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大數據幫大忙,台達電子無需擴廠就能擴產

哈佛商業評論

發布於 2021年04月21日02:00 • 張彥文

台達電子積極轉向「自動化智能製造」,目前的示範生產線已達90%無人化,但「還是要有人當機器的老師」,在規畫設備和製程、協助機器學習等方面的人力,反而會增加。

全球電源供應器第一大廠台達電子,近年來的發展主力已由電源零組件,積極轉向「自動化智能製造」。

以2017年為例,台達電「電源及零組件」、「自動化」、「基礎設施」三大事業群中,「自動化」雖占比最小,卻成長率最高。

2018年時任台達電機電事業群總經理的劉佳容指出,台達在工業自動化領域已累積二十年經驗。之前就有一個自動化部門,專門銷售硬體,包括驅動馬達、控制類產品,而現在要從自動化走向智能製造,就必須向上整合軟體和數據分析,讓製造現場進入一個完全不同的面貌。

傳統的工業生產,資料大多靠人工紀錄,很容易產生疏漏,現在通過裝置感測器(sensor)的設備層,可以即時在生產過程蒐集資訊,再透過網路通訊上傳到管理軟體,進入數據分析,這就是智能製造的基礎。

「工單下去後,管理者可以即時監控生產狀況,不會閉著眼睛管工廠,」劉佳容強調,這些數據的特性是「可視化」,透過一個個螢幕,掌握整合後的完整數據資料。

由大數據驅動的智能製造,對管理層面最大的影響就是效率最佳化,做到「擴產而不必擴廠」。

縮短作業時間

現代化的工廠都希望做到彈性多工,以因應「客製化」、「少量多樣」的生產,智能製造的最大優勢,就是縮短更換生產品項的換線時間。

「理想狀態下,換線可以做到零時間差,」劉佳容解釋,假設工廠要生產一百件A產品,完成後換成B產品;當所有的物料倉儲在A產品的製造過程中,就已經算出B產品的所有原物料,必須集中到產線起始端的時間點。所以,第一百件結束時,產線就可以立刻銜接。這就是智能製造做到極致。

這也成為管理上的一大利器,因為智能製造十分瑣碎,需要把生產流程每一站的自動化設備做好,將數據完整收集,再把所有的軟體調校到最適合的執行狀態,甚至延伸到上游的供應商及下游的倉儲管理,每一段都要微調,「所以智能製造就是把整段供應鏈的上下游串在一起,」劉佳容說。

生產人力結構改變

自動化生產必然取代大量的勞動人力,台達電示範生產線,已經達到了90%無人化。

但智能製造主要減少的是「直接人力」,至於規畫設備和製程、協助機器進行學習等「間接人力」,可能反而會增加。

2018年時任台達電執行長的鄭平曾經表示,以前的管理是針對「人」,但現代工廠會增加許多技術型人才,管技術、管設備、管知識,而不是管人,使得工廠的人力結構也改變了。

劉佳容指出,不管是人工智慧(AI)、機器學習(machine learning),「還是要有人當機器的老師」,所以會增加間接人力。以產線中的檢測為例,雖然機器人可以進行,但會有一定比例的誤判,就需要人去「告訴」機器什麼樣的情況是誤判,由此來提升準確率。

從提升品質到預測未來

傳統的品管經常是發生品質問題時,依據生產序號去抓問題;麻煩的是有時候不見得找得到資料,就只好從品質不良的零件分析,回推可能是哪一段製程出問題。

但智能化製造如果發生品管問題,只要輸入序號,就可以在系統上看到所有的生產資料。有機會在生產過程中就知道產品有變異,而不是東西賣出去才發現問題。

劉佳容說,台達在打造智能製造時,還發現了一個以往沒有注意到的優勢,就是工廠平均面積的生產率提升,「當你要擴產,不需要擴大廠房。」

以蘇州吳江廠為例,導入製能製造後,只需要原本規畫三分之一的廠房面積,就可以得到需求產量,所以未來如果要擴產,只需要在原本廠址擴充,不必另外找地。

智能製造發展到最後,就是從生產到消費端全串在一起,所有數據都是即時回饋,從消費者提出需求,就開始累積數據資料,一直回溯到原料供應商。當所有資料都是透明的,就可以精準地依據需求來生產。

但智能製造目前的瓶頸,在於整條供應鏈還無法全部串在一起,尤其是零售端。製造業仍以訂單為準,容易造成庫存壓力,要不就是缺貨。

顯然,智能製造雖然可以達到少量多樣與擴產而不擴廠的目標,但是要整條供應鏈完整數據智能化,仍然還有很大一段路要走。

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