逐步解決痛點(diǎn) 務(wù)實(shí)建立智能制造系統

德國總理梅克爾宣布推動(dòng)工業(yè)4.0政策至今已有8年，經(jīng)過(guò)一段市場(chǎng)教育后，從2015~2016年開(kāi)始有制造業(yè)嘗試導入智能化架構，不過(guò)對絕大多數廠(chǎng)商尤其是臺灣中小企業(yè)來(lái)說(shuō)，工業(yè)4.0帶來(lái)的智能制造屬于全新概念，再加上最終愿景實(shí)現期過(guò)長(cháng)、需要投入大量資本等顧慮，除了大廠(chǎng)外，臺灣多數業(yè)者都仍采觀(guān)望態(tài)度。

但在臺灣勞動(dòng)環(huán)境漸趨惡劣，廠(chǎng)商的競爭力漸失，智能化看來(lái)已成為目前的唯一解方，因此傳統制造業(yè)即便按兵不動(dòng)，觀(guān)察期也不可能過(guò)久，在不得不變但又不知道如何變的兩難局面下，中小型制造業(yè)如何因應？先從局部導入，解決目前最困擾的痛點(diǎn)，對業(yè)者來(lái)說(shuō)會(huì )是最實(shí)際的方式。

臺灣制造業(yè)目前仍以人力維修檢測與調校機臺設備，導入SMB之后，即可自動(dòng)擷取數據，在設備故障前預先保養。

解決少子化痛點(diǎn)，專(zhuān)業(yè)傳承不是問(wèn)題

從痛點(diǎn)來(lái)看，各國機械業(yè)近年來(lái)的共同痛點(diǎn)在于經(jīng)驗無(wú)法傳承，其中少子化又是主因。德國當年即是不希望因為勞動(dòng)人口的老化導致國家競爭力下降，因此決意推動(dòng)工業(yè)4.0，少子化問(wèn)題沖擊全球工業(yè)大國，甚至以往被認為勞動(dòng)人口充足的大陸，也因長(cháng)期的一胎化讓年輕勞動(dòng)人口數量漸減，即便在2015年終止一胎化政策，2017年的出生率也仍然下滑，至于臺灣，則是出生率不斷創(chuàng )新低，目前包括中、臺、日、韓，少子化已被政府視為國家危機。

少子化讓勞動(dòng)人口減少，而更少的人也就意謂有更多選擇，環(huán)境惡劣的傳統制造業(yè)因此成為選擇之末，在缺乏年輕一輩接棒的狀況下，制造業(yè)產(chǎn)生人才斷層，資深專(zhuān)業(yè)人員的技藝無(wú)法傳承，對產(chǎn)線(xiàn)的質(zhì)量與產(chǎn)量造成影響。尤其是臺灣制造業(yè)多僅停留在工業(yè)2.0~3.0之間的半自動(dòng)化階段，工廠(chǎng)中資深技師的專(zhuān)業(yè)往往言傳，只能憑「感覺(jué)」做事，象是馬達的抖動(dòng)、設備的異音，這些抖動(dòng)與聲音到達什么程度是不正常？這就只能靠老師傅帶著(zhù)新進(jìn)員工在現場(chǎng)長(cháng)期實(shí)作，才能逐步傳承。

現在各大廠(chǎng)導入智能化系統的第一目標，即是希望解決此一問(wèn)題。工業(yè)4.0的愿景雖然宏大，不過(guò)并非要完整建置才算有所作為。在臺灣制造業(yè)導入智能化有成的宏遠興業(yè)總經(jīng)理葉清來(lái)就指出，事實(shí)上只要到工業(yè)3.1，效益就會(huì )開(kāi)始浮現；清大教授簡(jiǎn)禎富在他的新書(shū)中也指出，工業(yè)3.5會(huì )是最適合臺灣制造業(yè)的做法。而所謂的工業(yè)3.1，也就是局部的智能化，這部分的智能化將可先行解決制造業(yè)經(jīng)驗無(wú)法傳承的痛點(diǎn)。

從被動(dòng)停機到預診保養

目前政府與市場(chǎng)主力推動(dòng)的設備預診就屬于工業(yè)3.1的一部分。經(jīng)濟部2016年擬定智能機械政策時(shí)，就將智能機上盒(SMB)的補助列為前期重點(diǎn)，讓機械業(yè)者先透過(guò)智能機上盒擷取老舊機臺的震動(dòng)、溫度、電流等各種數據，民間設備業(yè)者則針對政府的智能機上盒推出解決方案，象是控制器廠(chǎng)商新代科技，就推出為中小企業(yè)設計的私有機械云，讓擷取出來(lái)數據可被儲存、分析。

智能機上盒與私有機械云的主要功能都是設備預診。過(guò)去制造現場(chǎng)的設備保養做法是reactive，也就是故障發(fā)生再緊急排除，這也造成產(chǎn)線(xiàn)經(jīng)常無(wú)預警停機而損失慘重。為了避免相同狀況，現在的主流做法是preventive，這種做法類(lèi)似車(chē)輛的定期保養，按照不同機臺的狀況，分別設定時(shí)間定期保養，不過(guò)這樣雖可降低產(chǎn)線(xiàn)無(wú)預警停機的機率，但設備臨時(shí)故障仍難掌控。

于是在智能化時(shí)代則是走到predictive的預診功能，透過(guò)智能機上盒擷取機臺的運行數據，并將之傳送到云端平臺，云端平臺的專(zhuān)家即可根據累積的歷史數據，分析出設備各種實(shí)時(shí)數據所代表的意義，例如某一馬達震動(dòng)開(kāi)始逐漸增大，就會(huì )列入重點(diǎn)觀(guān)察，當震動(dòng)達到缺省數值，則通知管理者與維護人員，在產(chǎn)線(xiàn)停機的下班時(shí)間進(jìn)行維修保養。

設備預診透過(guò)云端平臺的專(zhuān)家系統判斷設備狀態(tài)，而專(zhuān)家系統是將工廠(chǎng)中資深師傅的技藝，以數碼化方式保存下來(lái)，再結合AI系統的算法逐步提升精準度，當老師傅的技藝被數碼化留存，傳承就不再是問(wèn)題，且設備預診也可進(jìn)一步解決勞動(dòng)力不足導致設備稼動(dòng)率降低的問(wèn)題。

以智能化提升稼動(dòng)率

產(chǎn)能與良率是制造業(yè)現在另一個(gè)痛點(diǎn)。過(guò)去的老師傅雖有經(jīng)驗，不過(guò)豐富的經(jīng)驗往往也會(huì )是另一種限制。由于制造業(yè)向來(lái)講究穩定，以固定流程生產(chǎn)出可預期的產(chǎn)量與質(zhì)量，不過(guò)未全面驗證所有流程組合，固定流程是否為產(chǎn)能最大化本身已有疑義，而且即便已是最佳化，系統設備也會(huì )因使用時(shí)間而老化或替換，最佳化的產(chǎn)能組合在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都會(huì )有所不同。

當然在訴求穩定的制造業(yè)中，不可能一一驗證、隨時(shí)調整生產(chǎn)流程，不過(guò)透過(guò)智能機上盒取得的機臺數據，就可在云端平臺上先行模擬，根據經(jīng)濟部的預測，導入智能機上盒可以讓生產(chǎn)排程更有彈性，減少廢品數，人均產(chǎn)值將可提升10%，設備稼動(dòng)率則可提升20%。

而這個(gè)預測后來(lái)已獲得實(shí)證，位于臺中的中小型螺帽業(yè)者盈錫精密工業(yè)，參加了經(jīng)濟部智能機械計畫(huà)，在6個(gè)廠(chǎng)區的150臺機器中設置智能機上盒，并將機臺組成機聯(lián)網(wǎng)，以數碼化追蹤生產(chǎn)狀況模式取代過(guò)去的人工管理，成果就如上述經(jīng)濟部所預期。

痛點(diǎn)的解決除了借助市場(chǎng)上各類(lèi)型解決方案外，企業(yè)本身的問(wèn)題厘清更是關(guān)鍵。工業(yè)4.0的愿景龐大，但是概念也相對模糊，每家廠(chǎng)商對智能化的定義都有不同解讀，更不用說(shuō)制造業(yè)者本身。因此常有制造業(yè)客戶(hù)詢(xún)問(wèn)系統業(yè)者要導入工業(yè)4.0，但深入洽談才發(fā)現客戶(hù)不知道要導入工業(yè)4.0的哪里一個(gè)部分？對此系統廠(chǎng)商建議，制造業(yè)應先拋開(kāi)工業(yè)4.0這個(gè)名詞，先仔細審視目前所遭遇的痛點(diǎn)，再向外洽詢(xún)解決方案，目前市場(chǎng)上的設備與機制都已齊備，要解決問(wèn)題并不難，導入方案依次解決痛點(diǎn)，產(chǎn)線(xiàn)效益就會(huì )浮現，智能化也會(huì )逐步到位，對資源有限的中小企業(yè)而言，這才是最務(wù)實(shí)也最有效的做法。