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POC容易運行但實地部署難 IBM、凌華談智慧製造落地挑戰

凌華科技董事長劉鈞。IBM提供

當前許多智慧製造專案都面臨成效不彰或進度停滯不前的困境,主因在於各行其事的小型專案缺乏整體目標或長期願景。IBM與凌華科技不約而同認為,企業推動智慧製造,除了需針對各產業側重的重點,導入適應不同情境的解決方案外,更重要的是企業需在對的架構下前行,且如果僅講求短期效益,最後可能90%都是在浪費錢。

台灣IBM日前攜手包括凌華科技、大聯大控股旗下世平集團、台達電子與緯謙科技共造智慧製造生態圈,主張打破智慧製造最容易卡觀的第一步,也就是營運技術(OT)與資訊技術(IT)的鴻溝,甚至進一步結合人工智慧(AI)。例如凌華科技等的角色會著重在解決物聯網連結層設備連網與資料抽取的挑戰以及邊緣端的應用場景,協助客戶突破將OT數據轉換為IT資料的技術瓶頸,而IBM則可協助客戶在資料萃取後,進一步打造AI數據應用場景與AI平台。

當前智慧製造開始以生態圈模式,結合各領域擅長之專家共同推動,從顧問服務的角色來看,台灣IBM全球企業諮詢服務事業群合夥人李立仁觀察,事實上現階段台灣幾乎所有製造業都對智慧製造顯露濃厚興趣,但各產業聚焦的重點則是個別有異。舉例來說,像一般在產業印象中發展較快速的半導體與面板產業,由於已制定標準化通訊協定、製程自動化比例高,因此對此類業者而言,反而多聚焦在AI的應用,包括從產線進一步擴展到供應鏈管理議題。

而組裝產業則是側重自動化議題。現階段組裝業還是大量倚賴人力,過去人工作業比例高,為避免因良率造成的返工損失成本,組裝業也開始透過視覺檢測取代人工判斷,意在減少人為介入而產生的錯誤。另外在金屬加工產業,則是因切入如航太或汽車等對於精度要求更高的供應鏈中,因此現階段對於如何透過AI將經驗化為有型的數據保存,甚至優化製程則成該產業的重點。簡言之,因行業別有異,使之生產環境與型態各有所不同,即便當前智慧製造是各產業共同推動的目標,但實做上仍有差異。

許多製造業者不敢冒然投資智慧製造的原因,絕大多數是因無法預期效益,因此有的業者會先利用既有資訊與設備,對容易取得的成果先收割,或是從可優先解決一些關鍵小問題的小型專案開始投資,但有的智慧製造專案在走了兩三年後,卻開始停滯不前,或是沒達到預期效益,究竟問題出在哪?

IBM認為主因在於各行其事的小型專案缺乏整體目標或長期願景,而且難以擴大部署至跨廠或跨場域應用,因此IBM也以智慧製造「5C成熟度模型」作為行動藍圖。工業電腦廠凌華科技董事長劉鈞則是提醒,小型專案雖可行,但要注意的是,走出POC實際在場域落地部署時,並不能單從技術角度考量,必須結合企業整體結構,而關鍵則是需建立對的架構,與IBM所要傳達的概念一致。此外,劉鈞也建議企業必須要有決心在此架構下三到五年長期發展,如果只講求短期內三個月、或是一年就要浮現效益,那麼90%都是在浪費錢,通常此類最終只能做出小型Demo,呈現給客戶,圖個表面功夫。

中小企業由於規模與資源的先天缺乏不敢冒然投資,因而投入智慧製造的腳步總是比大型企業來的慢,如此智慧製造是否會呈現大者恆大的趨勢?對此,劉鈞則是直言,智慧製造短期內的確對大企業來說較能產生效益與價值,而對小型企業來說,延續過去擅長的管理方式或許更為合適,反而需求可能不大。

而大型企業不僅產業規模夠大,且經費足夠也比較容易推動,也有不少大型企業內部組建自己的IT或自動化部門,一方面在企業內部服務,另一方面待技術成熟後甚至獨立出來成立子公司向外提供服務。劉鈞認為,大型企業能起到領頭作用,而最好的合作模式是由大型企業完成導入後,再將好的技術與ROI模型引導至中型製造商,從大帶小落實。

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