台中太平工业区的某机械业者,在五个厂区中仅有一厂区完成设备联网,其余报工均采人工统计,由于厂区分散,甚至还需作业员电洽或骑车至各厂区收集报工情形。在厂内,则是各厂透过白板排单、纸本传送至生产人员进行排程。

而位于新北市淡水的某塑料业者,在进行巡检及报工作业时,也都是透过人工抄写及统计,每天一次、一次长达90分钟,就纪录执行与统计分析这件简单的工作来看,对许多厂商仍是费时费工的程序。资策会服创所去年(2018)以纺织染整供应链作为实证对象,导入三项RPA机器人流程自动化服务简化人力作业。资策会服创所主任张文村举例,在过去业者进行订单处理的作业流程中,由于皆透过人工统整并逐一输入至订单系统,平均每天都会耗费2~3个人力,而平均一个人力耗时4~8小时,目的只为了在订单处理中不断的进行输入、复制与贴上等动作。

这就是目前台湾制造业现况。业者指出,人力作业本身即存在许多问题,首先透过人工抄写或进行资料输入容易造成肉眼判断上的失误。以巡检作业为例,过去纺织业即有业者仰赖人工目视,剩料多少仅凭经验大致估算,然而在人为判读的影响之下,却时常因不能精准计算缺料时间而无法事先备料,常因此影响整个生产排程工作。

其次,人工作业最大的弊病便是耗时,无法实时性取得数据资料。张文村以目前纺织产业所面临的挑战举例,由于快时尚兴起,服饰品牌推出新品的速度加快,然却压缩供应链的生产周期,不仅成衣业者被迫缩短生产周期,连带上游染整业者也因此被限缩得更加严峻,交货期从40多天被压缩到30天。只是在工厂生产效率没有提升的前提下,产品交期被压缩带来的结果,厂商就只能加人加班作因应,产品也因此增加了不良率提高的风险,因此对于制造业者来说,能够多节省1天、甚至1小时的作业时间,都可以节省许多有形无形的生产成本和浪费。

再者,人工作业甚至隐含黑箱作业的可能,业者形容,有时为客户临时到访或上级指示,为了呈现数据美观,作业人员制造假数据的情况在业界几乎成为公开的秘密,而一旦不实数据日积月累,业者将更难以掌握实际的生产线情形,从而在错误的信息中无限循环。

欲改善人工作业的缺失,最直接的办法便是替代人工作业流程,也因此对于台湾制造业者而言,取消人工管理与纸本作业,从而进入数码化的作业流程便成为现阶段工业2.0进入3.0的首要课题。

工业4.0的最终目的是达成智能化生产,也就是透过AI作为驱动引擎,但AI的发展与数据息息相关,研调机构Gartner资深研究总监吕俊宽指出,企业的数码化程度几乎决定产业是否具备AI发展的潜力。然台湾大部分的制造业在生产在线仍旧仰赖大量人工作业,数码化程度不足也成为现阶段产业亟需被克服的难关之一。

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