善用专业分析软件 加速打造「智能制造」营运流程
- 洪千惠
由工业4.0掀起的强调IT与OT系统的整合,透过传感网络撷取制造现场OT设备的运作信息,再交由上层的IT系统进行运算分析,并借此制定出最佳生产策略,不过对制造业者而言,智能化仍是全新概念,尤其是上层的数据分析更属陌生,导入时难免无所适从,对此赛仕电脑(SAS)业务支持部副总经理陈新铨建议业者可先由「设备实时监控」、「设备故障预警」与「生产品质分析」等三个应用着手,架构出智能制造系统的基本功能。
赛仕电脑深耕分析软件多年,业界对该公司的印象多为金融领域的统计与分析软件专家,但其实制造业应用赛仕电脑的产品已有多年,尤其是在电子产业,台湾重量级IC制造业者在8年前就已导入该公司的平台分析品质与良率,另外包含全球最大个人电脑联想集团,也早已使用赛仕电脑的软件。
陈新铨指出,制造业要达到智能化愿景,分析能力成熟度是主要关键,就产业别来看,属于高科技领域的精密制造业,对于IT系统的分析较为熟悉,所应用的软件除了赛仕电脑产品外,有时也会结合开源软件(Open-source)自行开发。在数据量不大的研发端或特定需求的案件中,开源软件取得容易与低成本特色,尚可弥补其效能有限、管理安全性不足等问题,但若在量测数据量庞大、演算法复杂的生产系统,上述缺点就会浮现出来,也因此在生产系统,赛仕电脑这类型具备端到端、且可整合开源软件的分析平台,变成国际大厂较仰赖的对象。
对于开源软件与商用套装软件的应用思维,陈新铨表示,在智能制造系统中,实时分析的重要性非常高,而相对的,此一环节也需要极高专业,开源软件在业界的应用虽然广泛,不过要撰写相关类型程序,需要一定分析与演算法能力的数据科学团队,才能设计出可接轨营运环境的实时分析系统;但目前包含组织人才技能尚未到位,以及程序语言各异的整合或交接问题,都让想发展进阶分析的厂商备感困扰,制造业者应善用市场上已有的分析工具,加快系统的导入速度,同时也让分析平台处于安全、可控的状态。
至于对分析软件较不熟悉的传统制造业,陈新铨则建议可以思考分析软件对制造体系带来的种种优势,他指出近年来智能化已成为制造业的必然趋势,而分析又是智能制造系统的关键,因此制造业若要转型,势必要面对、了解分析可应用的层次。
陈新铨建议,初步必做的是市场与销售量预测,透过市场信息的收集与分析,让产品种类与生产数量贴近终端需求,掌握精准的需求预测,就越能在更短时间内流通存货、创造营收。再来则是前面提到的「设备实时监控」、「设备故障预警」与「生产品质分析」等三大功能:实时监控可减少连续制程的损失;预警故障能让零件流通成本降低,并且将客户流失风险转为优化体验;而实时地协助缺陷或机台信号异常分析、提高产品良率,更是奠基国际竞争力的必备基石。这三大功能可让管理者充分掌握制造现场的运作信息,将效能与成本达到最佳化。
至于分析软件厂商的选择,陈新铨则建议制造业者可以厂商的专业与经验作为评估条件,这两个条件是系统导入速度与建置成功的最重要因素。他以赛仕电脑本身为例,该公司除了前面提到的台湾半导体制造业之外,其他全球性电子大厂如硬盘厂商WD(Western Digital)与个人电脑领导厂商联想Lenovo集团,也采用赛仕电脑的分析软件,进行不同类型的数据分析。WD透过其设备预诊功能,降低了50%的报废成本,运用大数据/机器学习演算法则减少10%的测试时间;Lenovo则是透过自然语言处理分析网络上的文字,得到客户心声(Voice of Customer),让管理与研发端得以掌握自身与竞争对手产品在消费市场上的评价。陈新铨表示,从这两个案例可以看出,分析软件对企业营运有极大的效益,而面对这波智能转型潮,制造业者可藉由分析软件强化本身体质,让企业更具竞争力。
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