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台灣析數助企業轉型 強化市場競爭力

2020-11-27
分類 : 供應商視野
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台灣析數資訊整合策略暨研發執行顧問長梁德馨(左)與業務暨行銷副總經理羅尚義(右)。

發揮資料最大價值 實踐數位製造願景

在智慧製造的風潮下,現今製造業重心仍然放在生產設備系統的e化上。鑑於製造業對生產排程智慧化、數據分析回饋、AI化等相對仍較缺乏,台灣析數推出多元產品。

採訪/施鑫澤文/林裕洋


過去製造業被視為以追求低成本為主的產業,因此多年來從歐美國家,逐步往日本、台灣等地移動,過去20年中國、東南亞國家則成為全球製造中心。然隨著全球經濟發展陷入停滯、失業率攀高,許多國家又開始重新重視製造業,期盼藉此解決失業率、低經濟成長等問題,如2012年德國喊出工業4.0、美國則推動美國製造等計畫。尤其在COVID-19疫情下,世界國家發現製造業過度集中單一國家的後遺症,因此紛紛透過合作方式,期盼重組全球供應鏈。

台灣析數資訊整合策略暨研發執行顧問長梁德馨認為,製造業為萬業之本,台灣製造業在全球佔有舉足輕重的地位,在智慧製造的風潮下,現今數位化主流仍集中在生產設備系統e化上,對於生產排程智慧化、數據分析回饋、AI化等相對仍較缺乏。為協助製造業邁向工業3.5或4.0,我們除代理世界知名軟體外,也投注相當大的心力於研發自有產品,讓企業運用數據管理的實踐智慧製造的願景。

iPASP功能強悍 滿足智慧製造需求

傳統製造業面臨挑戰之一人力不足,是由於工作環境較為惡劣,以致人員流動率高。其次則是欠缺經驗的傳承與培訓制度,新進員工沒有足夠經驗與技術能力,難以跟上消費體驗上的時代。台灣析數資訊為製造業提出IAI(IndustrialAI,工業人工智慧)規劃藍圖,協助製造業全方面智慧化、系統化相關實作及顧問諮詢。IAI為工業應用提供解決方案,具體解決工業上的痛點問題,讓客戶在數位轉型過程,提高生產力,創造價值。此藍圖可有效地善用分析出來的資訊,協助企業做出致勝決策、找出新商機,創造新商業模式。

以製造要走向智慧化,數位化是前提,而數位化的根基在軟體。台灣析數資訊推出的iPASP,有許多創新特色。首先,產品首創結合現場派工及生產排程,助企業可透智慧化保存企業珍貴經驗智識,也能緩解人力短缺和能力不足的問題,可在源頭解決部份問題。

台灣析數資訊業務暨行銷副總經理羅尚義指出,在生產過程中的資訊,可透過網路傳送到戰情室、儀表板圖形化介面等,管理人員可即時監控機器狀態,提供有用的決策輔助資訊。現場人員可分析判斷排程的結果,再進行必要調整,未來現場管理人員的彙報工作,也可在智慧平臺當中協作,若有變化調整,即時回報更新有關儀表板和生產排程系統。另外,企業也可依照變動的因素,重新校準更新所受影響。

改善生產效率 提升競爭力

以往在製造業的工廠中,生管單位只能透過人工進行生產排程,並以電子郵件以及電話等溝通方式,傳達排程訊息給製造執行現場。當遇到貨品的生產順序、生產條件等有所變動,又或是生產貨批有品質狀況的時候,雙方只能依賴重複此種低效率的溝通模式,重新傳達交換訊息以變更生產策略,嚴重影響企業的工作效率與競爭力。

為解決這種狀況,台灣析數資訊顧問團隊將iPASP智能生產系統介接製造執行系統,即時更新生產貨批狀況、機台運作狀況,以及客戶認證等與排程有關的最新參數資訊,並透過圖像化的設定介面、事件導向的排程調整以及多元化的站點看板,讓資訊的傳遞變得容易且更有效率。

「iPASP RTDS是一套運用多層次網絡分派演算法建構的 AI引擎,能達成複雜的排程。將客戶之訂單或工單資料匯入,依據人機料法等各類限制條件與運作邏輯,依優先度(達交日期、客戶重要性…等)進行最適分派與排序。」梁德馨解釋:「除可推算生產途程中各站預計開完工時間,使各製造單位能夠智慧掌握現在及未來的生產順序,同時也推演出各訂單或工單的最終完工時間,除了提升生產效率,亦便於生管、業務人員回應答交及供應鏈管理單位調度資源所用。此外,針對上述的各類資料,iPASP平台亦擁有完整的大數據資料庫,為工業4.0 AI大數據分析事先鋪建好基礎工程。」

DVC整合異質資料 創造資料最大加值

不少企業都曾面臨資料整合上的困難,關鍵在於資訊系統之間有壁壘、資料交換的複雜程度高,或公司IT人力不足。另外,由於公司內部的眾多資料,都是分散於各自的電腦、郵件、NAS或是雲端硬碟中,其格式與資料品質不一,自然在挖掘數據價值與整合上,就會遇到很大的困難。

為此,台灣析數資訊推出的DVC(Data Value Chain,資料價值鏈),即為解決企業數據整合上的痛處。產品提供簡易的操作介面,讓使用者能夠自主管理數據,並且能與其他人的數據串聯,形成一套資料網路。DVC負責承載這個資料網路,可整合自ERP、CRM、MES、APS系統等,或是使用者自行上傳的Excel、CSV。軟體會自動媒合與配對資料關係,使資料本身具備追溯性,同時也易於被共享利用。DVC可應用在週報管理系統、品質管理追溯分析、客戶業務管理系統等,當結合自然語言分析技術後,將非結構化的報告與結構化數據,能整合應用於各類管理議題上。

羅尚義說,我們認為資料本身應具備事件概念,當資料有異動事件發生時,該事件應加以觀察與判讀,並且在第一時間給予預警通報,這也就是台灣析數所提出的資料事件管理(Data Information Event Management, DIEM)架構。在整合所有資料來源後,可找出資安上的關聯性並且予以通知預警。經由DIEM的架構可以確保資料品質、邏輯一致性,亦可整合數據模型、機器學習等技術,使資料得以安全地且合規地被利用,同時也確保該數據所代表的企業活動也是安全合規。

台灣析數資訊認為對零售業而言,可透過前述解決方案將商品交易資料庫、會員資料庫和主檔,來擬定商品指標,透過產品總績效和購物籃組合,瞭解和監控商品績效表現,與預測客戶商品購買組合,讓零售商更熟悉消費需求,和掌握顧客DNA。如此一來,即可依據會員資料庫、會員屬性和進退貨,分析會員回購行為和會員忠誠度,瞭解會員購物狀態的改變,給予適當的服務,來提升促銷ROI與會員管理效率。

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