智慧製造與生產技術專輯主編前言

作者:

吳志平組長

刊登日期:2020/04/30

建置智慧工廠並非一蹴可幾,不可能買個軟體或將系統導入就可以完成,而是一連串的數據整合、系統集成、流程優化、管理的進化,包含軟體、硬體、管理、和公司文化的逐步演化, 短則3-5 年,長則5-10 年,視產業的競爭現況而定,真正達到戰略佈局融合戰術執行的企業改造。大部分企業,尤其是傳統產業,還在利用人工搬運、人工點檢、人工量測、人工記錄等,如何逐步讓
作業員能夠聰明作業,提升生產效率,如何讓機器與人員協同作業,如何讓自動化取代關鍵作業,這才是逐步建構智慧工廠的有效步驟,也符合大部分企業主的期望。

智慧工廠的主要概念有三個:1. 以資料流自動化為方法。2. 以生產作業自動化為手段。3. 以精實管理自動化為基石。在以資料流自動化為方法方面,首要任務就是收集資料,讓訊息數位化,讓資料透過軟/ 硬體工具直接輸入系統。下一步,則是導入生產管理系統MES (ManufacturingExecution System),讓生產的資訊流成為主動脈。再橋接到ERP (Enterprise Resource Planning) 的金流/ 帳流,實現資訊流從底層到決策層的訊息整合。在以生產作業自動化為手段方面,就是生產線自動化,一般的生產作業自動化只要肯花錢,原則上都是可以達成;但在品質檢驗方面,卻是技術的最大瓶頸,也最耗費人力,因此,在本專刊特別強調產品的品質檢驗,尤其是自動光學設備(AOI, Automated Optical Inspection),此技術在傳統產業還未普及,主要原因在於產品樣貌不一、材質各異、規格不同、樣式繁多,導致檢驗項目大相逕庭;然AOI 發展超過30 年,近年受到AI 技術的加持,讓檢驗能力大幅提升,在此建議業主可以大膽嘗試投入AOI 在元件品質檢驗的自動化應用。在精實管理自動化方面,智慧工廠強調的精實管理是自動化,管理不再需要依賴旁人的提醒,或是管理階層的督導, 而是透過數據的收集與系統的判斷自動傳遞訊息。精實管理此時
就是善用數據而來的管理精實,浪費問題的發掘。當然,除了透過物聯網收集人機料的訊息,從而分析改善,也可以利用工廠現有的攝影機,整合設備的訊息,變成精實管理的利器之一。

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