智慧工廠背後的管理深思：重點不是自動化，而是工廠的「統一 ...

光是管理不善這點就讓現代科技人士為之嘆息。

日本作者清威人寫《智慧工廠：迎戰資訊科技變革，工廠管理的轉型策略》，解釋到智慧工廠的基礎概念。

Share 【我們為什麼挑選這本書】普通的工廠從現在的眼光看來破綻百出，許多地方欠缺優化。

光是管理不善這點就讓現代科技人士為之嘆息。

 日本作者清威人寫《智慧工廠：迎戰資訊科技變革，工廠管理的轉型策略》，解釋到智慧工廠的基礎概念。

其實概念本身並不新奇，但他卻是現代每個部門都需要的管理邏輯。

在工廠內裝顆大腦的意思是什麼呢？讓他告訴你。

（責任編輯：陳伯安） 所謂的智慧工廠，究竟是什麼樣的概念呢？ 可以用以下這樣的描述來形容。

將工廠內的各式設備連結在一起，舖設神經系統、即時汲取所有資訊，實現工廠活動的可視化，亦即讓所有活動透明可見。

智慧工廠就是用網路連結各處，管理工廠一切大小事 這樣的定義乍看之下有些抽象，以下再講得更具體一些。

所謂的智慧工廠，就是藉由實現以下兩件事 1.將工廠內的各種設備連結成網路 2.從各種不同的角度取得與管理點的裝置有關的數據 力求 1.工廠內部種種活動資訊的可視化 2.資訊與資訊間因果關係的明確化 繼而採取必要的行動，把諸如此類的事項做得更好： 提升品質管理能力 刪減包括間接部門在內的管理成本 二氧化碳減量／節能 改善現金流量 而且是做到超出人類管理能耐的層次。

就是這樣的一個次世代的工廠經營概念。

接下來，我們一起看看智慧工廠的細部資訊。

備戰5G智慧製造，台廠能如何搶進先機？ 2019智慧製造論壇，3/8接軌世界轉型趨勢 立即報名 既有工廠缺乏資訊整合性、浪費時間資源 在既有的工廠裏，工廠內的設備以及MES等系統，在功能上都是各自獨立的系統。

由於機器設備的供應商不同、負責人不同等因素，無論在技術上或是在組織上，都沒有整合在一起。

一旦各系統之間需要合作，或是必須共享超出人員負責範疇的資訊時，只能透過各系統產出的報告，以及下載自各系統的數據，以實際經由人手轉交的實體形式，滿足系統間合作與分享資訊的需求。

TO編按：MES又稱工廠營運管制系統，用來協助企業接訂單、生產、流程控制還有產品完成後的生產資料搜集。

（來源：Cimes） 但資訊的共享只要經過人的手，就無可避免會因為需要處理時間而產生時間落差。

傳遞資訊的人員，被迫有許多後續作業必須完成，而且對提供資訊的一方來說，要是自己得不到好處，他們也不會把資訊丟出來。

這會導致需要資訊的人，連自己到底有沒有掌握資訊，都搞不清楚。

更別說要藉由分享彼此的資訊解決問題，或是設想出足以提升作業效率的新手法了，幾乎無法期待能做到這樣的事。

若以人的身體來比喻，就像是一種手指、四肢、眼睛、耳朵、大腦，全都只照自己的步調在運作的狀態。

就算大腦想要向右走，可能得花上好幾天，腳才會往右移動。

就算腳受傷，可能得花上好幾天，大腦才知道這件事。

就是類似這樣的情形。

智慧工廠就像工廠有個統一大腦，不會手跟腳得到的資訊不同 相較之下，在智慧工廠裏，屬於同一階層的部門或設備之間自不在話下，就連在分屬於上下階層的狀態下，依然能夠透過網路，機動地交換資訊。

在智慧工廠裏，完全不存在任何部門之間或設備供應商之間的隔閡。

這和一九九〇年代發生的企業資訊系統的開放化，是一樣的狀況。

過去，不同廠商生產的個人電腦之間，無法彼此連接。

要讓個人電腦與商用電腦連線、合作，簡直是痴人說夢。

但現在辦公室裏的CPU（中央處理器），包括影印機在內，彼此連線已經是理所當然。

同樣的，工廠裏的各種設備，也將彼此連線。

只要透過網路彼此連線，既能大幅縮短時間落差，原本必須仰賴工作負責人的資訊共享，以及從組織的角度共享與活用資訊，都會變得更為容易。

屆時，大腦的思考會馬上傳達給四肢，四肢感受到的一切，也會馬上傳達給大腦。

怎麼樣才算是一個智慧工廠？ 智慧工廠是一個伴有具體「機制」的概念。

此一「機制」的核心部分，主要是以「資訊系統」的樣貌呈現。

不過，要請各位注意的是，這裏講的「資訊系統」是一個新概念，它不同於在製造業已日漸普及的ERP類的「資訊系統」、在製造第一線活躍的工廠自動化設備等「控制系統與機器人」，或者是用於讓全公司溝通的群組軟體等「資訊系統」。

TO編按：ERP又稱企業資源規劃，指的是在資訊技術基礎上的一個企業做決策的管理平臺。

世界500強企業中有8O％的企業都在用ERP軟體作為決策工具和管理日常工作流程。

（來源：MBALib） 那麼，智慧工廠的系統究竟必須具備何種特徵，才能成為智慧工廠呢？以下我們分別探討。

最頂層是工廠管理系統，這裏處理的是工廠經營時需要的資訊。

包括財務資訊在內，有KPI（KeyPerformanceIndicator，關鍵績效指標）之稱的經營指標，乃至於二氧化碳減量等企業承擔社會責任時必須關注的指標，都歸在這裏。

往下一個階層就是所謂的基礎系統。

這些基礎系統是由ERP所涵蓋的部分，以及個別套裝軟體或各公司獨自打造的系統等所構成的。

智慧工廠的系統概要 接著在下一層當中有MES，其下層又設有SFC。

此外，針對資源（電力、熱力、水）等基礎架構系統，也力求透過網路收集數據。

那麼，就來詳細看看各項目。

控制類系統與資訊類系統的合作 我再強調一次，「智慧工廠」裏的大前提是，利用網路，把現存於工廠的各種工廠自動化機器、設備、電力等基礎架構、單獨的管理系統等，都串連起來。

而且，這些資訊不是只用在生產第一線而已，還必須傳輸到以掌管生產資料的ERP為首的基礎系統，以及經營高層用於做決策的資訊系統，再予以活用。

若以專業術語來講的話，其實就是讓「控制類」的電腦系統，和「資訊類」的系統連上線。

那麼，這些以「控制類」稱之的系統，是什麼樣的系統呢？ 所謂「控制類」的系統，正如其名稱所示，就是「用於控制機器的電腦」。

代表性的有名為PLC的機器。

PLC是一種小型電腦，其內部裝有微處理器，這點和一般電腦相同，但它所使用的語言是把電氣迴路符號化而來的，因此PLC的程式設計必須由擁有特殊知識的電氣技術人員來做，一般電腦程式設計師是做不來的。

PLC原本是由過去在汽車製造等自動化系統中使用的「繼電器裝置」發展而來的。

所謂「繼電器裝置」，是一種能因應可切換開啟／關閉之類的動作開關、裝置實際處理的數量，或者電力機器等設備的狀態，輸出控制用的電氣訊號，藉以控制機器的裝置。

一台PLC，可以代替數千個繼電器裝置。

由於PLC是一個向工廠自動化的機器與設備傳達命令的系統，其穩定性與精準性就格外受到重視。

此外，設備的運轉控制，在安全上極為重要，因此它必須達到的反應速度，也就是系統的處理時間，遠遠比主要由人類使用的資訊類系統來得快。

順帶一提，在作業系統方面也一樣，PLC使用的不是一般用於個人電腦上的那種作業系統，而是名為「即時作業系統」（RTOS,Real-TimeOperatingSystem），可同時處理多項任務，還能夠確保在一定時間內回應的作業系統。

近年來，導入MES系統的企業也變多了。

嚴格來說，它雖然不算是「控制類」系統，但可以定義為，把「資訊類」與「控制類」系統之間缺少的連繫補上的「資訊系統」。

MES的主要功能在於，把來自於ERP的生產計畫，轉換為更符合製造第一線實際狀況的「製造指示」，並予以管理。

MES在設計上也有透過PLC取得數據、協助品質管理的用意在。

但必要數據只有一部分是以透過網路取得為前提，其他資訊則是透過輸入終端，以人工手動輸入的方式取得。

綜上所述，在今後的「智慧工廠」裏，工廠自動化設備主要是透過三種形式與資訊類系統取得連線。

1. 直接取得FA設備的資訊 2.收集來自PLC的資訊 3.收集MES的資訊 這三種無論哪一種，前提都是實際透過網路的連結自動取得資訊。

相關技術的細節，我會在下一項中介紹。

此外，雖然FA設備、基礎系統、工廠管理系統連成了一個網路，但還是必須明確區分是控制類還是資訊類系統，分別予以管理與使用。

若為資訊類系統，就算因為網路的擁塞等因素，導致資訊延遲若干時間才收到，問題也不大；但如果是控制類系統，資訊的延遲就可能引發嚴重問題。

標準介面之採用 既有的製造設備，把大量的系統建構工作，發包給特定設備建置供應商處理，是一種理所當然的做法。

該承包商在建構系統時，採用了自己最熟悉的的FA設備廠商的介面，而變得不容易與採用其他介面的系統合作。

之所以會這樣，也是因為各式設備的介面沒有標準化，承包的供應商很難單憑一己之力，建構出能夠讓不同設備間交換資訊的功能。

但在智慧工廠中，PLC與FA設備基本上都採用標準介面。

工廠內的各式設備，就能夠透過網路交換資訊了。

標準介面的採用，是智慧工廠這個概念的一大原則。

不同設備各有不同的使用目的，所需要的規格也很多樣化，不可能全部都做成通用式的規格。

不過PLC以及組件未來可以想見會急速走向通用化。

一旦走上通用化，建構系統的知識技術就可能標準化，變得可以分享與再利用。

企業用戶在推動智慧工廠時，必須充分探討要如何制定自己公司的標準化方針。

因為，這一點正是決定未來投資績效好壞的重要因素。

關於標準介面，後面我會詳加介紹。

日誌數據的儲存與轉換為 KPI FA設備的數據，本來就是以很精細的單位在處理與管理的。

不消說，在短短的一秒鐘時間裏，機器就已經下了好幾個判斷，處理了好幾件事。

但就算把FA設備連成網路，將這樣的數據抓到資訊系統裏，對人類（管理者）來說，這麼鉅細靡遺的數據，還是可以清楚地畫分為「有意義」與「無意義」兩大類。

雖然說是「即時」，但對於機器的所有「即時動作」，管理者並沒有必要全部掌握。

把「控制類」的數據給「資訊化」的用意，就是要把原本只是陳列出來、不具任何意義的數字，轉換為具有意義的切入角度或是單位，再予以管理。

舉個簡單的例子說明好了。

假設想知道電力消費的狀況，而感測器是以秒為單位把數據傳過來的。

那麼，如果要問，以秒為單位的耗電數據，對管理階層來說，是否有意義？一般來說，是沒有意義的。

就算看再多以秒為單位的數據，一方面很難判斷數據好壞，也無法採取任何行動（除非數字很明顯異常，那就有意義了）。

對管理階層來說，需要的應該是「生產一件或一個批量的特定產品，需要耗費多少電力」，或是「待機時與尖峰時耗費的電力」吧。

總之，感測器按秒傳來的數據，不要只是直接儲存起來，而是要轉換為能夠活用的管理資訊，再儲存起來。

或者，也可以把儲存起來的數據，定期透過批次處理等方式，轉換為管理階層需要的形式，儲存於資料庫中。

更重要的事情是，不要把每種數據當成單項數據（像是各設備耗費的電力）儲存，應該要根據預先定義好的資料模式，把相關數據（製造訂單編號、測定時刻等）加進來一併儲存，好讓應用程式能夠活用這些數據。

這可說正是智慧工廠的精髓所在。

讓事業能夠成功的重要企業活動，稱為「關鍵成功因素」（KSF）；實際用於管理KSF的數字指標，稱為「關鍵績效指標」（KPI）。

從經營階層到第一線為止，都可以定義KPI。

名為「指標」，因此多半是結果的數字，但制定KPI原本的用意其實是「希望以數字呈現出能夠帶來成果的驅動指標」，管理階層可以透過監測KPI得知未來的成果如何，並隨時採取行動，藉以提升成果的水準。

這才是KPI原本的正確使用方法。

假如果只是結果的數字，那麼再怎麼管理，或許可以成為有助於未來行動的參考數據，但是卻無法改變已經出現的結果（雖然這也是理所當然的）。

在結果出現之前，掌握其預兆，事前採取因應的措施，以創造出正確的結果，能夠以這種形式活用KPI，毫無疑問會是最理想的。

（本文書摘內容出自《智慧工廠：迎戰資訊科技變革，工廠管理的轉型策略》，由 經濟新潮社出版社授權轉載，並同意 TechOrange編寫導讀與修訂標題，首圖來源：Pxhere, CCLicensed。

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