簡單步驟進化智能工廠

| 余仁義 | 17-07-2019 20:45 |
簡單步驟進化智能工廠

筆者最近參觀某機構開放日,展館上展示出多個行業研發的智能機械系統機械人,例如可以沖製港式奶茶的機器人,亦有可以自動放置和收回在馬路上「雪糕筒」的機械臂,感覺十分有趣。

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放眼世界,大家從媒體報道認識的人工智能(AI)應用方案,皆只集中在服務、零售和物流等行業,如:無人商店、無人酒店、無人餐廳、無人機物流、無人駕駛、無人快遞車、無人機送貨等等。

時至今日,人工智能其實已經廣泛應用在各行各業,不但可針對某個特定需要,提供有效的商業方案,甚至對整個行業及生態鏈,也有顛覆的改變。從製造業角度來看,尤其是訂貨型生產 (Make-to-Order),消費者追求產品個性化的程度日益重視,而客戶要求的生產周期又愈來愈短,就對行業帶來一定衝擊,促使「工業 4.0」概念近年迅速崛起;企業對 AI 使用,正在迅速增加,預測會在未來 10 至 20 年,持續影響行業改革和發展,從而提高企業競爭力。

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「工業 4.0」的終極目標,是要做到自我優化(Self-Optimization),達到智能工廠 ─ 即各個生產步驟將實現無縫連接,機器和設備具備自我優化和自主決策的能力,以更快的速度根據客戶要求完成產品生產。簡單來說,可以達到熄燈工廠 (Lights-out Manufacturing) 或者接近無人工廠。

不過,暫時可以達到「熄燈工廠」這個目標的實例寥寥可數,主要都是某部分業務或產品做到。其實很多公司仍處於初步探索階段,根據一間國際有名 IT 調查公司 2018 年的研究報告,有 31% 受訪的製造業企業,仍然缺乏清晰引入 AI 技術的時間表。

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即使製造業升級轉型,提升競爭力肯定是大趨勢,要升級邁向「工業 4.0」,無論企業期望在發展路綫上,終極達到甚麼程度的自我優化能力目標,企業管理理念和 IT 技術應用,都非常重要,建議採用循序漸進的方式,不要急於一步到位。

首要是推行全面數據化企業管理文化,確保企業內部每個人在做出業務決策、執行、跟踪和報告時,都是建立在相應的數據基礎上,互補傳統以人為中心,單靠經驗和直覺的傳統管理模式。

製造業在日常業務中,無論在生產或跟客戶互動時,都會產生大量數據,可以透過安裝物聯網、移動裝置及互聯網等渠道,更有效直接和實時收集數據,實現單一真實數據源 (Single Source of Truth),建造大數據儲存,用以支持業務分析和決策。

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最後,結合人工智能和機器設備,可應用在辦公室自動化和工廠運作上,提高效率,如客戶風險評級、計價報價、問期、訂單處理、物料規劃、計劃排產、製造執行、倉庫自動導航輸送和企業業績指標等範疇。

置身在競爭日益激烈的市場,製造業要突圍而出,智能工廠是必經之路。以人工智能和大數據等技術為主導的新技術,將會成為行業持續發展的重要驅動力。

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Photo:何志衡
Source:ezone.hk

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