製造業數位轉型，未來工廠的發展趨勢為何？
By 方薪昀
2022年即將結束，在這一年中，製造業受中美貿易戰、地緣政治影響和疫情的持續，造成整體環境變動率高影響。業者們的企業未來藍圖和發展重心，也由積極拓展，逐漸轉為在變動中求穩定成長。而有這麼一群人，從2018就備受世界經濟論壇(WEF)和麥肯錫(McKinsey & Company)肯定，被業界視為「製造先驅」，他們就是大家說的世界燈塔工廠(GLN)。身為工廠世界的最上游，這所高級俱樂部的門票也並不好拿，每年有上千家的工廠報名接受評選，卻只有不到百家能擠進這份夢幻的名單中
創新科技如何協助數位轉型
這些獲選的工廠，無疑是產業爭相看齊的模板，中國更把 Global Lighthouse Factory 譯為「標竿工廠」，可見其影響不非同小可。那麼，他們是如何做到如此前瞻的轉型呢? 其中一個很關鍵的因素就是「數據」。而導入 AI 視覺正是燈塔工場所給出的答案。全年無休的 AI 攝影機能為工廠掌握任何時刻的產線狀況，不但將產線可視化，也賦予了可回溯任何生產異狀時間點的功能。更聰明的工廠也懂得利用蒐集來的數據，當作優化 SOP 、調配山積線的重要依據。掌握了多方面的生產線的即時數據，我們可以做到很多層面的改善。
精實成本管理
從一開始的採購階段如何得知庫存，到在生產流水線上把關工序、預防機器停機的轉型工具導入，到倉儲階段的成本計算，這些都是燈塔工廠們下了功夫的地方。最重要的是他們在這些地方，利用數據看到了可以進步的空間。具深度學習的 AI 可以捕捉工作站人員的動作，搜集大量生產數據，為您帶出清晰的產線資訊，精準掌控全部製造過程，透過數位賦能生產，讓智慧輔助決策，「把現有成本化為未來預算」，達到精實生產，成就智慧工廠。
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精準要求良率
在過程質量控制中，導入先進的技術來預防。 例如，通過架設物聯系統，工廠能夠從各種IoT 工具等中提取有效數據。 雖然物聯網無法檢測到某些工序，但生產線上的機器視覺 AI 可以監督這些關鍵工站並提供清晰的影像。 結合實時通知和警報系統。 生產線經理和工廠負責人能夠有效把關他們的生產線，知道每一個產品都符合最高品質保證。
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4M1E 全分析
4M1E 是製造業現場管理五大重點要素。通過進行合理配置、控制，消除這五大方面的錯誤，包括人員作業時間過長、機器故障、來料檢查、生產流程不佳和高風險工作環境。由此保證生產線按預定的目標實現高效率生產，作為工廠管理的延伸和發展基礎。在這當中，AI 視覺能幫助我們，在 IE 資料採集與作業時間紀錄，保存大量且準確的數值。
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短鍊化解方
製造業開始降低對單一產線的依賴、積極打造高韌性供應鏈。其中，重組多個「跨國、跨區」生產基地，進行多地建構以分散風險，就是一種方式。但在這個全球化課題中，企業將面臨許多新挑戰，例如: 產能過剩、異地人才難尋、跨國管理難度也高、支出增加和資源整合不易等等。另外，在遠端設廠的考驗中，數位轉型也不會缺席，企業是否有能力引進智慧製造技術，克服地理和時間的限制，完成遠端設廠的使命?
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捕獲有價資訊
當 AI 視覺協助我們採集，並掌握住全面、客觀、長時間的產線數據，就等於在數位轉型挑戰中，握有一筆優質的「籌碼」。但是在採集到這些數據之後，不能讓這些龐大的紀錄，變成只是儲存在硬體裡的閒置資訊，握有長時間且準確的數據資料，但能不能分析應用，是數位轉型成功與否，和建置數位系統有無意義的成敗關鍵點。這些數據，是工程團隊非常好的 know-how 基礎，並能在多方面協助我們。
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實踐 ESG 願景
工廠過度消耗資源，是因為在生產過程中，產出沒有價值的產品，或是做了不沒有產值的動作。ESG治理不單針對環境保護，還有的優化工作環境的層面。工廠內部引進 AI 解決方案增進效率， 「人機協同」 運作，從而即時糾錯和優化產線流程，減少能源浪費，奠定企業ESG基礎。
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以人為本的企業文化
轉型浪潮中，企業不用先急著向外尋求協助，而是轉向組織內部，讓本來就熟悉這份工作的員工發聲，藉由第一線人員的眼睛，來辨認和處理問題，量身打造改善製造的方針。透過制定課程培育員工能力，以及定期討論、創立工作坊聽取員工的建議，來賦予員工聲音，是對培養人才最有效的的投資。
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當轉型軟實力變成剛性需求
至今，全球總共有140 多座燈塔工廠，緯創、友達、群創與鴻海也先後入列。在2020年導入 PowerArena 人工智能解決方案的緯創昆山廠，更在2021年被世界經濟論壇評選為燈塔工廠。在緯創數位轉型的計畫中，PowerArena 利用人工智慧協助緯創，在生產環節中以機器視覺優化產線及 AI 分析提升產能。
隨著智慧工廠風潮日益興起，企業們紛紛往『工業 4.0』邁進。從基礎透徹了解人機料法環、成本管理、產線數據採集、到更進階的自動化產線及 AI 優化營運、遠端操作等議題，皆為挑戰台灣製造產業競爭力的核心，這些能力不再被視為進階的軟實力，而是在轉型浪潮中站穩腳的剛性需求。台灣製造業在迎接2023、放眼未來時可以多角化思考，多元提升自我競爭力。
