打好KM基础建设 实践智能制造发展目标

勤美集团董事长林廷芳说，以汽车差速器的产线为例，勤美详细记录生产历程，不断优化机械手臂、CNC车床参数，让相关机械加工程序成为可控因子。DIGITIMES摄

堪称大中华区最大铸造集团的勤美，其董事长林廷芳表示，企业唯有不断发掘可能的问题，尽力将可控因子提到最高，让不可控因素降至最低，才能符合智能制造发展目标。

林廷芳说，若直接谈智能制造与数码转型，似乎太严肃，其实若从东西方差异来看待这些命题，更容易让人心领神会。譬如东方常常用一个字或一句话带过复杂事情，但西方则会将过程记录下来，相关数值也记载得很详细，让人容易找出事件脉络。显而易见，西方人的惯性，相对契合制造业应当符合的精神，只因如果我们没有办法量化，没有办法记录事情经过，就会出现断层，没有办法把知识与经验传承下去。

企业必须依据所属产业领域的常识，正确地设定数据收集范围，藉助科技工具取得大量数据，再整理成有条理的信息，最终才能形成知识，而知识就是力量，可帮助企业前进到智能制造目标。

以勤美集团从事的铸造业为例，其实不是新产业，甚至青铜时代开始就有铸造，但数千年过去，这些Domain Knowledge却未传承下来，凸显若未做好知识管理(KM)、后果不堪设想。因此我们必须透过记录，致力发掘隐性知识，然后将它变成显性知识；对应到智能制造，其实就是将工程师累积下来的经验加以量化，形成显性知识，例如成为制程上的一个参数，能够让机器认知。

「谈智能制造，绝不能忽略KM这个基础建设议题，」林廷芳强调，光谈机器多新、设备多好，缺乏了参数设定或制造经验，终究难以达到理想的良率、稼动率。

此外在解读智能制造时，我们必须识别可控因子、不可控风险(因子)，让可控因子的占比越高，不可控风险占比越低。以勤美集团为例，要达到上述目标，首先从「定量」的内容先着手，例如汽车的差速壳产线，完全遵循生命周期管理原则，让生产过程记录下来，再靠1,100支机械手臂、400台CNC车床减少人工介入，让产在线的每一道工序都成为可控因子。

但勤美也同样面临不可控变量。如翻砂过程中最重要环节就是砂模处理，因而产生砂芯；当砂芯制造完成后，为了让它能固定成形，通常会移至户外作业，此时大气湿度就成为不可控因子，若未善加控制，将使砂芯无法达到最佳含水量，恐在浇铸后产生气泡或孔缩等现象。为解决此难题，勤美将砂芯放到自动仓储，接受严格的温度湿度管控，使不可控风险随之降低。

正所谓一山还有一山高，企业好不容易爬过这座山，之后仍需要克服一道道难题，这些都是不可控因素，有赖我们踏实地收集数据、累积经验，逐步跨进智能制造，找出足以克服难题的解方。