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傳統製造業數位轉型的瓶頸通常擔心要大規模調整作業流程
台灣微軟與達易智造運用 Azure 雲端和戰情室
幫助金屬大廠 #英鈿 分階段優化生產管理
從少數機台和部分人員開始導入智慧管理系統，再進行全面升級
成功打進電動車生態鏈，疫情之下訂單逆勢成長🥳
英鈿近兩年來積極推動 #智慧轉型✨
導入人員電子報工系統（SFR）、設備監控管理系統（EMS）及品質控管系統（SPC），能同時控管人力、效能，讓工時、品質帶來高穩定度
成功讓稼動率提升 16%、機台故障等待時間降低 23%、達交率提升 22%、OEE 也提升了 15%🤩
提升生產效率和良率，也提供客戶可追溯的生產履歷，打造更好的產品與服務👍
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#物聯網IoT #工業4.0 #智慧製造 #工業4.1 #人工智慧AI #數位轉型 #數據驅動DataDriven
【工業 4.1，多了哪一點？】
以機器取代人力／獸力、電力化與資訊化，分別是前三波工業革命的重點，而工業 4.0 的重頭戲則是人工智慧 (AI)。所謂「智慧製造」是借助大數據或 AI 改變生產方式，其目的不外乎：增加效率、降低成本或創造新事業體，而「數位轉型」是必經過程，實務上最大難點在於改變原本舊有慣性。
不過，有學者主張：工業 4.0 只著重生產力提升，品管仍使用一般統計製程控制 (SPC) 處理，這是遠遠不夠的！因為從市場面來說，顧客只會在意產品是否有瑕疵，而感覺不到工廠中的排程、機台狀況如何；在追求高產能的同時，絕不能忽視產品品質。回顧當年三星 Note7 手機電池爆炸事故只佔總產量極小比例，就足以讓四、五百萬支的手機品牌聲譽一夕墜入谷底。
因此，智慧製造必須進化到「零缺陷」(Zero Defects) 才是王道，亦是製造科學的最高境界，惟有仰賴經濟實惠的「線上即時全檢」方能達成，且這種方法應要普遍適用於各行各業。智慧製造系統架構將擴及「E 化製造、AI、ICT 技術與 3D 列印」四大部分，業界迫切需要包括整廠應用、系統框架和核心技術在內的 Total Solution；工業 4.0 再加上全自動虛擬量測 (AVM)、智慧型預測保養 (IPM)、智慧型良率管理 (IYM) 和先進製造物聯雲 (AMCoT)，就能進階到「工業 4.1」。
延伸閱讀：
《AI 是工業 4.0 重頭戲，但「智慧製造」另有深意！》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/0910/42747.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
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【工業 4.0 非強制，但關乎產業升級的高值化！】
工業 4.0 與智慧製造在全球蔓延至今，人們對於其必要性與適用性仍時有爭論。然而，對於面臨少量多樣生產、良率／效率低落、工作環境惡劣、缺工、人員流動大、分散式製造、產品生命週期和交期縮短以及環保挑戰的產業來說，這實是救亡圖存、刻不容緩的課題；而物聯網 (IoT) 與人工智慧 (AI) 的加入，不僅可補強統計製程管制 (SPC) 僅有片面數據、無法動態追蹤過程並解析根因的弱點，還能執行「預知性」任務，降低意外發生機率。
業界先進表示，AI 與 IoT 彼此具有依存性——AI 有助於提供服務來源，讓物聯網更合理化。此外，半導體產業也正默默進行產業升級，著重「矽Ｘ非矽異質性整合＋功能Ｘ價值之微縮漲法則＋奈米級系統設計」的矽世代 4.0 已然來臨。惟礙於先進製程成本過高，將系統板整合到晶片裡是變通的折衷方案；而微控制器 (MCU)、射頻 (RF)、感測器等硬體裝置與應用程式 (APP) 軟體、乃至無線網路／邊緣運算／機器學習等協同開發，缺一不可。
延伸閱讀：
《工業4.0 非硬性規範，而是價值的創造＆選擇》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2018/1211/40615.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
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