數位精實管理推動手冊

名人推薦：推薦序

工業4.0智慧製造與數位轉型的參考指南
敏實科技大學人工智慧學院 特聘教授兼任院長　林文燦

在過去，製造業往往利用大量生產相同規格產品來降低成本，福特汽車即是靠著此種高效率生產方式，以價格較低廉的產品在市場上占有一席之地。隨著科技及群眾消費方式的改變，此種營運模式受到相當大的挑戰。如今消費者的需求逐漸轉為多樣少量、產品生命週期變短，在國際競爭無法提高價格的前提下，如何減少浪費、降低成本，有效運用資源來提升產品競爭力，成為每個企業亟需解決的問題。

目前多數企業在數據資訊化的程度...

數位科技在數位精實管理的應用

在全球開啟第四次工業革命後，各大先進國家已提出各項政策，指引企業朝向「智慧化」生產的時代邁進，一如上節說明，在技術革命方面，主要透過虛實整合系統及物聯網的發展，來提供一種更全面且整體相互關聯的自動化製造模式，將顧客、生產及供應鏈進行串聯，達成協作上的優化，而這個過程中並不僅僅應用到上述二項重要技術而已，依據Bain & Company於2019年發表的 Digital Lean：A Guide to Manufacturing Excellence 一文中指出，企業要邁向工業4.0，需導入數位精實管理方法，而非僅思考科技技術上的應用。

因此，本文將數位精實管理的目標與合適應用的數位科技進行配對建議，如圖12所述，數位精實管理的目標切分為「現場管理」與「間接部門管理」等2個層次來設定。其中，現場管理包含生產過程效率化、品質與產出的提升，以及提升總合稼動率等三大目標；間接部門管理的部分即是設備預防與維護保養、最佳化標準作業模式等二項，此目標與本中心在協助企業應用數位精實管理的方向大致相同，故引用此報告內容與整合本中心顧問之經驗，針對現在臺灣企業界常應用的數位科技進行彙整說明。

依據Bain & Company所界定在數位科技應用共分成物聯網（IoT）平台、數位化工廠應用與先進技術應用等3個層次，並說明其應用數位科技技術與使用範圍（如圖12所示），以下就各層次應用的重要技術工具簡略說明，供大家參考。

◆ 層次一：物聯網（IoT）

（一）物聯網（IoT）和感測器

美國麻省理工學院Auto-ID中心主任愛斯頓（Kevin Ashton）於1998年提出物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）一詞，意指透過網路來連結人、流程、資料和裝置，經由資料擷取和通訊能力，進行各項如控制、偵測、識別等，是一種計算裝置、機械、數位機器的系統。簡言之，就是將生產現場的人、機、料、法、環境等現場即時資料，透過感測器（Sensor）如計量器、PLC、條碼、環境偵測等裝置，實現將數據上網匯集分散的資料，統整物與物的數位資訊，現今應用領域已包含如服務業、物流業、製造業、健康醫療事業、智慧家庭、智慧城市等各項領域，非常廣泛且技術成熟，感測器是用於偵測周遭環境中所發生事件或變化，並將此訊息傳送至其他電子裝置或電腦中，通常由感測元件和轉換元件組成，而此層次所提到的物聯網（IoT）和感測器所建置之基礎，後續將與層次二當中企業引進的自働化、及時化、智慧機械的設施及設置互相整合與應用後，產生各式各樣的應用功能。

（二）SCADA平台

資料採集與監視系統（Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA）一般是有監控程式及資料蒐集能力的電腦控制系統，可以用在工業程式、基礎設施或是裝置中，故在工業界的應用下，凡是具有系統監控和資料擷取功能的軟體，都可以稱為SCADA軟體。而它是架構在PC之上的生產自動化及控制系統，目前此類型軟體的應用範圍很廣，舉凡電力系統、水利系統、石油、化工、汽車業等有關工業控制應用領域的項目都有使用到此平台，且不同領域的應用，其所需的功能也不相同，但是都具有以下基本特色：圖形操作介面、系統狀態動態模擬、即時和歷史資料、趨勢曲線顯示、警報處理系統、資料擷取與記錄、資料分析等功能。因此，操作員可以應用此平台將工廠需求的控制訊號集中至統一位置，並進行可視化與實地監視和控制，再應用網路通訊技術將其資訊放置於網頁上，供需要的人員觀看工廠所有設備的即時狀態，為工廠效率即時管理與可視化的重要數位技術。

◆ 層次二：數位化工廠應用

（一）自働化／及時化

傳統的自動化概念是指利用機械化達到省力、減少人力與成本的投入並提高產量，讓機器努力拚命工作生產為主要目的，並無附加其他價值。然而，「自働化」指的則是讓設備具有人的智能，能自動識別錯誤和缺陷，在節省人力的狀況下再提高品質，是一種品質控制的方法。而目前常用的數位科技即是應用機械人／手臂（Robotics）與自動光學辨識系統（Auto Optical Inspection, AOI）的整合來達成此一目的，以目前可檢出精度與項目不斷開發，大部分有關使用人力進行品質檢驗的工作皆可以被此系統取代，更能導向實現「設備自働協調」的功能，如品質方面的控制，應用AOI擷取品質資訊來結合SPC系統進行監控，並於品質異常時自動停機或由機械人／手臂將品質異常產品排除，就是一種常見的做法。

另外，在及時化（Just in time, JIT）方面，又稱及時生產，同為豐田生產方式的兩大支柱之一，是一種生產物料流動管理的方法。透過減少生產過程中的在製品的庫存，使生產流動順暢，並依賴看板管理方式，讓工人很清楚知道什麼時候該進行下一個工作，將物料準時投放到需要的生產工位上，幫助企業持續改進生產與物流流程，提高企業的生產效率、降低庫存成本。而現今因為數位科技與物料移載設備的進步，已可應用如無人搬運車（Auto Guided Vehicle, AGV）或具有導航功能的自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot, AMR）等方式，結合無動力滾輪裝置或搭載機器手臂，搭配原看板管理的規劃設計的控制軟體，即可自動將物料搬移至指定的位置，加速產品流動速度，讓整體的成本得以下降。

（二）智慧機械

在全球製造業朝向升級工業4.0的過程中，智慧機械的應用是必要條件，而什麼是智慧機械？跟傳統的自動化機械有何不同？依據行政院第3507次會議之「智慧機械產業推動方案」簡報所述：「智機即智慧機械，也就是整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能。」其範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、物聯網、大數據、CPS、感測器等產業；而智慧製造係指產業導入智慧機械，建立智慧生產線需具備高效率、高品質、高彈性（客製化）特徵，提供大量客製化之產品，並加入物聯網形成製造服務體系，因此，在企業邁向工業4.0的過程中，引進智慧機械概念的設備，或將現有設備智慧化都是必要的工作。故提醒企業未來於採購新設備時，務必要留意設備是否具備智慧機械的必要功能，才不致在整廠設備串聯時又需要進行額外的整合工作，或出現無法整合的狀況。

◆ 層次三：先進技術應用

（一）商業智慧（BI）軟體

商業智慧（BI）軟體為支援資料管理及資料視覺化技術的總稱，BI的工具可讓一般使用者從原始資料中識別，並分析出可據以行動的資訊，促進組織內部的資料整合協助做決策。由於軟體科技的進步，目前商業智慧（BI）軟體已不像過去由ERP系統公司發展的狀況，過去BI軟體的應用多需經由ERP系統公司來進行客製的開發，與不同系統間資訊串聯與整合工作，故需求費用可觀，但目前市面上已出現多套開放式的BI軟體，諸如Tableau、Power BI、FineBI等，讓客戶得以在合宜的成本下導入企業中，且不需專業的程式人員即可進行維運，也使過去資訊數據應用不便的情況得以解除。

企業要有能力建構合適的商業智慧（BI）軟體應用模式，並不是一件簡單的事，因為BI所牽涉的層面很廣，如何架構企業整體的商業分析模式仍是一個挑戰。

各位讀者可把BI軟體視為一種解決方案，其運作的關鍵是從企業許多系統的資料中，提取出有用的資料並進行清理，以保證資料的正確性，然後經過轉換合併到一個資料庫中，應用大數據分析的各種演算方式進行分析，從而協助將企業資料交互分析得到一個推算的結果，再於此基礎上利用BI軟體合適的展示方式，將分析結果呈現給管理者，為管理者在決策過程中提供科學分析結果的支援數據，提高其判斷的準確度，其詳細的應用方式將於後續章節進行詳細說明。

（二）數位分身（Digital Twin）

數位分身或又稱作數位孿生、數位雙生等說法，其應用的概念為將資訊化平台類比成為物理實體、流程或者系統，類似實體系統在資訊化平台中的雙胞胎的概念，讓企業可藉助數位分身在資訊化平台上進行實體運行的模擬工作，而不需要真正進行實體的操作便可掌握在不同狀況及條件下，預測物理實體運作的結果與狀態供管理者參考。而依據SAP系統公司的定義：「數位分身是實體物件、裝置或系統的虛擬化身，但絕非看似高不可攀的『科技新貴』，不僅能結合歷史資料、機器學習以及物聯網（IoT）感測，持續改善企業流程，也能啟發創新、建立新服務模式，開啟無限可能。」

故在理想狀態下，數位分身可以根據從多重系統擷取的資料進行自我學習，而這些資料來自於各種感測器，如溫度、壓力、角度、速度、光線等感測器，即時在數位世界裡模擬物理實體的真實狀況，並藉由這些海量的資訊回饋，進行迅速的深度學習和精確對比的分析工作，諸如在工廠中運用數位分身，可在數位空間中即時、雙向地描繪真實工廠運作，並透過不同投入資源與條件設定，在低成本狀況下模擬不同情境，進而找到最佳優化運作效率的作業模式。如日本富士通所開發的VSP GP4這套虛擬生產線模擬解決方案的軟體，就可透過模擬實際生產情境，規劃不同的工廠布置方案，並設定不同投入的資源，包含人員、設備、零部件、產線等訊息，除可改善流程外，並可同時達到減低設計與操作演練成本的雙重效益，讓製造流程更加效率化，進而提升生產率。

除了製造業現場的實際模擬的數位分身方案外，在企業流程的運作上，目前市面上也開始有許多企業應用流程機器人（Robotic Process Automation, RPA）把企業日常重複且枯燥的作業程序自動化，且不需導入硬體設備即能在任何資訊系統下進行操作，甚至於系統後台虛擬化的執行工作，將現有使用人力在操作重複性高但有邏輯性的作業，以流程機器人進行取代，而這也是數位分身應用的一種做法與概念。

（三）網宇實體系統（Cyber-Physical System, CPS）

網宇實體系統或稱「虛實整合系統」，是一個結合實體與虛擬運算模型的整合系統。透過實體設備所蒐集、感測到之大量數據，搭配上電腦運算，進而實現自我感知、決策與控制，來達到全面智慧化。其中以大數據、網路與海量計算為依託，應用計算、通訊、控制（Computing、Communication、Control，3C）來進行融合與深度協作，進而讓企業設備或資產具備自我感知、記憶、決策與重組的智慧化管理能力。

這樣的定義可能讓大家覺得很玄妙，故以一個簡單的案例來說明其運作的概念，供大家思考。假設今天我們在SCADA平台看到一個設備的頁面，但在現實中，我們看到該設備是用來生產，因此它是在實體層面；而SCADA平台上的設備圖片，就是虛擬的，它是我們將實際的狀況，利用網路展現在虛擬的平台上，讓我們透過SCADA平台在網頁上即可控制設備生產，不需到現場操作，這就是網宇實體系統（CPS）的概念。它就是整合網路、電腦運算、感測器及實體物件的整合控制系統，故當我們把這個概念透過前面所述的各項工具來進行整合應用時，即可用於製造生產、智慧機械、生產排程安排、物流供應管理、人機互動設備及自動化控制與流程自動化等相關領域上，將企業內的生產設備、物料、流程、人員、環境和跨廠域之間進行高度互聯管理，並透過機器學習、大數據分析模型的建立，讓製造過程能具備自我學習與改善的能力，如此即可實現「智慧工廠」的建置願景，達成工業4.0的預期目標。

數位科技在數位精實管理的應用

在全球開啟第四次工業革命後，各大先進國家已提出各項政策，指引企業朝向「智慧化」生產的時代邁進，一如上節說明，在技術革命方面，主要透過虛實整合系統及物聯網的發展，來提供一種更全面且整體相互關聯的自動化製造模式，將顧客、生產及供應鏈進行串聯，達成協作上的優化，而這個過程中並不僅僅應用到上述二項重要技術而已，依據Bain & Company於2019年發表的 Digital Lean：A Guide to Manufacturing Excellence 一文中指出，企業要邁向工業4.0，需導入數位精實管理方法，而非僅思考科技技術上的應用...

出版緣起
前言
推薦序一
推薦序二
推薦序三

第一章 精實生產的概要與目標
第一節 精實生產的由來
第二節 精實生產之推動架構
構面一：根基—企業文化
構面二：支柱—生產力（及時化）與品質力（自働化）
構面三：蛛網—流程
第三節 精實生產之推動步驟
步驟一：定義價值（Specify Value）
步驟二：確認價值溪流（Identify the Value Stream）
步驟三：暢流（Flow）
步驟四：後拉式生產
步驟五：完善（Perfection）
第四節 精實生產與工業4.0的關聯

第二章 數位精實管理的定位與效益
第一節 工業4.0與數位精實管理
一、工業4.0的演進
二、數位精實管理的定位
第二節 數位科技在數位精實管理的應用
層次一：物聯網（IoT）
層次二：數位化工廠應用
層次三：先進技術應用
第三節 數位科技為製造業帶來的變化
第四節 導入數位精實管理的效益

第三章 數位精實管理的架構與導入步驟
第一節 數位精實管理架構說明
要項一：物聯網（IoT）與SCADA平台應用
要項二：商業智慧（BI）軟體應用
要項三：及時管理—可視化應用
要項四：預測管理—智慧化應用
要項五：知識庫建置與應用
要項六：大數據輔助決策
第二節 數位精實管理導入範圍及步驟
一、數位精實管理導入範圍
二、數位精實管理導入步驟

第四章 數位精實管理應用的系統與工具
第一節 物聯網（IoT）與工業監控系統（SCADA平台）應用
一、SCADA平台的構成
二、SCADA平台的使用介面
三、SCADA平台資訊來源與串聯規劃
四、SCADA平台應用模組介紹
第二節 商業智慧系統（BI軟體）應用
一、商業智慧（BI）軟體應用趨勢
二、常見商業智慧（BI）軟體介紹
三、商業智慧（BI）軟體的比較分析
四、商業智慧（BI）應用情境介紹

第五章 實際推動案例分享

編著者簡介
參考資料

出版緣起
前言
推薦序一
推薦序二
推薦序三

第一章 精實生產的概要與目標
第一節 精實生產的由來
第二節 精實生產之推動架構
構面一：根基—企業文化
構面二：支柱—生產力（及時化）與品質力（自働化）
構面三：蛛網—流程
第三節 精實生產之推動步驟
步驟一：定義價值（Specify Value）
步驟二：確認價值溪流（Identify the Value Stream）
步驟三：暢流（Flow）
步驟四：後拉式生產
步驟五：完善（Perfection）
第四節 精實生產與工業4.0的關聯

第二章 數位精實管理的定位與效益
第一節 工業4.0與數位精實管理
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