在製造業中,大數據與AI將會如何優化供應鏈以及製程?

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對於製造業者,大數據與人工智慧不僅能夠解決許多運營問題,其更是能從製造業的整個價值鏈中,從頭到尾的創造龐大效益。然而這些價值對於許多製造業者來說並非僅是個Nice-to-have,而是一個Must-have。 更具體的來說,有效的應用高階分析手段,也就是大數據、機器學習、以及深度學習等,將不僅降低運營成本、提高產品品質、加速運營效率、提高資產運應、縮短上市時間、以及更有效的定義出開發方向等等。

而在現在,隨著極低成本的Sensors連上網路,在製造產業中的各個層面中廣泛部署,並且持續地產出數據;以及大數據的工具以及人工智慧的技術也越來越成熟且易用,現在幾乎所有的製造業者不是已經在部署AI就是在思考如何部署。 在這兩年間,我們在OOSGA,也協助了幾間台灣與日本的製造商導入AI運營,所以在這一篇中,我們將結合一先過往經驗以及產業實例探討大數據分析將會”如何”在”哪一個領域”透過”什麼媒介”創造”何種價值”。

大數據與AI將會如何驅動製造業

隨著市場動態、採購模式、供應鏈管理、以及製程變得越來越複雜,倘若業者缺乏一個全面的數據策略去運營整個流程,那麼業者將會面臨許多如低產能、低良品率、以及設備無法被有效應用的問題。

不過雖然在業界當中,已經有許多模型去幫助製造業者規劃運營流程,例如DMAIC以及DMADV等6σ的模型,又或是精實管理,但在這個運算能力極高且物聯網無時無刻都在產生數據的時代,業者可以建立於這些模型上更進一步的優化供應鏈以及製程的效能,而要做到這件事情,背後的關鍵技術即是大數據。

正如我們前面所提,大數據可以從頭到尾的在整個價值鏈當中創造龐大效益,這也就代表著從採購/供應鏈管理、產品製造流程、一直到配送與物流,大數據,或稱大數據分析,都能更進一步的優化既有的效能。

製造業供應鏈管理

若要真正的讓大數據發揮潛力,老舊的ERP系統是不足夠的,業者必須要更全面的掌握供應鏈的每一個流程,將規劃、採購、以及運送等流程徹底的透明化,並利用這些環節所產生的數據進一步的優化運營。 我們在數位供應鏈這一篇洞見中,更深度的討論了數位供應鏈的優勢以及業者可以如何數位化現有的供應鏈管理。

那麼究竟大數據在整個供應鏈當中的應用為何? 在規劃的階段中,業者可以利用大數據模型及其他統計方法,來更好的達到供需匹配,讓需求預測與捕獲系統互相溝通,以大幅度的降低產品缺貨,或是供給過剩的情況。 在採購的階段中,業者可以利用數位績效管理系統,來更好的掌握不同的供應商績效以及稽核的狀況等,並整合這些資訊,實時的優化採購的執行流程。最後在運送的階段中,大數據能結合不同渠道的數據,以找到最佳路線。

產品製造流程

在產品製程中,大數據將扮演著至關重要角色,然而正如同供應鏈一樣,傳統的管理模式是無法讓大數據發揮潛力的。 也就是說,倘若所謂的工業物聯網 ( IIoT ) 沒有導入至整個產線中,同時數據沒有中心管理的話,將會無用武之地。

在數據策略這一篇報告中,我們也探討了如何建立數據湖,以及整個數據生命週期的管理模式,這一層面的理解在產品製程當中非常重要。畢竟整個工廠所涵蓋的領域包含太多,像是ERP、MESㄟ以及不同環節點所產生的數據,業者只有在串聯不同渠道的數據時,才能更好的發先其中的關聯,並進一步驅動洞見。

Ben Wu
Ben為工業4.0與智慧製造領導,主要業務範疇為協助製造業業者推動數位轉型。OOSGA Partner at the Taipei Office, Project Leader @ TIDE ( Productivity Powerhouse, Industry 4.0)
台北市信義區基隆路一段206號16樓​
業務聯繫人: Chelsie Yang | Email: chelsie.y@oosga.com
Call: 6601-1315

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