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活用50萬組資料 成衣廠營益率提高15%

日本所謂匠人的藝,實為人類難以掌握的大量數據控管,現在可倚賴AI與資料工程師處理,企業獲利即可大幅提高。法新社

利用人工智慧(AI)處理大數據改善業績,是目前熱門的概念,但沒有具體經營實例與資料的情況下,一般商家很難確定為此投資聘請資料工程師是否划算,因此日經產業雜誌(Nikkei Business)介紹3個不同產業的範例,以及1組短期確認資料,說明大數據活用帶來的利益。

首先是全日本有290家店面的女性服飾店,Earth Music & Ecology,流行服飾店重點在庫存管理,必須儘量壓低庫存,又讓客人能即時買到想買的服裝,因此每日盤點調貨是與金融業每日結算一樣重要的事情,以Earth Music & Ecology的規模,每天調貨品項常常超過1萬種,相當龐雜。

因此Earth Music & Ecology聘請3個資料工程師,進行倉儲管理人工智慧與資料處理系統的研發,工程師整理出50萬種資料後,完成必要的系統設計,從2018年1月起試用,2018年4月推廣到所有店鋪應用,根據Earth Music & Ecology估計,依靠人工智慧而非人力控管,該廠2018年營益率成長15%,效果驚人。

流行服飾每日均需大規模調貨,因此成效很快便能顯現,其他有些產業的效果比較慢,因此現在還無法提出能供會計參考的數據,但其成效在中長期自然會出現,比方日本輪胎大廠普利司通的輪胎事業,現在朝高附加價值的飛機輪胎領域發展,就是利用大數據與他廠競爭。

不同飛機與不同廠商生產的輪胎,壽命與更換週期不同,有的廠商號稱其輪胎每500次離著陸才要更換輪胎表層,表面更換7次以後輪胎才要汰換,普利司通的客機輪胎則是200次離著陸便要更換輪胎表層,表面更換6次以後就要汰換輪胎,這時需要較佳的售後輪胎更換維修服務,才能留住顧客。

現在普利司通的輪胎生產線,已靠物聯網(IoT)科技完全連線,可精確掌握每個輪胎生產環境的差異,利用大數據分析的部分,就是航空公司的輪胎使用機種、起降機場等環境差異,與工程師檢查維修結果,比較後回饋到生產線上,以利生產更安全、品質更穩定、成本更低廉的輪胎。

而日本工業與工廠設備大廠JFE Engineering,則是從2018年4月設立人工智慧與大數據活用推進部,進行公司本身發電機與設備的資料分析調查,讓過去依照資深師傅經驗進行的設備維修管理作業,轉以人工智慧分析出真正成因,現在已有若干高溫設備可以在4天前便預知故障,準備維修,大幅提升產品的可靠性。

人工智慧的深度學習(deep learning),需有正確整理的資料,才能事半功倍,而資料整理就是資料工程師的專業,從Earth Music & Ecology的範例,可以看出小企業也可能有龐大到超乎人力能掌握的資料量,以及正確整理應用後能產生的效果。