By Sharon Hsieh

提升产能的阻碍

直击全球制造业脉动，越来越多制造商将眼光投放于东南亚、印度和墨西哥等人力资源充裕，且邻近庞大市场的地区，进行产线迁移、扩大产能的新基地建设。然而，在异地新建工厂，势必面临「如何有效提升产能」的重大挑战。

在这些地区运行工厂，面对产能瓶颈的主要原因来自其二：

作业员训练困难
尽管东南亚、印度和墨西哥劳动力充足，但这些作业员对于产品的制作流程并不熟悉，缺乏产线工作经验，在人员教育训练上需花更多时间，庞大的员工基数，也使训练更难进行与追踪成效，更不用提不同文化、语言所造成的沟通落差，训练作业员成了顺畅生产的第一层挑战。

管理人员的工业工程知识仍需补强
不止作业员的训练有待加强，现场工业工程师和其他管理人员对产线管理的认识，也急需补足，许多当地的工业工程师，尚缺乏产线知识培训以及实际的管理应用经历，因此无法有效提供协助，仍然仰赖派驻于工厂的海外专家支援，来改善生产流程。

不同工厂样貌，AI 视觉的用武之地

劳力密集的东南亚工厂，改善生产线平衡

为求最大化产能，抢下制造订单，工厂星期一到星期六，每天三个轮班，24 小时全时段生产，不是特例，但大量的轮班人员也代表了难以掌握的生产变因。「人」属于管理五大要素中，最不容易管理的痛点，对于劳力密集、拥有上百条产线的工厂来说，如果仅仅仰赖人力管理，并无法有效追踪每一批轮班人员的作业效能。在作业员如此大量的情况下，能够捕捉「人的行为动作」的 AI 视觉，是最适合不过的辅助工具。

AI 视觉的动作分析，可以掌握人员作业状态，计算每个工站的周期时间（Cycle Time）， 精确地侦测实际作业区间，帮助管理者找出增值作业时间（Value-added Time）和非增值作业时间（Non-value-added Time）占比，也揪出闲置或等待时间的问题源头，以方便进行生产线平衡优化，从低效率工站、作业负载不均、作业员训练等层面下手，改善组装线流程。

刚起步的新建工厂，数位化工站作业

对于新厂而言，AI 视觉提供的助力可以带来更立即、显著的成效，尤其在了解产线状态、建立基准数值、灵活修正生产方针等面向，让新产线加速上轨。AI 视觉提供新厂最缺乏的产线资讯，省去大量人工纪录的成本，管理者不再需要倚赖粗估或碎片化的数值，透过 AI 视觉分析出的完整数据，直接掌握各工站生产情形。

一条尚未成熟的产线，其中暗藏的瓶颈更多，更需要科技协助纠错，使产能更快达到预期目标。AI 视觉能掌握全面产线数据，再配合影像纪录，还原异常发生时刻，快速进行根源分析，让产线管理者「抓大放小」，先从问题来源占比最大的地方着手改善，一步步排除瓶颈，稳固新厂生产。

借由快速的数据分析与即时告警，工业工程师得以仰赖准确数值马上反应，今天发现的问题能立即做修正，明天已可透过新方式生产，保有极高管理灵活性。不再透过主观推测尝试改正，随时依照客观的资讯动态调整，改善生产效能。

精益求精的成熟工厂，复制黄金产线

AI 视觉如同人类察觉力的延伸，提醒管理者应做而未做的事，协助揪出盲点，为运行成熟的工厂突破原有管理限制，找到能进一步优化的生产误区。

AI 影像搭配生产报表，补足 IoT 无法数位化的人员作业行为，也可串连起工站其他联网设备的数据，建立出一份完整的、可随时追溯的生产履历，帮助传承产线上的作业经验，透明化产业知识，除了是保存了企业最重要的资产外，也让专业知识便于移植至新产线，使优化有成的黄金产线能在扩张阶段复制出厂。

AI 生成的管理介面，即时显示每个工厂的生产情况，提供洞察报告，从被动补救到主动预防，管理者有完整资讯作出反应，全面的生产数据在手中供管理者随时取用，实现数据主权，达到真正的数据驱动决策，使企业达到全球营运的可能性，为成熟工厂升级数位转型之旅的最后一哩路。

不同职位，AI 视觉的使用利刃

高阶管理者掌握数据主权

不需身在工厂，也能清楚知道生产状态，远端管理不同制造基地，从追溯过去、检视现在到预测未来，管理者握有数据动向，保有企业灵活性，能够真正发挥数据主权，保持竞争力。

厂长、产线经理得以视觉化管理产线

可回溯、透明化的产线数据在管理介面上一目了然，让产线经理即时了解生产状态，也能随时还原任一时刻的工站作业，找出瓶颈，帮助优化作业流程，发挥产线最大效能。

工业工程师团队拥有 24/7 产线数据

工业工程师不再需要拿码表亲自纪录数据，AI 视觉可以搜集完整产线资讯，还能即时告警通知异常状况，省下大量人力，宝贵时间将可以花在更有价值的工作上，AI 视觉取代琐碎的任务，让工业工程师的工作更轻松。

还在评估导入新型管理工具的效益？

管理成本降低

要让海外制造基地稳定生产、快速排除痛点，仰赖人工管理以外的辅助工具，这些新管理科技能为企业带来的效益，将远大于初期建制必要的基础设施花费，如硬体设备、系统整合等支出。AI 视觉将大幅省去管理成本，不管是因为缺乏数据导致的来回沟通成本；为求了解生产状态而往返工厂的移动成本；或是由于不熟悉作业痛点而反覆进行的人员训练成本，都可以节省下来。

产量与品质提升

当其他工厂还在试图突破产线瓶颈时，导入 AI 视觉的工厂在半年时间里，已经能完成六种管理优化的测试，并找到最适合其产线的生产方式，借由完整数据基础，精准加强产线作业，加速稳定产出量能以及产品品质。不管是对于生产步调快速的电子零组件制造业，或是对产品品质要求甚高的汽车制造业来说，这将是工厂抢下下一季订单的竞争优势所在。

AI 洞察驱动企业整体转型

导入新型管理工具往往也将推动双向的企业文化转型，科技作为人类察觉力延伸的触角，能够深入长久以来被忽略的营运误区，管理者除了拥有立即的产线数据让检测工作更轻松外，也获得了科技带来的全新洞察，活用如此机会，重新从一个工站开始，彻底得理解全厂生产，不只是工业工程师、产线经理，公司管理高层也在使用新工具的同时，学习工业 4.0 科技趋势下的营运升级，数位转型也思维转型。

稳固海外生产 达成远端管理

PowerArena 人因作业平台 (Human Operation Platform, HOP) 是 AI 视觉驱动的智慧制造解决方案。HOP 可视化生产作业，为劳力密集的产线，提供即时、透明化的生产资讯。HOP 具备 24/7 影像搜集、AI 视觉分析与随时回溯等特点，应用包含：SOP 遵守、线平衡表现和制程品管改善。HOP 为优化生产效能，持续提供有价值数据，强化企业竞争力。

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