遠東先進纖維活用TIBCO資料分析工具 流暢推進智慧轉型步伐

舉凡工業4.0、智慧製造及數位轉型，皆是現今製造業奉為圭臬的顯學，連帶讓人工智慧(AI)、機器學習(ML)躍為熱門科技。隸屬遠東集團的遠東先進纖維公司，儘管因製程成熟、良率已高，未必適用一般製造商定義的創新劇本，但依然清楚設定自己的轉型目標與節奏，並選用TIBCO一系列智慧型資料分析工具，逐步將各個計畫付諸執行，因而創造不俗的轉型成效。

2021年出任遠東新世紀化纖總部智能資訊部協理的林偉仁，先前在遠東先進纖維服務長達20餘年，曾參與製程控制系統整合、設備維護等重要工作，後來出任營運協理一職，肩負廠區營運管理重任，帶領整廠一步步打好數位轉型基底。

林偉仁認為，企業要做數位轉型，須先練就兩大基本功，一是資料整合，二是可視化分析加上簡單AI建模，一旦修煉純熟了，才能進一步淬鍊更精進的AI模型與演算法，繼而落實邊緣運算，甚至還需要搭配一個能讓模型不停循環進化的機制，讓老師傅的智慧結晶徹底嵌入系統，確保生產過程的品質水準持續改善。幾經審慎遴選，遠東先進纖引進TIBCO的Data Virtualization、Spotfire，藉以推動營運資料的虛擬化及可視化。

藉資料虛擬化  迅速整併各環節數據

遠東先進纖維身處化纖產業上游，發展歷程十分久遠，不管在製程穩定性、產品良率均已達到頗高水準，數位升級空間相對有限。因此林偉仁將數位轉型的命題，設定在具有更大進步空間的生產品質之上，一方面要讓品管抽取的樣本數貼近母體、降低品質風險，二方面把老師傅經驗嵌入系統，時時刻刻提醒大家維持正確的操作邏輯。

為實現兩大願景，遠東先進纖維需要選定適當工具、佈建必要的基本功。首先針對資料整合，考量化纖製程下有著許多獨立控制系統，有的奠基於老舊封閉架構，有的立足在開放架構。

要想集中統整新舊系統下的龐大數據，其中一種方法就是建立資料倉儲，但創建過程需耗時3~5年，可謂緩不濟急；於是另闢蹊徑轉而借助TIBCO資料虛擬化工具，透過建構虛擬數據模型方式，快速將來自不同製程控制系統、或SAP ERP的資料彙集至單一數據平台，利用最短時間實現猶如資料倉儲一樣的功效。

此外林偉仁認為Data Virtualization尚有許多值得稱許的亮點，譬如提供權限分工機制，讓各系統的Owner能依據前端應用工程師的需求，僅精準發布必要資料、而非供應全部資料，將機敏數據外洩疑慮降至最低。與此同時，應用工程師只需憑藉單一介面，無需反覆登入登出眾多資料庫系統，即可一次採集所需之全部資料。

不需繁複編程  實現可視化分析

接下來的關鍵。就是尋求一套使用流暢、Zero Coding的可視化工具，讓真正具有Domain Know-How的同仁，不需依賴IT人員或資料科學家協助，即可像操作Excel般，自行完成大數據的可視化分析、轉化為儀表板圖示呈現，不僅如此還能一氣呵成完成商業智慧應用開發，乃至生成簡單AI模型。

經過遠東先進纖維評估，在眾家可視化工具中，唯有TIBCO Spotfire兼具前述種種優勢，因而在2018年間啟動採購專案，同步引進Data Virtualization、Spotfire兩項產品。

如今遠東先進纖維可透過Data Virtualization彙整大數據，接著由具有Domain Know-How的人員操作Spotfire，藉以找問題、看問題、分析問題，甚至嘗試在0.5~1小時內建構簡單模型，讓團隊共同檢討解決問題的大方向是對是錯，確認無誤後，再委由IT或資料科學專家協助發展更深層的演算法。

「簡單的模型，僅用於確立大方向，還不算是『活的AI』，尚無法像人一樣，可透過持續的學習來提升智商，」林偉仁說，因此遠東先進纖維設定的轉型戰略，還有第三部曲、第四部曲，先透過不同演算法找出相對精準的模型，接著將模型部署到邊緣，像老師傅般不停做即時判斷、提醒生產單位的同仁有無錯誤操作外，另外也會繼續啟動PDCA循環，用Data Virtualization串流新數據、用Spotfire獲得新啟發，回過頭來促成模型不斷優化，營造有生命的AI。

展望後續第三步、第四步，遠東先進纖維正在與TIBCO密切討論，考慮引進TIBCO Statistica，利用這套既無需Coding、又融合諸多AI/ML演算法的數據科學軟體，用以生成精準預測模型；另考慮引進TIBCO Streaming，藉以建立即時邊緣運算環境，搭配預測模型，持續在營運現場執行串流數據分析與判斷。

自2020年第2季進入疫情爆發期以來，遠東先進纖維充分善用Data Virtualization與Spotfire，有效監控並修正各單位的成本撙節執行力，得以從容因應訂單銳減的艱困期；到了下半年，則預先洞察疫情漸趨和緩的跡象，及早展開原物料準備，因而歡喜迎接後續市況翻轉的成果，使全年保持盈餘，智慧轉型的功效可見一斑。