为何选择智慧制造？

为了满足客户需求和保持创新、与时俱进，工业 4.0 在制造业中势不可挡。但是，要将这些创新技术落实，其中的成本和复杂性让许多制造企业望而却步。智慧制造是否真的有必要？它到底能带来什么实质好处？

这个问题的答案很简单—智慧制造能用更低的成本产出更好的产品。

通过导入具有互联网的特性、数据搜集、自动化的工具，就能为生产过程提供非凡的灵活性。如今产品不停地更新功能和组件，产线组装也变得越来越复杂。过去，客户只看重产品质量、价格和交货速度。现在，他们也看重「灵活性」，也就是，制造商对客户需求波动的反应速度。少量多样的制造形态，有着强大的力道正迫使企业转型。

「灵活性（Agile）」被列为工业 4.0 科技中的重要核心要素 (Source: McKinsey )

降低生产成本的关键

1. 工序改善

生产工序改善主要依赖于工业工程技术而进行的改善。而往往大部分产品在生产设计之初并没有对它的经济性和合理性考虑周全，从而导致在生产过程中有很多的浪费，进而导致成本提高。但是，智慧制造技术可以实时监测过程中的产品质量，减少生产过程中的风险，消除人工没有检测到的错误，尽早发现问题，降低不良品和重新制作的成本。

不同以往的人工监测模式，管理者可以通过AI收集数据，获取全面的产线状态评估，看到过程表面下隐含的真正关键因素。这些额外的指标和视角可以帮助识别出人工、机器或环境导致的质量差异原因，更迅速地解决问题。

拥有更高质量的产品能达到制造业的终极追求—「提高品牌价值」。交出好产品，可以增进客户关系，而且能降低后续维修成本和减少产品被召回的风险。智慧科技主动地防止错误发生，能确保交货质量，为企业把关。

2. 库存需求可预测

在会计核算上，生产成本由三部分构成：直接材料、直接人工、制造费用。然而，企业在计算总制造成本时，常常只估计了库存成本，却往往忽略了持有和维护存货的确切成本。这些成本包括税收、库存服务成本、保险、财产折旧等等。

智慧制造的AI可以帮助管理者精简和可视化密集的产线资讯，评估生产状态，减少零件过度订购或不足的问题。同时，也因为品质提升，工厂无需再备着更多原料，以防产品出现问题，需要重新生产，没有零件会被不必要地长期储存，存货一再降低即可减少空间、管理成本还有其他的衍伸成本。

3. 超前部署 流畅生产

智慧工厂布署的高价值科技能搜集有用信息，揭示设备的性能问题和人员操作情形，帮助工厂达到更高的设备使用率、更低的生产停工时间以及标准作业程序的改善。

当一台机器发生故障，整条产线通常都会受影响，除了机器维修费用需要备纳入成本中计算以外，人员被迫闲置也导致生产耽搁，让工厂在等待中损失大量金钱。预测性维护分析有助于防止意外的停机发生，根据使用以及性能数据，对设备进行状况评估，主动维护，搭配实时警告系统，更能立即采取措施，纠正错误，避免造成更多损失。另外，对产线的长时间数据搜集，有助于线平衡和标准作业程序分析，根源分析效率低落主因，找出可以改善的工站或工序。

这些改进能帮助降低维护成本、提高设备的可利用性、人员的作业效率等等，不仅可以带来更好的作业连续性，还能增加产量，优化生产效能。

4. 动态数据可视化

透过大量的数据搜集，再加上人工智能的洞察力，深度整合多样应用科技，可以串连起不同的生产流程信息。掌握「数据的长期走向」，代表了对生产状态的全面剖析能力。

管理者可以追溯任一阶段的产线情况、对比不同时间轴中的工站状态，像是拥有一张完整的工厂历史轨迹图，方便理解目前状况，以及预测未来发展。

数据驱动的发展营运策略，让企业更有效地利用资源、节省成本，制定生产策略改造。通过全面整合的端到端管理布署，增加商业灵活度，以及更重要的：「创造产业新价值」。改革营运将为企业持续保持市场竞争优势

采用 AI 的企业于服务营运、制造、产品/服务发展等领域皆有显著的成本降低成果，其程度大于「利润增加」的幅度。

降低生产成本的后续方案

1. 智能运维与管理

构建智慧工厂和升级运营管理策略，能实现一个灵活且动态的企业环境，过程中从降低成本而获得的利润增加，可以转变成未来的预算，加速对往后技术创新的投资。

工业 4.0 的转型重点在不在于数字化，而是创造新价值，并且于产业生态系中建立更好的商业伙伴合作关系。由大数据搜集开始，奠定基础，深入了解制造情形，再配合自动化设备、智慧化检测与人工智能分析，完善智慧平台发展，最终朝向精益制造前进。

2. 打造工业“大脑”，开启“智”造时代

透过帮助提升产线效能的计算机视觉 AI，具深度学习的人工智能可以捕捉工作站人员的动作，搜集大量生产数据，为您带出清晰的产线信息，精准掌控全部制造过程，透过数位赋能生产，让智慧辅助决策，「把现有成本化为未来预算」，达到精实生产，成就智慧工厂。