结合智能制造软实力 助金属制品产业升级转型

金属扣件工厂的当务之急，便是提高生产制程联网的感知监测能力，以期向上堆叠诸如扣件缺陷分析建模等加值能量。Plant.ca

遍布在台湾中南部的金属制品产业，堪称是台湾发展历程甚久的中坚产业，不仅产业链分工完整，凝聚性也很强，因而具有相当的国际竞争力，不论水五金、手工具、螺丝螺帽、铝轮圈、扣件乃至高尔夫球头，外销表现都十分亮眼。

虽然属于广义的制造业范畴，但金属制品业和电子业、汽车业或机械业相比，许多地方大不相同。首先在于「3K1Y」(危险、肮脏、辛苦、低廉)特性相对显着，影响高端人才、年轻人的投入意愿，随着资深员工逐渐迈入退休期，因而面临比其他行业更棘手的劳动力不足、技术断层等难题。

其次一般制造业、尤其是电子业，生产良率相当高，动辄要计较99%过后小数点有几个9，反观金属制品业，「直通率」(First Pass Yield；FPY)大多落在七成以下，也就是说，如果从制程一开始投入1,000套材料组装，最终产出的总良品数通常低于700件，另有300组以上的材料，唯有透过重工或修理程序转制成次级品或瑕疵品，设法贩售到市场去，才能大幅减少生产浪费。

因为有这些老问题亟待解决，再加上现阶段金属制品业纷纷进入二代接班期，多数的二代接班人皆期望在维持既有经营优势的前提下，引入新兴科技来改造制程，借此把过去低效率的作业环节调整为高效率；种种因素驱使下，导致这群企业导入智能制造的意愿逐步攀升，甚至老一辈领导者也乐观其成，愿意支持这些创新计划。

换言之当前已有天时、地利、人和，支撑金属制品产业族群投入智能化，连带为相关解决方案的供应商带来一番商机。

提升制程良率，以因应日趋缩短的交期

事实上如果说得更精确，智能化对于金属制品业者而言，已是存亡续绝的关键所在，此时不做，今后可能陷入劣势。也许有人好奇，真的有那麽严重？但实情就是如此。大家都很清楚，工业4.0时代就是少量多样的时代，就是产品生命周期缩短的时代，而金属制品业者此时面临的一大考验，即是按照往昔的出货速度，根本无法迎合当下客户设定的交期。

此处以手工具制造业为例，过去平均出货周期为60~70天，但目前大多数客户都要求40天交货，迫使业者必须设法解决这段时差，否则注定难以达交。也许有人问道，这群业者可以多请人手、拉长工时并全力赶工吗？答案是否定的，因为如前所述金属制品业的平均生产良率不高，每产制十件至少有三件为不良品，纵使业者拼了老命赶工，也将徒然制造出许多无效产能，最终依然无法契合客户所要的交期。

若对电子制造业的生产模式有一定了解的人，必然对于稼动率、OEE(Overall Equipment Effectiveness)等辞汇耳熟能详，而此类用户之所以勤于导入智能化，最主要的期望，正是提升稼动率、OEE，也就是拉高产能利用率；由于他们的制造良率够高，再搭配产能利用率的攀升，才会形成相得益彰综效，得以有效应付愈趋短绌的交期、及少量多样的订单交付需求。但金属制品业的良率不佳，一味拉抬产能利用率，效果相对有限。

在此前提下，金属制品业必须尽快导入智能化，但重点并非产能利用率，而是生产良率的提升，且是从中心厂一直到协力厂大家都必须提升，唯有如此，困扰已久的罩门才能获得完美填补，透过整个产业链的力量，共同应付愈来愈短的交期。

建立智能联网系统，缩短生产周期

问题来了，既然要导入智能制造，究竟适合从哪边着手切入？坦白说，IT能力普遍不足的金属制品业者，很难厘清这些关键问题，以致只能听从解决方案供应商的建议，但如果对方只是想推销产品，业者自身也无力判别这些建议是好是坏，难免做出不正确的采购决策，因而延宕了转型升级进程；换言之，对于金属制品产业族群来说，若有智能制造的专业顾问协助业者进行评量、找出迫切解决的痛点，接着根据这些痛点规划解方，量身产出属于业者本身的智能化蓝图，就能避免走冤枉路。

持平而论，所谓的智能制造或工业4.0，都不是标准化技术，它们只是目标，你可以采用不同的手段来达成目的，有的人从虚实整合下手，有的人从生产全检来出发，只要能达到目的都算是好方法。不过如同前述，金属制品业当务之急必须设法提升良率，所以有必要从设备端出发，先把智能联网系统架设起来。

有监于包括金属制品业在内的许多传产业者，数码化能力不足，大多以纸本记录生产数据，因此政府几年前主导开发了智能机顶盒(Smart Machine Box；SMB)，透过这套装置附加于机械设备，即可实现数据处理、储存、通讯协定转译、传输等一连串功能，意即自动化采集机台信息，继而把现场信息串联到制造执行系统(MES)，可谓建立智能联网系统的途径之一。

接下来将金属制品业予以拆分，藉由不同次产业的角度，阐述可能的智能制造路径。首先如金属扣件业，产品形成过程含括模具设计、成形模拟、头部成形、搓牙等制程阶段，首要之务便是引进设备与制程的可视化技术、提高生产制程联网的感知监测能力，有了这个基础，便可向上堆叠制程品质预诊、扣件缺陷分析建模、制程模具预诊等进阶技术，逐步转型升级为高值扣件产品。

其次有关模具业，当下最大难题在于劳动人力吃紧，再来就是客户要求的产品精度愈来愈高，单凭现有运作模式已难以为继，所以亟欲导入智能化，需要建立模具数码化生产设计与制造执行系统，以期从协同设计、CAE、CAD、整合生产管理、排程管理，一路串联到优化模具试模和模具组立程序，强化定制化创新模具产品的生产能力。至于射出成型工厂，则需整合射出机、中央供料系统、模温机、冰水机、烘料机与热浇道温度控制系统等周边设备，将生产参数信息上传云端监控平台，以利从线上自动判别成型品质的好坏，必要时执行智能化参数自动微调，借此缩短生产周期。