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工欲善其事必先利其器 製造商打造數位化與最佳化製造 先投資IoT技術

  • 陳明陽
物聯網是製造商進行數位化與最佳化製造所不可或缺。HCL Technologies

製造商必須選擇跟組織價值鏈一致的數位化解決方案,物聯網(IoT)技術是製造商進行數位化與最佳化製造前不可或缺的投資,製造商應善用智慧感測器整合老舊工廠與系統,結合分散式分析(distributed analytics)以提升顧客黏著度與營收,鼓勵員工積極學習與運用IoT及相關技術,才能完全發揮其效益。

根據manufacturing.net報導,BLS統計資料顯示,美國製造業的產出從1987~2017年第1季調整後的成長達80%,Pew Research的統計也顯示同期耐久財(durable goods)的製造產出成長達166%,非耐久財(nondurable goods)則為17%,然而期間製造業的效率提升卻不成比例。自動化勢在必行,機器可促進工廠智慧化並與人類工作者協作,IoT關乎製造商的未來發展,且保證具有組織價值。

製造商要克服生產成本增加、作業意外中斷、產品客製化需求等問題並維持競爭力,須透過作業最佳化、預測性(predictive)與指示性(prescriptive)維護,提升生產現場與管理階層的資訊透明度,善用人工智慧(AI)、大數據(big data)分析、IoT、機器學習(machine learning;ML)、機器人與自動化等先進技術,以創造堅實的製造生態系。

富比士(Forbes)引述IDG關於數位轉型現況的研究指出,受調者中約73%認為未來10年IoT必將為製造業創造新價值,63%認為整體設備效率(OEE)將驅動整個製造業以IoT作為關鍵監測方法 。儘管整合IoT可開創製造新紀元,邁向工業4.0(Industry 4.0),但悲觀的製造商除憂心老舊系統淘汰、現有投資何去何從、整合的不確定性,更恐懼會對現有作業造成破壞。

製造執行系統(MES)及資料蒐集與監控系統(SCADA)等現有的系統為極有價值且重要的資料來源,但最大挑戰是資料通常分散各個部門且缺乏共享機制。結合即時與歷史資料建立預測性與指示性分析模型,可預測與緩和製造商未來可能遭遇的原物料取得、產品銷毀、短缺、停工等問題。

製造商須全心投入數位轉型以克服挑戰、驅動成功的決心,資料整合是一大關鍵,智慧感測器可讓老舊工廠與系統連結上IoT,因此得以重生且與新系統整合,以提升與最佳化製程。而基於成效的整合方式,讓製造商更能掌握產品製程,創造基於IoT的穩健商業模式與數位策略。

IoT可辨識組織永續發展的機會與最佳化製造的方式,促成效率與品質提升、由顧客驅動的產品設計與改善、提升即時資料的透明度、結合價值鏈上各種製造作業、最佳化生產現場、讓工作人力受惠、以合乎成本效益與標準化的方式擴大規模,並確保資產運用最佳化與工作人力安全。

自動化與資料分析可將製造商的生態系內各種系統的輸出標準化,因此製造商也應緊密連結IoT與分散式分析,透過IoT裝置監測產品在顧客端使用的狀況,並提供消費者行為與偏好的深度智慧技術,有助於發現服務現有顧客的新方法,以提升滿意度與忠誠度,並促進營收成長。製造商並應鼓勵工作人力積極了解與主動運用IoT與輔助技術。