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跨產線標準化資料 可強化製造表現與競爭優勢

跨產線標準化資料提供的深刻見解能提升效率、產量、品質,減少設施與設備耗損。Skoda Auto

數十年來製造商已成功管理跨產線差異,但若能基於跨產線的標準化資料取得深刻見解,整個組織就可實現提升效率、產量、品質,以及減少設施與設備耗損等顯著效益並強化競爭優勢。

據The Manufacturer報導,製造商的生產設施通常有多條產線採用相同原料與製程生產同樣產品,但這些產線的作業表現卻無法如理論上預期達到一致,例如有的產線可能需要較多時間才能全速運轉、有的產線可能一直有原因不確定的品質問題需要密切觀察、有的產線可能一直都能平順運轉與達到生產目標。

碰上前述問題還是常會讓生產設施裡經驗老到的專業團隊感到非常棘手,需要用到的資料散佈在多個來源是主因之一,且解決某一產線問題所需的資料可能要耗費許多資源才能收集完整,卻對解決其他產線的問題幾乎毫無幫助。因此欲最佳化多條產線的作業表現,必須建立跨產線的標準化資料。

標準化能打破資料孤島(data silo)簡化整合、有助於脈絡化(contextualize)與理解資料、建立符合需求的動態資料模型,確保資料的可存取性與可信任度以提供跨產線的深刻見解。不過標準化的目的並非建立適用於每一種產線應用案例的通用資料模型,而是聚焦於提供適當的動態資料模型以支援具有高度影響力的產線應用案例。

打破資料孤島需要整合資訊科技(IT)與營運科技(OT)資料、提取跨世代設備中的資料、處理結構化與非結構化資料型態,其中大多數製造商都認為提取與整合跨世代設備中的資料是最急迫的挑戰之一,加速採用資料湖泊(data lake)與資料整合解決方案將有助於支援製造商克服資料整合困難。

資料在整合到資料湖泊前須先經過脈絡化,才能讓使用者了解個別資料與個別產線間的關聯性,可快速找出跟任何產線上特定製程相關的所有資料,而無須瞭解所有的資料來源與其結構,欲規模化跨所有產線理解工業資料倚賴人工緩不濟急,因此以自動化程序脈絡化資料至為關鍵。

雖然ISA-95與ISO都有制定資料模型製作標準,但常讓組織感到過於簡化無法滿足需求或是非常複雜窒礙難行,因此製作產線資料模型須平衡全面性與加速價值實現(time to value)以支援對應的應用案例。此外數位化的資料模型核心須具備組合式(composable)、可重複使用、可客製化的元件,以符合不同使用者與應用案例的個別需求。

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