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產能供不應求 AI智慧排程增產搶商機

電子業訂單和產能持續塞爆。李建樑攝

想像你是餐廳老闆,在用餐的尖峰時刻,該怎麼做才能加快出餐速度、增加營收?分配工作順序與資源,正是所謂的「排程」。在競爭激烈的科技產業中,大家都希望去爭取產能提升,要好上加好的關鍵是,誰能夠看得遠、考慮機台間差異,就能排定好的排程。工研院2020年就實際與光電業和鋼鐵業合作,協助其導入AI智慧排程,成功幫助業者產能提升、減少能耗,帶動國內廠商智慧化,搶得市場先機。

工研院預測,2021年製造業產值為19. 68兆元,產值成長率為4.75%,金屬機電、資訊電子、化學工業、民生工業等製造業四大業別均正向成長,工研院巨量資訊科技中心經理林群惟表示,在競爭激烈的科技產業中,大家都是希望去爭那1、2%的產能提升,要好上加好的關鍵是,誰能夠看得遠、考慮機台間差異,就能排定好的排程。

林群惟指出,過去排程往往依照人工經驗法則,訂單先來先做,難以發揮最好效能,像高科技產業的昂貴機台,只要一閒置下來,就代表折舊損失,如何提高機台稼動率,在旺季接更多單,並準時出貨,就是一門學問,以高能耗產業為例,就要考慮把工作安排在用電離峰,或是同質性產品一起生產,減少個別耗能,藉此壓低製造成本。

「就像烤麵包,同樣烘焙溫度的麵包與其分多梯次烤,集中在一次烤更省電。」工研院巨資中心執行長馮文生指出,這套智慧排程系統是從兩、三年前開始研發,至今已獲台灣跟美國各1件專利,另有10餘件專利審查中,去年開始實際導入產線應用,包括高科技光電和傳產鋼鐵產線。

「智慧化排程」利用人工智慧(AI),匯集工廠裡如MES、ERP等異質系統的大數據,全面性分析動輒數百萬筆的資料,找出最佳資源配置;智慧排程運用在高科技光電產線中,可順利增加1.5%的產能規劃,同時縮短10%以上的排程計算時間;在鋼鐵業上,則率先應用瓶頸站點的排程派工,成功提升7%的目標重量達成率,並透過將產品集中分群生產的方式,減少8%的能耗。工研院也透過資料驗證工具,能自動判斷個別資料表之間的關聯性,列出有所缺漏的部分,讓高科技廠可針對14種常見資料面的問題,請工廠在提供資料前先行驗證,大幅減少近25%的資料排查問題時間。

馮文生強調,除了工廠排程外,智慧排程還可應用在人員排班、行車或航班調度上,另一方面則是持續精進工廠應用,像是訂單交期評估、備料預測、效益評估等。

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