為了解台灣產業對於智慧製造轉型的需求,資策會MIC對台灣製造業者做深度訪談,包含:石化業、鋼鐵業、機械業、光學業、半導體業、汽車製造業、機車製造業、電子製造業、智慧製造系統整合商等,歸納出我國製造業面臨數位轉型所帶來的機會與挑戰。

提升生產效能

提高生產效率與品質成為企業是否有競爭優勢的重要指標之一,企業都希望充分利用資源、提高生產效益,達到效率高、交期準、浪費少的目標,並在提高生產效率過程中,確保安全、健康、舒適的工作環境。

傳統生產模式適合少樣多量生產來以量制價,大規模訂單可壓低生產成本、提供客戶具競爭力的報價,但現今客戶的需求多變,生產樣態自少樣多量走向少量多樣、甚至是客製化產品,透過數位化平台或是自動化機台,將可隨時掌握生產數據,為製造商提供最佳的生產規劃。

除此之外,智慧化的生產機台,可即時蒐集生產數據、分析、判斷,結合歷史資料後,還能預測產品的成本和品質,藉以調整產線的流程。

Stoppil是法國包裝設備供應商,成立超過40年,客戶行業別包含食品、化學、洗滌劑、化妝品、製藥等,提供的產品包括灌裝、定量、加蓋、擰緊等各種機具,然而,Stoppil的客戶規模不一而足,為不同客戶開發擰緊機時,擔心電動機不足以支撐生產運作,過去總在錯誤中驗證,Stoppil希望藉由數位轉型來降低生產時的資源浪費。

Stoppil導入系統級建模軟體MapleSim,創建一個數位分身(Digital Twins)模型,以精確的虛擬模型驗證機器動態,數位分身透過虛擬模型並導入CAD訊息以建立實體設備,在多種條件下仿真模擬,電動機尺寸因而成功縮小十分之一,並大量減少失敗的實體設備開發成本。

穩定生產品質

穩定生產品質包含原物料的品質控管、設備異常監控與預測等,原物料品質不穩定有跡可循,然而,傳統生產監控通常在不良品發生後,在「事後」才提出警示,不僅已經影響品質,且隨著製程逐一累積上去,更不容易找出原因,特別是生產成本較高的產品,如精密機械、航空器,不良率越高將耗費越多的生產成本,因此,即早發現潛在問題、預警,便能提早因應以維持品質(如更換原物料),進而降低生產成本。

設備異常監控與預測,包含設備參數監控、設備監控系統建置、運轉數據紀錄,透過數據統計或大數據分析,以精準掌握機台狀況,但有時設備仍然會出現狀況,透過感測設備時時監測及維修日誌,將加速找到設備異常的原因,監控並預測未來故障機率,以便工程師可以即時執行最適決策。

引領新商業模式

過去製造業對數位轉型的想像,僅止於很直觀、將人為操作歷程以數據形式紀錄,再依靠系統與資料庫將其轉換成結構性的數據,時至今日,採取數位轉型的製造業,已朝向製造服務化邁進,形成企業內的新產品、新服務、新商業模式與新收入來源。

在未來,產品是服務的載體,因此技術和製造不再是產品重點,而是伴隨產品而引發的服務。最顯著的例子,便是汽車製造業,隨著共享概念興起,未來汽車廠賣的不再是汽車,還包括汽車服務,而生產汽車只是為了承載汽車服務。

台灣中小企業居多,工廠資源與規模有限,在人方面,組織僵化難以推動數位化變革,在硬體方面,既有設備老舊升級不易,或是空間限制難以改變生產流程,在軟體方面,缺乏數據分析人才,數據未被妥善使用進而優化生產流程,甚至是對於數位轉型概念不足,過多的期待造成對智慧製造成效的失落,都可能造成推動數位轉型不易。

不過整體來看,企業高階管理人員的接受與認同,仍是數位轉型的第一步,唯有決策者認同並認清數位轉型可能的做法、效益與極限,才能有效並準確的評估數位轉型,為企業製造能力的提升找到適當的切入點。

即便數位轉型之路有許多挑戰,台灣不乏大企業已著手進行,或是中小型企業試著透過單一生產站點,來感受、或評估智慧製造的效益。然而,台灣當前智慧製造解決方案多應用在半導體或是ICT製造業,石化、鋼鐵或是汽車等傳統產業著墨不多,以至於企業客戶即使有心導入,都必須尋求國外方案或是根本沒有相對應產業的解決方案,因此,設備、技術、產品認證、系統整合甚至是售後服務皆仍待持續努力,以建構完整的服務體系,並協助各類企業加速邁向數位轉型之路。(本文作者為資策會MIC資深產業分析師李亦晴)

#汽車 #服務 #監控 #客戶 #設備