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資策會 FIND科技報
發報時間: 2020-03-26 16:00:00 / 報主:資策會 FIND科技報
[公益聯播]【凱帝貓智青社】四躍來野餐
本期目錄
紡織智慧流程自動作業,打造紡織業數位勞動力
邁向紡織業智慧製造第一哩路
Gartner資料與分析十大趨勢-2019年11月版
灶神在家,退休長輩好手藝宅配到家
紡織智慧流程自動作業,打造紡織業數位勞動力

FIND研究員:季彥成

【少量多樣的世代全面來臨,成本控制是關鍵】

近年來,受著品牌、客戶訂單轉為「高快時尚」,迫使紡織產業不得不迎接少量多樣的世代全面來臨,隨著訂單筆數擴張,首先衝擊的就是造成業務、產銷規劃及協調複雜度遽增,這些少量、單多、但又多變的訂單來源與格式,在業務接到客戶訂單後,還需要仰賴更多專員人工判讀、手動輸入再加以彙整,才能將訂單上的各式資料轉至公司內部ERP系統,接續產出工單、採購單…等等單據,進行後續一連串生產排程作業,一再造成企業各項成本增加,尤其是人力成本的上升更是顯著。

【五缺之重:缺工,人力應該壓在更高價值的工作】

徵才廣告投了許久「還是找不到員工」,這幾乎是各家紡織產業缺工的心聲。根據資策會服創所之研究調查報告指出,全臺各大關鍵產業27%還在使用傳統的傳真、電話處理採購相關作業流程,對於訂單、採購、ERP、…等流程重複性高、易因人為因素造成錯誤、效率不彰的作業,仍仰賴大量人工,缺乏相關流程自動化與相關技術導入,以提升企業營運效能。

【智慧數位勞動力:RPA (Robotic Process Automation)流程機器人】

企業內部往往需要仰賴許多的人力在各個電腦系統、網頁、Email…等資訊系統之間的重複作業。流程機器人(RPA)技術,就如同工廠內的自動化機械,可將勞力密集且複雜的系統作業程序自動化,不需加購特殊的硬體設備,能在任何資訊系統(IT)環境中發揮良好的表現,將重複性高但有邏輯性的作業,以流程機器人(RPA)取代人力的投入。流程機器人效率是間接作業人員的15倍,同時可以強化流程品質,趨近於零失誤率的作業執行品質,有機會降低15%至90%的成本。

【RPA可以達成的行為】

網頁爬蟲:複雜網頁資料收集與整理
電子郵件操作:內文與附件的資料剖析與拆解
網頁操作:精確快速的網頁操作或填寫特定欄位資料
應用程式操作:定時定位操作其他視窗應用程式
資料處理:資料間格式轉換、拆解重組
檔案交換管理:檔案定時產出、新增刪修、FTP上傳下載
資料庫操作:異質資料庫資料交換、讀取或寫入特定DB
資料辨識:固定格式欄位資料處理;螢幕快照、截圖、英數文字解析與辨識
排程執行:可以定時重複,交叉處理以上所有流程
告警機制:Email、Line Notification等指定或廣播通知

【他山之石,數位勞動力協助企業節省一半人力】

協助儒鴻紡織訂單處理,人員不必再一筆筆手動輸入,只要確認系統拋轉後的資訊是否正確,大幅改善、縮短作業時程。原本一張訂單的處理時間為48小時,如今只要2小時就可以,不只效率提高90%,作業人力也節省了一半以上,省下來的時間和人力可以用來優化其他管理流程。

【小結:工廠數位轉型前哨戰,從數位勞動力出發,邁向AI化】

綜觀國內外紡織各大廠,皆紛紛透過智慧化相關技術進行轉型,為了因應少量多樣的挑戰,其中PRA技術門檻低,有利於紡織產業的IT環境導入,RPA最大的三個優勢,第一是對人力的替代、第二是靈活的部署、第三是快速、精確、完整的將資料在不同系統間移轉存放,並精準觸發系統任務。對過往透過人力進行數據蒐集的紡織產業而言,要一步導入AI是相對較為困難的,實務上,企業或工廠內數據往往不即時、不完整、不正確,要進行AI人工智慧、機器學習是較為困難的。發展AI首要條件之一,在於是否有足夠且有品質的數據準備,透過RPA完整的資料彙集,打下AI的基礎,以利創造出更多數位轉型價值,持續我國紡織產業的競爭力,在國際市場上永保領先地位。

邁向紡織業智慧製造第一哩路

FIND研究員:蔡坤成

紡織產業一直是臺灣創造外匯收入與貢獻貿易順差的重要產業。近年來中國大陸與東南亞國家的紡織產業崛起,搶占多數大量製造的訂單,而臺灣業者則順勢朝向高毛利、差異化產品發展,例如機能性布料、環保回收紗等。為了與中國大陸及東南亞鄰近國家紡織產業有所區隔,維持臺灣紡織業的競爭力,紡織業者無不積極朝向智慧製造發展,以因應訂單日益少量多樣、交期縮短的趨勢。

紡織業要發展智慧製造技術,首先面臨的問題是甚麼才是紡織智慧製造的第一哩路?一般導入智慧製造解決方案包含以下三階段:

【第一哩路:IoT機臺聯網】

IoT機臺聯網在不同加工製程中,連接機臺與品質相關的參數、感測資訊,使製造資訊透明化,改善自動化設備資訊孤島現況。

大多數人認為IoT機臺聯網不是什麼高深的技術,常常輕忽此階段的重要性與價值。首先,在規劃階段就必須依據將連接的機臺特性、資料傳輸量、傳輸距離、資料屬性、網路可承載節點數、網路抗干擾能力、網路架設成本、後續擴充與維護成本等諸多考慮條件中,選定適合的網路通訊方式完成機臺聯網。此外,在連接機臺時還必須克服機臺連接介面的差異性。較新的機臺常以網路介面提供聯網功能,但機齡較久的機臺往往完全沒有考慮如何與外界連接整合,因此聯網成本較高,甚至無法連網。

各階段的機臺連網都有不同的技術難度,有些是取樣頻率的挑戰,有些是感測點數眾多的問題。例如:POY紡絲速度為3,000-3,600m/min,每一條絲又極其纖細,因此在製程中感測絲的張力並不是一件簡單的事。又例如織布廠整經時的紗線數量大多超過1,000條紗,若要感測每一條紗的張力已經很困難,而且要達到分析應用所需的取樣頻率,那就更加困難了。

雖然IoT機臺連網屬於智慧製造的基礎建設,但因為投資成本不斐,如果將機臺連網設定成只是為了收集資訊,提供後續資訊分析與AI應用,而缺乏立即有助於改善製造效率或品質的成果,往往使廠商邁向智慧製造第一哩路時,就面臨投資成本效益不彰的問題。

【第二哩路:CPS虛實整合】

CPS是由美國國家科學基金會所提出,於2011年由德國所提出的工業4.0發揚光大。CPS利用「網路」將虛擬世界和實體環境兩者之間的距離縮短。CPS是一種類似ERP的複合性整體解決方案。過去企業藉由ERP系統從財會、銷售等角度進行公司整體流程再造。現在工廠也面臨各種不同環境上的競爭與需求,需要利用不同軟硬體設備進行虛實資訊的整合,使工廠具有智慧化的管理能力。

CPS虛實整合提供資訊視覺化功能,可直接即時呈現設備、機臺與製程狀況,全盤掌握製程環節現況,完整檢視生產流程,透過遠端告警,有效減少故障等所產生的生產偏差。以織布廠為例,CPS虛實整合可提供全廠目標管理所需的即時進度、即時效率、即時狀態、開臺數量等資訊;在整經、漿紗、併經階段提供操作參數、生產進度、送出/捲取轉速、張力、斷經、毛羽偵測等即時製程資訊;在織布階段提供織軸需求、了機、開機回饋、機臺維護、配置,操作參數、生產進度、轉速、張力、停車次數與因素等資訊。

【第三哩路:AI智慧分析】

人工智慧的定義可以分為兩部分,即「人工」和「智慧」。「人工」即由人設計,為人創造、製造。「智慧」包含感知、學習、判斷與預測。在智慧製造領域,AI普遍應用於設備預診斷、製程異常偵測、瑕疵檢測、參數優化、品質預測、智慧排程等。例如:瑕疵肇因分析、製程異常因子與瑕疵關聯分析、各段製程機臺參數優化、織布品質預測、如期達交的品質優化智慧排程、預估訂單實際交貨量、委外廠商如期交貨量、交貨品質等預測。

【找尋專屬你的第一哩路】

廠商邁向紡織業智慧製造的第一哩路並不盡相同。首先應該檢視企業現有資訊化程度,評估現有基礎與需要解決的問題,想要達成目標之間的差距。以瑕疵肇因分析為例,不僅需要具備資訊系統,例如ERP,同時必須將相關的機臺連網;如果想要應用AI技術進行製程參數優化,除了資訊系統、機臺連網之外,還必須製造流程數位化。少數AI應用,例如委外交期、品質預測、物料需求預測,只要具備ERP資訊系統,即可立即導入。

除了檢視企業現有資訊化程度,還必須明確化短期改善目標,使初期投資立即有感,以減少推動智慧製造的阻力。在訂定中長期目標規劃方面,則必須使各階段投資有連貫性,避免各階段打掉重練的情況發生。

【小結】

應用IoT機臺連網、CPS虛實整合、AI智慧分析,提升製造業智慧化程度,轉型成為智慧工廠,迎戰市場競爭的確是勢在必行的策略,但是慎選適合各企業的第一哩路更是成功的重要關鍵。此外,為縮短發展時程,減少無效的投資,企業可尋求具備相關經驗的資訊單位,例如資策會數位轉型研究所,不僅已累積多件紡織智慧製造成功導入的實際案例,資策會不僅陪企業走第一哩路,也將與企業同行第二哩,以及未來更長遠的發展路程。

Gartner資料與分析十大趨勢-2019年11月版

Gartner在2019年11月時發表了一篇文章,旨在談論未來三到五年內資料與分析的十大趨勢。<<詳全文>>

灶神在家,退休長輩好手藝宅配到家

「灶神在家」平臺提供消費者家廚料理宅配到府的服務,讓沒空煮飯卻希望吃到家常料理的小家庭,除了一般外食之外,也有其他選擇。<<詳全文>>

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