友达光电:三阶段数码转型之旅
身为面板制造领导大厂的友达光电,目前在全球拥有13个生产据点,旗下掌握领先业界的显示技术,以及多款崭新产品。面对智能制造的浪潮,友达光电先进制造发展处处长陈文华表示,他们实际感受制造端面临越来越多棘手的挑战。
陈文华列举几项痛点,第一类是既有制程管理方法达瓶颈,检测空窗期为制程带来潜在风险;第二类是既有生产管理方法难突破,过去仰赖人为巡检,在异常侦测可能有疏漏之处,无法确保危机何时会爆发。第三种是技术推陈出新,产品规格不断推进,带来制程紧绷、过往工程技术经验不足以因应。第四是价值产品走向高度定制化,无法决策该从哪些面向切入优先生产,在定制化、少量多样的抉择中,连带影响产能。
面对传统制造形式迎来的诸多挑战,陈文华分享友达的数码转型之旅。首先在2015~2017年展开「智能制造2.0阶段」,进行大数据蒐集、大数据平台、AI概念性验证的导入工程。到第二阶段迎向「智能管理」的布局,从2018~2020年,每年度有具体目标,像是流程优化、制程智能化、设备自制发展、智能平台发展、预测式生产、精准化控制等面向。
「到2021年开始,友达展开第三阶段也就是数码转型,我们采取双轴发展,以数据治理、数码赋能两大方面,期望在2023年实现目标。」陈文华表示。过去的转型过程,友达在工厂端的管理,有哪些经验可作为分享?陈文华说他们采用「工厂大脑」的概念,也就是一座工厂内,必须分别具备「整合脑、工程脑、制造脑、厂务脑、环安脑」几项元素,逐一落实自动化生产、制程精准控制、设备维护预警等需求。
不过转型过程要顺畅,陈文华提出一项重要洞见,也就是「领域专家」与「数据专家」必须一起携手协作,才能发挥更大的价值。他举出一项Array Density改善案例,领域专家会透过问题说明,列出造成状况的潜在因素,接着由数据专家做归因检测、关联分析、聚类算法,找到可能影响的关键因子。但只看到数据还不够,还需要搭配领域专家的知识以解决根本问题。
由此观之,友达导入智能制造流程,掌握几项关键要素:由Domain出发、导入数据科学、引导Domain参与,再来是数据科学精进,最后是驱动Domain成长。也因为透过此模型导入,让友达获得多项具体成果,以精准制程控制为例,就获得制程预测累积专案数超过1,000件、设备预警累计专案数量超过500件。
最后,陈文华也分享友达走过前两阶段的转型心法,第一是由领域专家(不只要懂制程设备也要理解数据)依据场域需求擘划发展蓝图;第二是带领同仁意识到技术是工具,应用才能展现价值;第三是技术发展为持续精进、动态调整,以早日实现「打造平台、技术深化、专注落地、场域深化」这四大关键任务。
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