智慧製造是什麼？
製造商現今面對很多挑戰，例如客戶越來越要求客製化，這導致生產批次變小、更改頻繁和更多浪費。此外供應線也在減少，外包日益增多。為了增強競爭力，製造商需要提升其昂貴設備的生產力、減少浪費、增加產量、縮短週期時間。用於處理感測器數據的新功能，以及大數據、機器學習和人工智慧、雲端和尖端科技等因素，正在推動從被動的問題解決模式，轉向更加主動的設備、過程、產品和工廠管理模式。
今天的未來工廠
智慧工廠或智慧製造是在製造過程中，利用即時數據分析、人工智慧（AI）和機器學習，來完成上述的最佳化目標。智慧製造會使用設備上的感測器來取得和處理即時數據，讓製造商能夠獲得一個完整的、全方位、高度保真、由虛擬數據驅動、涵蓋所有營運的整合圖，從供應商和供應鏈，一直到設備、過程和製造實務，最終至產品測試和顧客滿意度，所有資訊全部一覽無遺。
透過處理來自機器感測器的即時數據，並應用人工智慧（AI） 和機器學習（ML），可以提早預測關鍵事件，進而採取預防措施，以避免問題發生。智慧工廠可以使用業務規則和機器學習（ML）模型，來監控串流感測器數據，隨時告知有關設備和過程的健全狀況。您可以利用豐富的解決方案來進一步了解設備、過程、產品、營運、客戶和銷售的現況，然後根據從中取得的見解來採取行動。全球已有許多製造企業正在使用智慧製造，他們所屬的產業如下：半導體、電子和醫療裝置、汽車和航空、設備製造、製藥、化學品、金屬、採礦和消費品。
也許大部份工業 4.0 和物聯網技術針對製造業所做的承諾和成就，都取決於有效的機器學習、人工智慧、大數據和其他先進的分析技術，藉由全面實施這些技術來提供數位分身虛擬化、見解和可預測性。此外，機構還需要了解客戶如何使用產品的細節，以及產品如何老化或可靠性下降，甚至何時需要保養。因此，現在有些製造商開始提供額外的主動保養服務，想想電梯公司（通力、迅達、奧的斯等），他們會在客戶需要幫助時主動回傳資訊並發出警報，而這樣的見解幾乎都能開創有助於增強客戶體驗的新商機。不過所有這一切都需要製造商變得更加透明，同時也必須嚴格遵守普遍存在於大多數產業中的監管要求，因為這些要求越來越與管理消費者風險息息相關。
以下是一些具體的智慧製造使用案例領域
- 產品品質和可靠度
- 機器學習：準確建模並預測設備、過程和產品結果
- 過程控制和警報功能
- 設備維護：預測型、條件式、計畫排程的警報
- 工廠監控：包括管理儀表板、關鍵績效指標（KPI）圖表和整體設備效率（OEE）。
- 供應鏈：需求預測、庫存最佳化、供應商績效
- 資源建模和最佳化
- 客戶分析：客戶和產品區隔、交叉銷售／向上銷售機會
- 銷售：定價最佳化和客戶管理
- 良率預測、預測型維護、虛擬量測
- 單／多變量控制圖、時間序列
- 異常檢測：人工智慧、深度學習
圖像和圖型分類
- 缺陷圖像分類、晶圓圖圖案
- 多圖像、多媒體、設備聲音
- 人工智慧：深度學習
- 進階過程控制：感測器分析和物聯網
- 故障缺陷分類、逐次運行控制
- 設備健康監測
- 工廠地圖儀表板和警報
供應鏈和工廠數位分身
- 預測性排程：製造工具和供應鏈
- 材料和車輛路線
- 線性規劃、基因演算法
數位工廠平台
為了取得成功，用以執行智慧製造的數位工廠平台必須具備以下條件：
- 數據整合：歷史和串流數據
- 互動式視覺化分析和儀表板
- 人工智慧（AI）和機器學習：無代碼的視覺化工作流程
- 邊緣和感測器分析
智慧製造的好處
智慧製造的好處多多，包括主動檢測和回應事件的能力，能夠有效提高品質和良率，減少停機時間，並提高整體設備效率 (OEE)。透過工廠的數位分身，可以預先模擬新製程並了解瓶頸所在。智慧製造允許主動改變供應鏈和智慧庫存，最佳化其他工廠物流，包括包裝和運輸。智慧製造也可以發現新的商機、收入流和資產變現，以獲得持續競爭優勢。它還可以自動化處理、協調和預測有關產品故障的可能性，以進行預防維護來防止停機。智慧製造更可以在數據產生點附近即時處理和分析數據，以快速回應過程中出現的異常。
在銷售和行銷方面，智慧製造可以讓機構了解市場、並預測和迎合客戶偏好。智慧製造還可在供應鏈最佳化方面，幫助預測需求、最佳化庫存和監控供應商。供應鏈機構多年來都使用分析技術來進行預測和庫存管理，但在物聯網時代，我們現在幾乎可以知道所有事物的位置，因此需要更多的即時功能。5G 網路能夠支援數萬個端點的超高連接密度，因此能夠真正大規模使用工業數據，將工廠提升到另一個新層次。
智慧製造可透過智慧統計製程控管、良率管理和可靠性分析，來提高產品和過程的品質。有能力理解並證明過程是處於受控狀態，正是品質源於設計 (QbD) 以及良好的製造／文件／安全實踐 (GxP) 等方案的核心要素。智慧製造可以幫助符合法規，以標準化、自動化和監控 QbD 和 GxP 方案，從而能夠向監管機構證明所有過程都是受到關注且受控的，即使是最複雜的機構也不能逃漏稅。分析技術可用於自動化且通過驗證的管制報告、完整審計追蹤、版本控制和電子簽名，以記錄對分析過程、程序和報告所做的更改，以及監控和自動化工作流程與審核。
因為簡單的自動化已跟不上市場和工業 4.0 的步伐，所以對於數位企業來說，執行智慧製造是非常重要。製造商要在物聯網和工業 4.0 帶來的數位挑戰中倖存下來，就必須應用以工廠和客戶為中心的分析技術。
