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【智能制造专辑】改善OEE指标 旧设备翻身智能

生产效率透明化提高设备利用率 产能扩充并非只有投资新产线一条路

将原有生产在线的机台进一步增加设备利用率,也可以有效提升产能表现。AUTODESK

随著制造业对于自动化的需求越来越高,机台及设备成本负担沉重,面对市场快速变动,制造业者也面临著诸多问题,象是现有产能是不是足够支撑新产品、新订单的需求?为新订单投资新的生产线足够让设备投资回收吗?但业界另一面看法则是建议,制造业者不妨先针对产能表现有足够的了解,与其额外投资扩充产能,不如有效利用现有产能。

如何提高产能利用率的第一件事,就是将生产在线的数据信息摊开来看。资策会数码转型研究所(数码所)先前协助台湾封测大厂导入自行开发的制程大数据分析系统,在这座已经具备基础数码化程度的工厂中,藉由撷取机台资讯,监控并建立预测模型,因此未来可在比对机台实况的情形下,透过AI预测机台的生产速率,找出最合适的生产排程,藉由机台的弹性调度达到排程无缝接轨,进而减少瓶颈站点的产生。这家指标性封测大厂在导入这项系统后,也因此提升其中黏晶制程3%的生产效率,对于封测产业来说,已是相当显著的效益。

资策会数码所组长余承叡是资策会开发制程大数据分析系统的是推手之一,他表示,像以封装制程举例来说,假设同一批5万颗的芯片分散在10个机台中生产制造,这时就要考量到每个机台的效能不一,而影响效能的因素可能是机龄、机台的健康状态等,即便机台参数一致,生产过程与结果却有可能不尽相同。

因此对于业者来说,掌控机台的运行参数就变得非常重要。资策会的做法,则是集成机台运行信息与生管信息比对,因此包括什么时间点开始生产何项产品或执行何制程、机台每隔多久才开始生产下一个、某段时间内机台总共生产了几个单位等,这些生产数据透过实时串流分析,机台的生产效率马上可以被计算出来。

一般来说,生产设备的购置大多是随著业者的营运状况与产能需求而批次采购,因此在机龄与健康状态等的变因下,生产在线各个机台会产生不同效能表现,使得生产效率快慢不一。过去机台设备与生管信息没有适度的集成,因此在讯息不够透明化的情况下,很多时候都只能看到表面现象,例如生产效率高的机台每隔一段时间就要为下一个制程停机换线,而在稼动表现上就会出现许多停机讯息。

但是未来在生产信息互相连结的情况下,可以更有效地调度排程。余承叡说,一旦机台的生产效率可被确实掌握,产能的分配便可以依据机台效能做适度调整。简单地说,人必须因材施教,而生产设备也必需如此。随著制造业对于自动化的需求越来越高,机台及设备成本负担沉重,藉由大数据的分析,精算机台生产效率并有效利用机台产能将就变得非常重要。

余承叡补充,对于制造业者来说,未来如面对市场订单的需求,也不见得只能透过产线的扩充来提高产能,只要将原有生产在线的机台进一步增加设备利用率,也可以有效提升产能表现。

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