Siemens Lifecycle Management Software 以单一数据骨干驱动数码制造

西门子Camstar大中华区客户经理周利郎。

来自西门子Camstar新加坡公司的资深业务发展总监Pai Oak Siew，及西门子Camstar大中华区客户经理周利郎二人联袂登台，合力演绎如何在制造业创造竞争优势。周利郎开宗明义强调，工业4.0揭开智能制造时代的序幕，深究其主要特徵，包括了人、设备与系统实现智能互联，藉由整体价值链的实时共享而实现所有信息，而价值链将依据用户需求实现动态的自我组织与优化。

至于前述所指的智能制造价值链，则含括智能机器人、模拟、基于软件实现横纵向整合、工业互联网、工业安全、云端运算、增材制造、增实境、大数据分析等元素，个中核心价值在于软件整合，Siemens PLM Software基于PLM/MES平台，即可一体实现智能制造环境所需之虚实整合能量。

Pai Oak Siew接着指出，环顾制造技术大趋势，最值得留意的三大关键项目，即是物联网、智能制造网络及大数据分析，尤其大数据分析更可谓重中之重，只因其为改善客户体验的主要动力来源。以戴尔电脑(Dell)为例，该公司面对200家供应商、拥有1,600项产品、内含8万项零组件、销售对象多达100万个客户，每年接获高达20亿次客户谘询，最好的方式，便是藉助物联网、大数据分析等技术力量，以便于积极主动地帮助客户在问题发生前夕，就有所警觉，抢先解决问题。

然而Dell所面对的供应商、产品、零组件、客户均属为数众多，导致数据结构趋于繁复，因此该公司为了落实大数据分析，特别设置了统一数据模型，确保生产制造、组装操作、Supply Hubs、客户信息、维修中心等各不同环节的信息，皆得以紧密链结，如此一来，当Dell日后遭遇任何一项产品品质问题，都能迅速回溯价值链形成历程，进而推导问题的真因，待排除障碍后，接着透过数据探勘(Data Mining)技术启动最佳化测试程序，确认品质问题不复存在，顺势带大幅减轻客诉案件发生机率。

强化NPI流程与产品管理  掌握智能制造关键

Pai Oak Siew观察，现今半导体与高科技产业，都面临遭购并压力、复杂供应链、零缺陷期待、复杂产品项目，及愈来愈短的创新流程等诸多挑战，意欲克服考验，先决条件便是致力优化企业内部流程，具体措施则包括产品效能分析、品质管理、变更管理，以及建构NPI(New Product Introduction)流程。

而Siemens PLM Software以Teamcenter协同平台为基底，藉由取自PLM的设计、规划与设计信息，经由模拟软件建立高度精确的数码元模型，继而串接制造操作管理软件(MOM)与MES、TIA Portal，进一步与控制器、分散式I/O、HMI、驱动器、运动控制与马达等自动元件整合，凭藉「由上而下的产品驱动」、「由下而下的过程驱动」，营造一站式无缝整合智能制造核心技术的独特利基，据此协助半导体与高科技产业实现上述流程优化需求。