數據戰情室

「工」欲善其事:OEE攻擊型兵器登場!



新型武器通常很貴。


是!升級代價通常很貴,增加一組原本舊機種沒有的螢幕,再提高馬力、扭力與三軸行程,並將運行中的刀具(零件狀態)、故障日誌、保養狀態、維修建議、整體產能效率等數據,清楚地透過儀錶板顯示,打造出次世代新機種。


工廠升級路徑的第一步是要「讓數據作最有效採集」,然而,保有原生數據採集的新型智能武器,通常都「很貴」。



用數據化來解決問題


近兩年來因貿易戰爭、疫情肆虐,國際局勢風雲變幻,也讓製造業出現訂單湧現的機遇。假設現在工廠稼動率幾近載滿,卻因為特殊原因接到出口急單,如何決策接單數量是否符合當前產能效率?如何確認整體設備效率 (OEE) 與設備綜合生產力 (TEEP)?


也許企業主會選擇導入三班制,提高產能率來消化急單,為求生產過程絕對穩定,更建議將新的客製條件工單配方先輸入系統,優先讓系統進行邊緣運算,系統可以即時監控設備狀況,預測刀具保養時機,避免刀具因過分使用造成鈍化斷裂,維修或更換設備的作業拉長停機時間,在訂單緊湊之際反而造成更大的損失。


所以建立系統讓生產「數據化」才能保護生產設備,降低人為操作與計算的出錯率,解決了最癥結的難題。



軟著手才是工廠最優解


採購一套智能化生產設備無疑是重大的投資,以投資回收期間法來定義預算決策,通常都因效益不彰而作罷。所以迅杰智能更建議升級路徑應以「軟著手,而非硬著陸。」


業界熱衷談工業 4.0、談數位轉型,但企業內部是否已有配套的基礎建設?是否該選擇尋找最合適的軟體解決方案,取代設備置換,節省高昂的硬體升級費用?


這就是為什麼需要 iNeurons部署數據採集平台


台灣擁有世界級系統整合與智慧製造能力,智慧製造關鍵在於「OT與IT之間的有效溝通」、「OT與M2M之間信心建立」,工廠產線設備多元且複雜,OT與IT人都需要一套數據採集平台,將底層 Layer 1 控制層 (PLC、CNC車床、機器手臂、工具加工機)的生產工況數據化,接著將數據往Layer 2 (監控層)拋──其中的過程便是iNeurons的存在價值。


iNeurons係一套協助中小型製造業從Layer 1走向Layer 2開發的「OEE攻擊型兵器」。iNeurons 將採集後數據視覺處理,以柱狀圖、雷達圖、圓餅圖等形式呈現,分析如設備稼動率、生產管理訊息、工單製程履歷、產能利用率等現場資訊,改善傳統人工抄寫錯誤的潛在風險。再往Layer 3、4走,便與MES、ERP資源層連線,進入智慧製造階段,唯有掌握人、機、料、法、環現場五大管理數據,這時候談智慧聯網、邊緣運算、雲運算才得以實現。



基礎建設真的很重要


大約40年前,行政院長蔣經國頒布十大建設,打下交通運輸與重工業發展的第一波革命,經濟結構升級後,陸續推動十二項建設與十四項建設,開始為台灣打下工業製造國的基礎根基。


隨後六年國建,讓台灣能源電力裝置容量提升,製造業引進更大型生產機具與擴大製造加工,此時輕、重工業百花齊放,接著來到十大新興工業發展階段,向資訊通訊、消費型電子、半導體、精密器械等領域紮根,台灣透過一步步階段性基礎建設邁向工業自動化進程,逐一展現出我們的戰略價值與經濟地位。


若將台灣譬喻成一間新創公司,綜觀幾次內部成功的經營方針來看,都是以打造工業生態鏈的基礎建設為思考優先,如今無論新南向政策或五加二產業創新計畫,台灣都是以工業智造與智慧自動化為發展重心。


台灣製造業正是需要一套能真正連結工廠端Layer1到Layer2的數據採集管理平台,邁過眼花撩亂的雲與霧,跨向未來。