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NTT DATA 串連製造業系統 扎穩智慧化基石

2022-10-31
分類 : 原生現場
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▲ NTT DATA Taiwan 資深顧問陳昱維。

製造業 CIO 論壇台南場

NTT DATA 協助規劃及導入 MES 等無人工廠方案,推動客戶數位轉型。2022年,NTT DATA 成功實現無人搬運作業於客戶的製造生產環節中;透過 AGV 及自行研發的設備,取代人員上下料作業。並藉由 AI 分析預估產能、預測機台保養時機,使設備保持最佳狀態達成精實生產。

文/明雲青


智慧製造從何著手?NTT DATA 資深顧問陳昱維認為,製造業範圍大,各類業者的處境互異,故適合採取的智慧化手段不盡相同。以工業 4.0 進程來看,多數業者都已導入機台、自動化設備,此時宜儘速導入製造執行系統(MES),收集與盤點工廠現況資訊。

接著搭配佈建機台連線自動化整合系統(EAP),用以收集機台數據,且須採取雙向模式,例如由 MES 負責下達機台的生產參數,不再依靠人工輸入。下一步是 AI 進場時刻,當梳理完資料後,可藉 Big data 分析,常見的成因分析、時間預測、參數推薦等方法,讓工廠變得更智能化,甚至透過系統與系統間相互交流,主動因應不同事件做成決策,不再由人力頻繁制定決策。凡此種種,NTT DATA 的 SMDC 智慧製造發展中心皆可協助落實。

[ 參與年度盛事 2023 CIO 大調查,就從填寫問卷開始!(survey.cio.com.tw) ]

智慧製造分為三面向,NTT DATA通常建議優先實施 MES,再往上部署 EAP,或往下佈建自動物料搬送系統(AMHS),惟有些同業會採取不同實施順序,端看現場狀況而定。

如何評估現場狀況,可依循三步驟進行:

  • 第一步「Operation Automation」,檢視工廠及生產履歷資料是否充足,再依缺漏部份導入 MES、AMHS、配方管理系統(RMS)、即時派工系統(RTD)、產線自動化控制系統(BC)或 EAP。
  • 第二步「Engineering Automation」,結合工程資料分析系統(EDA)、失效偵測與分類系統(FDC)做數據分析與改善,或以成因分析來確認工廠現況。
  • 第三步「Service Automation」,導入 AI、先進製程控制(APC),讓機器對機器、系統對系統溝通協調,主動產生改善策略。

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陳昱維分享 NTT DATA 曾在中國 PCB 工廠實施的架構。當接單後,ERP 將工單拋轉 MES,由 MES 制定生產排程、途程及工藝,接著以 RMS、RTD 驅動現場機台,同時間通知物料搬送控制系統(MCS),將對應 AGV 調派到機台旁,開始進行生產。至於現場資料,若為 Inline 線可透過 BC 收集,若為單機,便利用 EAP 串接各單一設備來收集。

資料串接完成,即可交由失效偵測與分類系統(FDC)、APC 做驗證。此後 MES 可將資料往上串接其他系統,讓整個工廠資訊完全通透,不會出現如從前 ERP 一塊、MES 一塊、現場機台一塊的資訊孤島場景。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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