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智慧化浪潮迫在眉睫 製造業數位轉型刻不容緩
 

【作者: 王明德】   2021年01月22日 星期五

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對傳統製造業來說,數位轉型是新概念,因此在目標設定、工具選擇、數據分析、效益評估等方面都有可能出錯,導致建置過程延宕或成效不如預期等情事發生。製造業者對此在轉型前就必須先有清楚認知,才能制定接下來的策略與階段性目標,確保投資效益浮現。


數位轉型成為全球企業近年來最重要的營運策略,製造業由於供應鏈體系龐大複雜,專業需求與產線成本都高,因此轉型遠較一般企業更難,不過數位轉型已然成為產業邁入下一世代的門票,未有相關策略者,將有被邊緣化之虞,這也是近期台灣多數製造業者紛紛著手建置智慧化系統的主因。


不過無論是「數位」或「轉型」,對傳統製造業來說都是新概念,因此在目標設定、工具選擇、數據分析、效益評估等方面都有可能出錯,導致建置過程延宕或成效不如預期等情事發生。業界專家建議,製造業者在轉型前就必須先有清楚認知,才能制定接下來的策略與階段性目標,確保投資效益浮現。


釐清轉型意義 別將手段當目的

對於數位轉型的認知,多數專家都表示必須先搞清楚「數位」與「轉型」的關係,這兩者中,轉型是目標,數位是手段,許多業者常犯的錯誤是將手段當目標,認為導入一些數位化系統後,轉型就會水到渠成的達標,最後才發現效益不如預期,徒然浪費了建置成本與時間。要避免發生此一錯誤,製造業者就必須在導入前先檢視企業內部的作業是否合理?之後再重新梳理、精簡,將之精實化,這部分往往不須導入數位化架構,就會產生有感的效率提升、成本下降等改變。


精實化的下一步是釐清產線痛點或瓶頸,並歸納出優先順序,再從市場上選擇合適的數位化工具解決問題,這即是數位轉型過程中的「數位化」與「數位優化」兩大步驟。其中數位化意即利用數位工具取代現有的人力作業,數位化除了可以提升作業的精準度外,更可透過自動化擷取數據的特色,讓設備與系統的資料可以被即時、完整的以數位化方式保留下來,並將之橫向應用在不同分析系統中,提升數據的可用性。


數位化的下一步是數位優化,也就是前文提到的要先找出產線瓶頸或痛點,再利用數位工具解決的步驟。製造系統就像鎖鏈一樣,一條鎖鏈的強度值並非所有環節的平均數,而是取決於最弱一環的力量,在製程中,只要有一工作站的速度偏慢或品質較差,整條流水線的產能就會被拖慢,產品的品質也會受到影響。



圖1 : 製造業的數位優化沒有完成的一天,製造業者必須持續檢視製程運作狀態,企業的競爭力才能不斷提升。(source:Nano Dimension)
圖1 : 製造業的數位優化沒有完成的一天,製造業者必須持續檢視製程運作狀態,企業的競爭力才能不斷提升。(source:Nano Dimension)

因此,製造業者必須找出整條生產線最需改善之處,透過數位工具強化該環節,當最弱的一環被解決,次弱一環就成為下一次改善的第一優先,如此周而復始的循環,產業的效能與品質就會逐步提升,在此概念下,製造業的數位優化沒有完成的一天,製造業者必須持續檢視製程運作狀態,企業的競爭力才能不斷提升。


找尋市場定位 制定產品策略

滾動式檢討並改進產線效能的數位優化,最主要的效益是降低成本,並讓產能最大化,製造業如果要大幅提升營收,必須要靠數位轉型。企業在決定產品與市場策略時,可透過Ansoff矩陣進行評估,這種評估方式是將產品與市場都分為新舊兩類,互相搭配後找出企業必須具備的競爭力。


其中企業如果決定在既有市場販售既有產品,這時需要的會是產品的品質力與產線生產力。在既有市場販售新商品,需要的是市場認知力與研發能力。要讓現有產品延伸應用到新領域,除了新市場調查能力外,也要兼顧生產力與產品品質,至於要在新市場販售新產品,強大的市場力是必然前提,另外研發能量與產能也是重點。


從Ansoff矩陣中,企業可以審視自身狀態與市場需求,擬定合適的產品策略。除了產品策略外,業者在轉型時也要重新思考市場定位。例如過去台灣製造業多以硬體製造見長,產品或機台銷售後,與客戶的關係就只剩下後續的維修,這種商業模式的優點是在成交當下,營業額就有顯著提升,缺點則是不易與客戶維持長期合作關係,而且產品如果沒有差異化,就非常容易被取代。


為了解決此狀況,這幾年市場出現訂閱制作法,訂閱制講白了就是租賃模式,客戶定期支付使用費,銷售方則須負責維修與升級,以確保產品的可用性。訂閱制的優點在於客戶不必投入大量前置成本,而且無須編列預算成立工程團隊,就可使用新產品,對供應端來說,則是可與客戶維持長期關係,企業後續的營業收入也可預期,至於此機制的缺點則是產品收益是在後期產生,因此供應端必須有足夠的資金做後盾,而除了研發團隊以外,也要成立產品維修專責部門,並配備供配的人力,才能提供客戶優質的服務。


培養數據解讀力 領導者決心決定轉型成敗

另外,無論是數位優化或數位轉型,製造業都必須培養數據解讀能力,才能做出精準的決策。數據解讀能力的基本能力是理解數據。現在製造業都在談總體設備效率(OEE),製造系統業者也以此為訴求,但製造管理者應該知道OEE是由稼動率、生產效率、良率這三大指標所組成,當OEE下降時,管理者應該先釐清是哪一項指標出問題,才能著手改善。



圖2 : 無論是數位優化或數位轉型,製造業都必須培養數據解讀能力,才能做出精準的決策。(source:3D Perspectives)
圖2 : 無論是數位優化或數位轉型,製造業都必須培養數據解讀能力,才能做出精準的決策。(source:3D Perspectives)

第二個能力是更進一步探索數據背後的價值,例如生產管理人員提報明年的預估產能時,領導階層必須了解此預估由哪些數據組成?這些數據是否合理?這些質問除了可以確認數據的真實性外,還可以藉此制定生產策略,讓企業有明確可行的成長腳步。


在釐清目標、制定策略、具備數據能力之外,製造業數位轉型要能順利展開,更重要的是領導者的決心。台灣傳統製造業多數是中小型企業,在資源有限的狀態下,錯誤的決策會成為企業難以承受之重,這也讓此族群業者的許多創新腳步常停留在評估階段,最後結果就是錯失先機。


對此,系統業者建議要更大膽一些,不要太拘泥於投資報酬率,業者坦言現在已著手轉型的製造業,大多是摸著石頭過河,先開始導入再視狀況逐步調整,或許企業主會認為這種做法過於冒進,不過在轉型過程中,本來就有大量只會在導入過程中才出現的問題,以現在的技術水準,這些問題也多有解方,因此企業主只要慎選合作夥伴,大膽起動轉型腳步,就可享受智慧製造帶來的優勢。


*刊頭圖(source:The Manufacturer)


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