以「人」為本的智慧製造：善用數據 驅動決策（2/4）
By 方薪昀
上一篇文章，我們強調了轉型路上「人本」的核心思維。人機之間的優勢互補，可以全面落實於智慧製造，打造工廠競爭力。但如今，科技日新月異，各種五花八門的轉型工具充斥市場，企業在制定轉型策略時，不知該如何選擇對的科技和工具作為輔助，因而遲遲不敢踏出邁向工業 4.0 的第一步。那麼該如何成為科技的主人，「為我所用」適合的工具，讓手上的數據驅動未來決策呢?
運營管理: 從數位驅動開始
數位驅動聽起來是個偉大又遙遠的目標，光想要怎麼搜集數據就很頭痛，還要讓它驅動公司運作? 其實，我們可以把這件事情，規畫成一條單純又單向的思路，中間停靠五個不同的站點。
1. 分析對科技/ 工具需求: 知曉關鍵需求點，直搗黃龍 比如，工廠裡的 IE 團隊規模偏小，沒有足夠的人手採集資料、管理產線。這時候我們可以得知的是，我們需要科技，例如 AI 機器視覺，來分擔工程師的工作量，讓現場有限的人手，去做最重要的職務。
2. 有效搜集: 用對方法，比埋頭苦幹重要 還在徒手紀錄單個作業時間嗎? 或者還在辛苦的一格一格輸入數值，製作山積表? 選對轉型工具，能讓你在重複且須高精準度的日常作業數據採集上，省下可觀的勞動力。
3. 分析歸納: 萃取可利用價值 請不要讓這些好的轉型籌碼(也就是數據) 淹沒在你的數據湖 (Data Lake)裡!
4. 可視化: 最怕看不見根源問題 看得見數據=看得見改進空間。數字比文字來得直觀、科學，能中立的呈現目前產線概況。
5. 標準化: 開發規章 & 可視化未來藍圖 在知道根源問題和瓶頸之後，就能有效快速的建立未來改善方向。
轉型工具搜集到的數據 到底驅動了哪些決策?
FYI
VUCA 是取 Volatility 易變性， Uncertainty 不確定， Complexity 複雜性， Ambiguity 模糊性的首字母縮寫而成。這四個形容詞聽起來很嚇人，在供應鏈巨幅變動下，「變化」是持續性的，「不確定性」也將居於常態。而這兩者的頻率、破壞性，都將遠超過往，企業面臨的挑戰前所未有。但危機的背後總是轉機，挑戰來臨，代表機會也將來敲門。只有超前部署，才能有十足把握。用對工具搜集數據，再加科技的直觀中立，整合、銜接起不同的資訊。數據會呈現動態變化，而這些走勢，就是所謂數據遷移 (Data movement)。
「唯有數字才能呈現變化，看到變化後才能動態調整，企業才能與時俱進。」
-閱讀更多 <數據主權: 智能產線 五大面向落地實現>
用對工具搜集數據，再加科技的直觀中立，整合、銜接起不同的資訊。AI 視覺能提供以下益處，完整呈現數據走勢，輔助企業開發規章和制定未來計劃。
降低成本 杜絕瑕疵 被退件的瑕疵品，是資源的浪費也是成本的支出，AI 視覺可以即時檢查製程中的產品質量，消除人工沒有檢測到的錯誤，馬上發現問題，降低不良品和重新製作的成本。
可視化產線 增加效率 透過影像可視化產線，得到分析之後的數據報表，剔除瓶頸，流暢生產。
盲點剖析 不停進步 透過 AI 的影像歸納，可以清楚的呈現有瓶頸的「盲點」讓每個人都能清楚理解目前遇到的困難。
即時影像 異地合作 透過即時影像，台灣總部能及時得知異地工廠資訊，零時差管理。也可利用數位分身，在實際建廠之前模擬產線。
資訊提供 規劃藍圖 AI 蒐集的資料能提供有效資訊，讓企業快速釐清未來努力方向。
擁有這些數據的走向，就彷彿有一本產線的自傳一樣。從採集紀錄的第一刻開始就有確切、精準的資料，方便隨時衡量工廠在任何階段的表現。能有辦法 100% 回溯過去，也能放眼未來。
數據驅動帶來的益處 (source)
讓數據引路: 建立企業內共同語言
「對於那些想要真正取得進步的企業而言，數據驅動的多元化和包容性是未來的發展方向。」
-彭博社中國業務負責人 Wayne Curry
簡單摘要上面文章的重點，可以說，沒有這些操作，將看不清努力方向。我們可以從數據和系統出發，朝著正確的路進步。從數據得知目前所欠缺的能力，看到改變的需求。利用系統，部門之間資料得以共享，完整建立溝通橋梁，避免掉不同部門本位思考，進而達到優化目的。
PowerArena HOP: 您的數據採集最佳助手
完整、精準的數據將會是你的最佳利器，掌握籌碼成功轉型。
PowerArena 的 Human Operation Platform (HOP) 由 AI 機器視覺全面支持，從每個生產線工站捕捉作業員動作。 全年無休的採集紀錄大量數據，可視化產線，進而歸納出根源問題和瓶頸，提供最準確的產線訊息。賦能運營，授權決定，將掌握數據的能力放回到您手中。
回顧一下，這一路，我們是不是都有數據相隨，現在，到了驅動未來決策的目的地? 下周，會再次將焦點放回「人」，我們將分享數據之於企業各階層的關係，以及它能擦出的火花!
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