By Sharon Hsieh

提升產能的阻礙

直擊全球製造業脈動，越來越多製造商將眼光投放於東南亞、印度和墨西哥等人力資源充裕，且鄰近龐大市場的地區，進行產線遷移、擴大產能的新基地建設。然而，在異地新建工廠，勢必面臨「如何有效提升產能」的重大挑戰。

在這些地區運行工廠，面對產能瓶頸的主要原因來自其二：

作業員訓練困難
儘管東南亞、印度和墨西哥勞動力充足，但這些作業員對於產品的製作流程並不熟悉，缺乏產線工作經驗，在人員教育訓練上需花更多時間，龐大的員工基數，也使訓練更難進行與追蹤成效，更不用提不同文化、語言所造成的溝通落差，訓練作業員成了順暢生產的第一層挑戰。

管理人員的工業工程知識仍需補強
不止作業員的訓練有待加強，現場工業工程師和其他管理人員對產線管理的認識，也急需補足，許多當地的工業工程師，尚缺乏產線知識培訓以及實際的管理應用經歷，因此無法有效提供協助，仍然仰賴派駐於工廠的海外專家支援，來改善生產流程。

不同工廠樣貌，AI 視覺的用武之地

勞力密集的東南亞工廠，改善生產線平衡

為求最大化產能，搶下製造訂單，工廠星期一到星期六，每天三個輪班，24 小時全時段生產，不是特例，但大量的輪班人員也代表了難以掌握的生產變因。「人」屬於管理五大要素中，最不容易管理的痛點，對於勞力密集、擁有上百條產線的工廠來說，如果僅僅仰賴人力管理，並無法有效追蹤每一批輪班人員的作業效能。在作業員如此大量的情況下，能夠捕捉「人的行為動作」的 AI 視覺，是最適合不過的輔助工具。

AI 視覺的動作分析，可以掌握人員作業狀態，計算每個工站的週期時間（Cycle Time）， 精確地偵測實際作業區間，幫助管理者找出增值作業時間（Value-added Time）和非增值作業時間（Non-value-added Time）佔比，也揪出閒置或等待時間的問題源頭，以方便進行生產線平衡優化，從低效率工站、作業負載不均、作業員訓練等層面下手，改善組裝線流程。

剛起步的新建工廠，數位化工站作業

對於新廠而言，AI 視覺提供的助力可以帶來更立即、顯著的成效，尤其在瞭解產線狀態、建立基準數值、靈活修正生產方針等面向，讓新產線加速上軌。AI 視覺提供新廠最缺乏的產線資訊，省去大量人工紀錄的成本，管理者不再需要倚賴粗估或碎片化的數值，透過 AI 視覺分析出的完整數據，直接掌握各工站生產情形。

一條尚未成熟的產線，其中暗藏的瓶頸更多，更需要科技協助糾錯，使產能更快達到預期目標。AI 視覺能掌握全面產線數據，再配合影像紀錄，還原異常發生時刻，快速進行根源分析，讓產線管理者「抓大放小」，先從問題來源佔比最大的地方著手改善，一步步排除瓶頸，穩固新廠生產。

藉由快速的數據分析與即時告警，工業工程師得以仰賴準確數值馬上反應，今天發現的問題能立即做修正，明天已可透過新方式生產，保有極高管理靈活性。不再透過主觀推測嘗試改正，隨時依照客觀的資訊動態調整，改善生產效能。

精益求精的成熟工廠，複製黃金產線

AI 視覺如同人類察覺力的延伸，提醒管理者應做而未做的事，協助揪出盲點，為運行成熟的工廠突破原有管理限制，找到能進一步優化的生產誤區。

AI 影像搭配生產報表，補足 IoT 無法數位化的人員作業行為，也可串連起工站其他聯網設備的數據，建立出一份完整的、可隨時追溯的生產履歷，幫助傳承產線上的作業經驗，透明化產業知識，除了是保存了企業最重要的資產外，也讓專業知識便於移植至新產線，使優化有成的黃金產線能在擴張階段複製出廠。

AI 生成的管理介面，即時顯示每個工廠的生產情況，提供洞察報告，從被動補救到主動預防，管理者有完整資訊作出反應，全面的生產數據在手中供管理者隨時取用，實現數據主權，達到真正的數據驅動決策，使企業達到全球營運的可能性，為成熟工廠升級數位轉型之旅的最後一哩路。

不同職位，AI 視覺的使用利刃

高階管理者掌握數據主權

不需身在工廠，也能清楚知道生產狀態，遠端管理不同製造基地，從追溯過去、檢視現在到預測未來，管理者握有數據動向，保有企業靈活性，能夠真正發揮數據主權，保持競爭力。

廠長、產線經理得以視覺化管理產線

可回溯、透明化的產線數據在管理介面上一目瞭然，讓產線經理即時瞭解生產狀態，也能隨時還原任一時刻的工站作業，找出瓶頸，幫助優化作業流程，發揮產線最大效能。

工業工程師團隊擁有 24/7 產線數據

工業工程師不再需要拿碼表親自紀錄數據，AI 視覺可以搜集完整產線資訊，還能即時告警通知異常狀況，省下大量人力，寶貴時間將可以花在更有價值的工作上，AI 視覺取代瑣碎的任務，讓工業工程師的工作更輕鬆。

還在評估導入新型管理工具的效益？

管理成本降低

要讓海外製造基地穩定生產、快速排除痛點，仰賴人工管理以外的輔助工具，這些新管理科技能為企業帶來的效益，將遠大於初期建制必要的基礎設施花費，如硬體設備、系統整合等支出。AI 視覺將大幅省去管理成本，不管是因為缺乏數據導致的來回溝通成本；為求瞭解生產狀態而往返工廠的移動成本；或是由於不熟悉作業痛點而反覆進行的人員訓練成本，都可以節省下來。

產量與品質提升

當其他工廠還在試圖突破產線瓶頸時，導入 AI 視覺的工廠在半年時間裡，已經能完成六種管理優化的測試，並找到最適合其產線的生產方式，藉由完整數據基礎，精準加強產線作業，加速穩定產出量能以及產品品質。不管是對於生產步調快速的電子零組件製造業，或是對產品品質要求甚高的汽車製造業來說，這將是工廠搶下下一季訂單的競爭優勢所在。

AI 洞察驅動企業整體轉型

導入新型管理工具往往也將推動雙向的企業文化轉型，科技作為人類察覺力延伸的觸角，能夠深入長久以來被忽略的營運誤區，管理者除了擁有立即的產線數據讓檢測工作更輕鬆外，也獲得了科技帶來的全新洞察，活用如此機會，重新從一個工站開始，徹底得理解全廠生產，不只是工業工程師、產線經理，公司管理高層也在使用新工具的同時，學習工業 4.0 科技趨勢下的營運升級，數位轉型也思維轉型。

穩固海外生產 達成遠端管理

PowerArena 人因作業平台 (Human Operation Platform, HOP) 是 AI 視覺驅動的智慧製造解決方案。HOP 可視化生產作業，為勞力密集的產線，提供即時、透明化的生產資訊。HOP 具備 24/7 影像搜集、AI 視覺分析與隨時回溯等特點，應用包含：SOP 遵守、線平衡表現和製程品管改善。HOP 為優化生產效能，持續提供有價值數據，強化企業競爭力。

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